Бизнес-образование
424 программы
Маркетинг и коммуникации
Управление клиентским опытом и взаимоотношениями
Все направления
617 программ
Интеллектуальные системы управления и обработки информации
Программа Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова по компьютерным наукам знакомит слушателей с основными методами построения интеллектуальных систем управления и обработки информации в различных областях экономики, промышленности, медицины и других сферах.
Старт курса
06.10.2025
Стоимость обучения
36 000 ₽
Продолжительность
4 недели
Формат обучения
Онлайн синхронный
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Во время обучения слушатели изучают модели искусственного интеллекта, методы машинного и глубинного обучения, а также метрики их качества.
На дистанционных занятиях рассматриваются концепции автоматизации процессов с помощью технологий и Big data, применение системного подхода при формировании функциональных требований для выбора технологий и средств искусственного интеллекта при построении информационно-аналитических систем больших данных.
В результате прохождения курса вы создадите собственный проект и сможете проработать детали вашего исследования с экспертами программы.
Для кого
Наша онлайн-программа повышения квалификации предназначена слушателям, желающим найти возможности применения технологий Machine learning и систем искусственного интеллекта на производствах, а также в финансовой и медицинской отраслях.
Представители промышленности и бизнеса
Руководители среднего звена
Менеджеры проектов
Специалисты по большим данным
Программа обучения
За 4 недели на практическом курсе вы изучите способы автоматизации рабочих процессов с помощью технологий и систем Big data и узнаете, как оценивать качества моделей машинного обучения (MLM и LLM).
Обзор методов, составляющих основу интеллектуальных систем управления и обработки информации8 часов
Познакомитесь с видами анализа данных. Будете понимать, как выбрать среди них подходящие вашим задачам, чтобы анализировать большие данные, строить гипотезы и составлять прогнозы о клиентах, продуктах, продажах и не только.
- Описательный анализ данных
- Корреляционный анализ
- Сравнительный анализ
- Регрессионный анализ
- Кластерный анализ
Методы машинного и глубинного обучения6 часов
Рассмотрите методы Deep learning и интеллектуального анализа данных. Сможете разобраться в нейросетях и строить последовательные линейные комбинации алгоритмов (градиентный бустинг).
- Нейросетевые технологии
- Алгоритм градиентного бустинга для классификации объектов и прогнозирования исхода
Методы аналитической обработки изображений6 часов
Узнаете, как начать и оптимизировать работу с большими языковыми моделями LLM (large language model) для генерации контента — текстов, изображений, видео, музыки, 3D-моделей и других данных.
- Различные типы изображений
- Работа с текстами LLM-модели
Обработка текстовой информации. Генеративные модели и инструменты6 часов
Изучите архитектуру GPT (Generative Pre-trained Transformer). Узнаете, как создавать разговорных агентов, способных генерировать и обрабатывать текстовый контент на основе входных запросов.
- Чат GPT
- Чат-бот
- Работа с текстами
- Использование LLM-моделей
Сбор и разметка данных6 часов
Поймете, как устроена разметка данных Data labeling, и научитесь сообщать интеллектуальным моделям нужные команды с помощью тегов, управлять алгоритмами.
Практический блок программы8 часов
Проработка проекта с экспертами программы.
Итоговая аттестация8 часов
Программа имеет аналогичный вариант «Современные технологии искусственного интеллекта для оценки внедрений и эффектов», построенный на кейс-ориентированном подходе.
Формат обучения
Продолжительность общая в часах
48 часов
Условия приема
Лица, имеющие высшее или среднее профессиональное образование; лица, получающие высшее образование
Формат обучения
Онлайн синхронный
Язык обучения
русский
Состав занятий
32 контактных часа + 16 часов самостоятельной работы
Итоговая работа
Зачёт
Даты проведения
26 марта - 23 апреля 2025 года
Длительность
4 недели
2 дня в неделю
4 часа в день
Академический час
40 астрономических минут
Место проведения
Система видеоконференцсвязи
УЗНАЕТЕ ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ С ПОМОЩЬЮ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Разберётесь в особенностях формулировки требований для глубинных технологий и Big data
НАУЧИТЕСЬ ПРИМЕНЯТЬ СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ПРОЦЕССОВ
Сможете описывать и оценивать требования для внедрения информационных технологий и систем больших данных
Овладеете методами оценки качества моделей машинного обучения; научитесь анализировать значения метрик качества моделей машинного обучения
Документ, который Вы получите
После успешного прохождения курса выдается удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
* 20 российских университетов с лучшей репутацией у работодателей (Forbes Education)
Преимущества программы
01
Возможность обучаться на курсе онлайн в комфортных условиях
02
Преподаватели — эксперты, руководители подразделений по разработке и внедрению автоматизированных систем в компаниях (бизнес и промышленность)
03
Создание личного проекта по нейросетям и искусственному интеллекту: обратная связь и поддержка от профессионалов в области глубинного и машинного обучения
Преподаватели
Белов Александр Владимирович
Руководитель программы
Сластников Сергей Александрович
Эксперт
Фимина Ксения Игоревна
Эксперт
Некрасов Глеб Александрович
Преподаватель
От физических лиц
Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его
Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)
Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование
Номер СНИЛС
От юридических лиц
Оригинал и копия документа, на основании которого подписывается договор (доверенность, приказ)
Оригиналы и копии документов слушателей (согласно перечню для физических лиц)
Регистрация слушателей и юридических лиц, подача заявок на обучение и предоставление документов производится в Личном кабинете слушателя и организации.
Стоимость и условия
Высшее или среднее профессиональное образование, высшее образование в процессе получения. Заявки на обучение принимаются от физических и юридических лиц
36 000 рублей
Реализуется в открытом и корпоративном вариантах
Скидки
До 15%Юридическим лицам - до 15 %. Работникам НИУ ВШЭ (по основному месту) - 10 %. Выпускникам и обучающимся НИУ ВШЭ - до 5 %.
Способы оплаты
Для физических лиц:
по платёжной квитанции, выставляемой на основе договора.
Для юридических лиц:
по счёту, выставляемому на основе договора.
FAQ
Нужно ли привозить оригиналы документов для поступления на программу?
Нет, привозить не нужно. Регистрация слушателей и юридических лиц, подача заявок на обучение и предоставление документов производится в Личном кабинете слушателя и организации.
Какие средства поддержки учебного процесса будут использоваться?
Внутриуниверситетская система SmartLMS.
В каком виде необходимо будет представить результаты выполненного в процессе обучения проекта?
Результатом выполнения проекта должен быть текстовый и графический материал (проектное решение) и презентация для его защиты.
Предполагается ли видеозапись проводимых занятий для того, чтобы иметь возможность самостоятельно изучать пройденный материал.
Да. Такая возможность имеется.
В какой форме выдаются удостоверения о повышении квалификации?
В обязательном порядке - в электронном виде, заверенном электронной подписью. Твёрдая бумажная копия - по запросу.
Передаётся ли информация о выдаваемых удостоверениях в федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» (ФИС ФРДО)
Да, передаётся в обязательном порядке.
Контакты
Основной адрес
Москва, ул. Таллинская, 34
Электронная почта
Блок повышения квалификации
Московского института электроники и математики НИУ ВШЭ
МИЭМ сегодня
История
Московский институт электроники и математики (МИЭМ) был создан в 1962 году для подготовки инженерных кадров для радиоэлектронной и электронной промышленности страны. В 2012 году МИЭМ вошел в состав Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
Профиль
МИЭМ является одним из самых крупных подразделений Вышки, ее инженерным крылом. Здесь учатся будущие программисты, математики, инженеры-конструкторы, специалисты по компьютерной безопасности, электронике и робототехнике.
Потенциал
МИЭМ - это около 300 преподавателей и сотрудников, 30 учебно-исследовательских лабораторий, 3 международные научные лаборатории, проектная модель обучения, ультрасовременный корпус, собственная цифровая среда.