Искусственный интеллект и большие данные цифровой экономики Искусственный интеллект Задачи машинного обучения Нейронные сети Прикладная статистика Работа с данными

Еще по теме:

Информация других разделов:

Также может быть полезно:

Наша команда может быть полезна Вам в решении следующих задач:

внедрение систем управления, бизнес-процессов, ИТ систем (автоматизации, цифровизации) ERP/MRP на базе 1С: Предприятие и 1С:ERP, OEBS (Oracle E-Business Suite), Microsoft Navision, для компаний от микро- до крупного масштаба (от 3 до 700 сотрудников),
внедрение ИТ решений с значительным количеством функциональных ролей и пользователей (до 250 personal ID) системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы инвестиционного планирования (СИП), графика документооборота (ЭДО) и системы электронного документооборота (СЭД);
консультационное сопровождение и разработка разной документации для УК, резидентов, девелоперских и управляющих компаний (УК), муниципалитетов, Агентств и корпораций развития (АИР, КР) регионов, промышленных площадок, индустриальных парков, технопарков, территорий опережающего развития (ТОР), особых экономических зон (ОЭЗ), свободных экономических зон (СЭЗ), бизнес-инкубаторов и других объектов инфраструктуры,
разработка концепции развития (стратегии), бизнес-плана, технико-экономического обоснования (ТЭО), меморандума, презентации, паспорта проекта, подготовка пакета документации по проекту, юридической, иной документации любого бизнес-проекта;
консультации по финансово-экономическим, налоговым, бухгалтерским, маркетинговым вопросам;
получение целевого финансирования, налоговых льгот, грантов и субсидий, иных видов поддержки, сопровождение проекта заявителя в конкурсах региональных и федеральных органов власти России;
консультационная и информационная поддержка, сопровождение проекта заявителя в конкурсах ФОИВ и РОИВ любых регионов России, включая Республику Татарстан;

Искусственный интеллект и большие данные цифровой экономики

Искусственный интеллект Задачи машинного обучения Нейронные сети Прикладная статистика Работа с данными

Для студентов, которые имеют траекторию обучения в Университете 2035, возможно бесплатное обучение за счет Университета 2035. Количество мест ограничено

Вы уже подали заявку на другой курс, использовав персональный цифровой сертификат.

Если вы хотите перезаписаться, напишите в поддержку Подробнее о курсе

Описание

Реализация программы повышения квалификации направлена на совершенствование и (или) овладение слушателями знаний, умений и навыков по ключевым вопросам теории и практики обработки больших данных при помощи инструментария искусственного интеллекта.

В ходе изучения дисциплины ставятся следующие задачи:

изучение больших данных цифровой экономики и методов их обработки;
изучение применения технологий искусственного интеллекта для анализа больших данных;
определение критериев аналитических задач, решаемых с использованием больших данных;
применение технологий обработки больших данных цифровой экономики к решению прикладных задач.

Программа предусматривает изучение двух модулей:

Большие данные: анализ и прогнозирование;
Искусственный интеллект в анализе больших данных и принятия решений.

Каждый модуль состоит из 4 часов лекций и 8 часов практических занятий, включающих следующие темы:

Цифровая экономика;
Большие данные и методы их анализа;
Технологии искусственного интеллекта;
Технологические платформы искусственного интеллекта.

Так же в каждый модуль входит самостоятельная работа, в количестве 24 часов, реализуемых с помощью дистанционных образовательных технологий.

Программа курса

Модуль 1. Большие данные цифровой экономики: анализ и прогнозирование (34 часа)

Сущность цифровой экономики и основные процессы, характеризующие данный тип экономики. Обзор информации цифровой экономики в форме больших данных. Основные понятия и задачи анализа больших данных цифровой экономики. Методология получения больших данных. Базы и модели данных, системы управления ими. Первичная подготовка больших данных для анализа и их визуализация. Математическая статистика: основные понятия и терминология. Методы анализа больших данных: корреляционный, регрессионный, дисперсионный, кластерный, дискриминантный, факторный анализы. Современное программное обеспечение анализа больших данных цифровой экономики: Excel, Statistica, Deductor и другие. Большие данные и прогнозирование. Методы прогнозирования.

Модуль 2. Искусственный интеллект в анализе больших данных и принятия решений (34 часа).

Искусственный интеллект: основные понятия и терминология. Знания как особая форма информации. Методы и средства представления знаний. Базы и модели знаний. Технологии машинного обучения: основные понятия и терминология. Методы машинного обучения. Глубокое машинное обучение. Применение машинного обучения в анализе больших данных. Основные классы практических задач в области цифровой экономики, решаемых методами машинного обучения. Нейросетевые технологии: основные понятия и терминология. Применение нейронных сетей в анализе больших данных. Современные методы принятия решений. Технологические платформы искусственного интеллекта.

Требования

К освоению дополнительной профессиональной программы повышения квалификации допускаются лица с высшим образованием. Наличие указанного образования должно подтверждаться документом государственного образца.

Для успешного освоения курса слушатели должны владеть следующими знаниями и
компетенциями:

знать математику и статистику на базовом уровне;
владеть компьютером на уровне среднего пользователя.

Результаты обучения

В результате освоения программы слушатель должен приобрести следующие знания, умения и навыки:

слушатель должен знать:

сущность цифровой экономики и основные процессы, характеризующие данный тип экономики;
основные методы анализа больших данных;
основные принципы поиска, сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных цифровой экономики;
основные классы практических задач в области цифровой экономики, решаемых методами машинного обучения;
основы систем искусственного интеллекта;

слушатель должен уметь:

проводить анализ больших данных цифровой экономики;
осуществлять выбор технологий искусственного интеллекта для анализа больших данных цифровой экономики;
оценивать возможности применения технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике;

слушатель должен владеть:

навыками работы со специализированным программным обеспечением в области больших данных и искусственного интеллекта;
навыками применения технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике;
навыками сбора, обработки и анализа больших данных цифровой экономики.

№ п/п	Наименование раздела	Общая трудоемкость, час.	Всего ауд. час.	Аудиторные занятия, час.		СРС, час.	Форма контроля
№ п/п	Наименование раздела	Общая трудоемкость, час.	Всего ауд. час.	лекции	практ. занятия, семинары	СРС, час.	Форма контроля
1.	Модуль 1. Большие данные цифровой экономики: анализ и прогнозирование	34	12	4	8	22	зачет
2.	Модуль 2. Искусственный интеллект в анализе больших данных и принятия решений	34	12	4	8	22	зачет
	Итоговая аттестация: зачет	4					зачет
Итого:		72	24	8	16	44

Преподаватели

Мухамадиева Эльвира Фанировна

Захаров Андрей Владимирович

Мухамадиев Айдар Асхатович

Консалтинговые услуги