Консалтинговые услуги

Казань: (843) 278-19-00, +7(8552) 25-01-99

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;

Мы будем рады помочь Вам в решении Ваших задач. По любым возникающим вопросам, пожалуйста, обращайтесь.

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:
  1. Большие данные: анализ и прогнозирование; 
  2. 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
лекции
практ. занятия, семинары
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