Старт:
Формат:
Сентябрь 2022
УрФУ
2 года
Диплом:
Онлайн
Длительность:
Инженерия машинного обучения
Станьте ML-инженером — ценным специалистом в сфере , тттттсссттссс , решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.
Онлайн-магистратура совместно с
Data Science
Ваш прямой путь в перспективную сферу
Программа:
Подходит для абитуриентов без технического образования и опыта в IT. Адаптационные дисциплины помогут вам погрузиться с нуля
Развивает hard skills, важные в работе: полный цикл разработки систем ИИ от создания моделей ML до продуктивного использования
Об институте
в рейтинге вузов, выпускники которых пользуются спросом у крупных работодателей по опросу Общественной палаты РФ и Ассоциации «МАКО»
в рейтинге востребованности вузов в РФ по версии МИА «Россия сегодня»
в рейтинге «100 лучших российских вузов» по версии Forbes
7-е место
3-е место
В топ-20
Контактные занятия
Освойте анализ данных и машинное обучение — онлайн
Все материалы: видеолекции, конспекты, задания и тренажеры — доступны 24/7. Занимайтесь в любое удобное время
Платформа Skillfactory
Интенсивная практика
Каждый семестр у вас будут хакатоны или кейсовые задачи, которые позволят использовать пройденный материал на деле, отточить навыки и собрать крутое портфолио.
Две линии поддержки
Координаторы сделают обучение максимально комфортным для вас. А ассистенты — опытные специалисты из индустрии — ответят на вопросы по теме курса и выполнению заданий.
На семинарах и практических занятиях вы сможете разобрать сложные темы, решить кейс и задать вопросы по проекту преподавателю
Вы будете напрямую общаться со специалистами из ведущих IT-компаний. Заявите о себе в профессиональном сообществе или соберите команду для собственного проекта
Нетворкинг и стажировки
Особенностью этой программы является фокус на изучении как инфраструктурных, так и алгоритмических аспектов машинного обучения.

По мере прохождения учебной программы студенты будут последовательно изучать дисциплины необходимые для понимания организации процесса анализа данных и функционирования алгоритмов машинного обучения, постепенно углубляя и расширяя свои знания.

Особое внимание уделяется приложению подходов программной инженерии и автоматизации с использованием инструментов MLOps.

Программа реализуется онлайн в Институте радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ УрФУ совместно с EdTech-партнером SkillFactory, отделом высшее образование.

Программа обучения

Необходимая база
Октябрь-январь
1-й семестр
В этом семестре студенты освоят основы программирования на языке Python и администрирование Linux, чтобы в дальнейшем углубиться в изучение программной инженерии. Это позволит более системно подходить к разработке и сопровождению программной части ML-систем. Также студенты начнут изучение разделов высшей математики на том уровне, который позволяет понимать функционирование различных алгоритмов.
Рассмотрение теоретико-вероятностных вопросов высшей математики для анализа даннных
Математические основы анализа данных
Python
Математика
Программная инженерия
Инструменты:
Основы приложения инженерного подхода для командной разработки приложений ИИ и основных инструментов для создания крупных программных систем
Программная инженерия
Введение в машинное обучение и изучение первых моделей ML, линейная алгебра и математический анализ для понимания принципов работы алгоритмов ML
Математические основы машинного обучения
Знакомство с решением стандартных задач профессиональной деятельности ML-инженера средствами ОС Linux
Операционная система Linux
Сможете описывать как выглядит материальная основа хранения наследственной информации и понимать процессы для освоения дисциплин, связанных с анализом данных на уровне генома
Бизнес коммуникация на английском
Освоение навыка выявления философской и социально-исторической значимости научных теорий и технических изобретений
Философия и методология науки
Программирование на Python
Изучение программирования на Python для анализа данных и инженерии ML проектов
Зачет
Экзамен
Экзамен
Зачет
Зачет
Зачет
Зачет
Введение в специализацию
февраль-июнь
2-й семестр
Программная инженерия
Инструменты:
Математические основы анализа данных
Рассмотрение раздела прикладной статистики, в котором разрабатываются методы сбора и обработки статистических данных для постоения вероятностных моделей
Алгоритмы
Автоматизация
Электив: Программирование на Python
Изучение продвинутых инструментов программирования на Python для анализа данных и инженерии ML проектов
Электив: Предсказательное моделирование
Изучение приложения рекомендательных систем в различных сферах, подходов и алгоритмов их построения
Автоматизация администрирования MLOps
Изучение основных инструментов организации инфраструктуры и автоматизации промышленного ML-проекта
Программная инженерия
Изучение методов и инструментов создания крупных программных систем на основе машинного обучения
Математические основы машинного обучения
Рассматрение аспектов классических алгоритмов машинного обучения: особенности применения, метрики, запуск модели, оценка качества, определение гиперпараметров для улучшения результатов
Рассмотрение задач, которые решают алгоритмы глубокого обучения и освоение фреймворков и архитектур нейронных сетей
Глубокое обучение
Изучение основных инструментов организации инфраструктуры и автоматизации промышленного ML-проекта
Английский язык
Экзамен
Зачет
Зачет
Зачет
Зачет
Экзамен
Зачет
Зачет
Систематизация и интенсификация
сентябрь-январь
3-й семестр
В рамках третьего семестра студенты углубятся в два основных поля использования глубокого обучения: обработку естественного языка и компьютерное зрение. Рассмотрят частные случаи алгоритмов машинного обучения, организацию инфраструктуры и автоматизации пайплайна ML-проекта. Кроме того, они освоят дисциплины, посвященные разработке и управлению ML-проектов.
Изучение нейросетевых архитектур и подходов для решения задач обработке естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка
Рассмотрение организации инфраструктуры автоматизации этапов жизнненого цикла и развертывания ML-проекта
Автоматизация администрирования MLOps
Изучение архитектур и подходов к программированию нейронных сетей для решения задач обработки изображений
Компьютерное зрение
Рассмотрение этических вопросов разработки ML-технологий
Этика искусственного интеллекта
Систематизация знаний английского языка и изучение терминалогии ML-инженера согласно программам профильных курсов третьего семестра
Электив: Английский язык
Управление дизайном и разработкой ML-продуктов
Электив: Бизнес-применение машинного обучения
Математические основы машинного обучения
Рассмотрение углубленных аспектов и частных задач алгоритмов машинного обучения
Алгоритмы
управление проектами
Инструменты:
Автоматизация
Зачет
Экзамен
Экзамен
Зачет
Зачет
Зачет
Зачет
Рассмотрение гибких и адаптивных технологий и методик agile в ML-проектах
Управление проектами
Зачет
Финишная прямая
февраль-июнь
4-й семестр
В течении всего семестра вы будете систематизировать все полученные знания и навыки для реализации карьерных целей, финализации и защиты итового проекта магистратуры — выпускной квалификационной работы
Выпускная квалификационная работа
После выпуска вы сможете работать на позициях:
ML-инженер
AI-разработчик
Data Scientist
AI-Product owner
Получите все бонусы обучения в вузе – онлайн!
Глубокая экспертиза в Data Science и Machine Learning
Возможность участвовать в офлайн-мероприятиях вуза
Кредит на образование
Студенческий билет
Отсрочка от армии
Диплом государственного образца
Партнеры программы

Получите полную программу обучения на электронную почту
Нажимая кнопку «Отправить» вы соглашаетесь с условиями обработки данных
Диплом УрФУ
Диплом УрФУ — гарантия качества для работодателей и отличный старт для построения международной карьеры или продолжения обучения за рубежом.
Будьте в курсе всех новостей о программе

Преподаватели и авторы

Вас будут обучать специалисты:
Практики с опытом в стартапах и в ведущих компаниях фармацевтической и биотехнологической промышленности
Ученые, публикующиеся в авторитетных научных журналах
Эксперты из учреждений системы здравоохранения
Как поступить?
Подайте документы:
  • Заявление на зачисление
  • Скан паспорта
  • Фото 3х4
  • Скан диплома об оконченном высшем образовании
Пройдите вступительное испытание
Компьютерное тестирование из 4 разделов:
  1. Русский язык
  2. Английский язык
  3. Математический анализ (профильный уровень)
  4. Информатика и ИКТ

Минимальный порог для входа — 20 баллов.
Сдать экзамен можно онлайн в любое удобное время!
Оставьте заявку
от 240 ₽ в месяц
120 000₽
Или кредит с господдержкой от Сбера :
Стоимость за семестр:
Часто задаваемые вопросы
Как называется направление?
Направление подготовки: 09.04.01 информатика и вычислительная техника
Чем диплом онлайн-магистратуры отличается от диплома обычной магистратуры?
Ничем — они идентичны
Сколько стоит обучение?
Стоимость обучения в семестр – 120 000 ₽
Могу ли я взять кредит на оплату обучения?
Да. Вы можете получить образовательный кредит с господдержкой от Сбера.
Справки о доходах не нужны.
Ставка всего 3%.

Общий срок кредита состоит из двух периодов:
льготный период — время обучения и 9 месяцев после окончания вуза;
период погашения — следующие 15 лет.
При желании вы можете погасить кредит досрочно.

Во время обучения ежемесячные взносы идут на погашение процентов по кредиту:
Первый год платите 40% от начисленных процентов;
Второй год — 60%;
С третьего года — 100%.
Через 9 месяцев после окончания учёбы ежемесячные платежи увеличатся: начнётся погашение основного долга до конца действия кредита.
Я могу получить налоговый вычет?
Да, если вы гражданин РФ, то можете компенсировать часть расходов на обучение с помощью налогового вычета. Подать заявление на вычет можно в течение 3 лет с того года, когда вы оплатили учебу. Государство вернет 13% от стоимости обучения в пределах лимита, установленного законом.
Если возникнут вопросы, специалист Skillfactory поможет разобраться с процедурой и подготовить документы
Есть ли отсрочка от армии?
Да, на время обучения действует отсрочка от армии.
У меня нет технического образования, я могу поступить на эту программу?
Да. Для поступления не нужно техническое образование. Главное, успешно пройти вступительное испытание: написать мотивационное эссе и сдать экзамены по высшей математике.
Нужно ли приезжать в университет, чтобы сдать экзамен?
Нет, экзамен будет проходить онлайн
Когда начинается первая и вторая волна экзаменов?
Когда начинается первая и вторая волна экзаменов?

Первая волна: подача документов с 04.05.2022 до 27.07.2022, экзамены пройдут в период с 28.07.2022 по 09.08.2022, зачисление —12.08.2022.

Вторая волна: подача документов до 20.08.2022, экзамены пройдут в период с 22.08.2022 по 26.08.2022, зачисление — 31.08.2022.

О точной дате проведения экзаменов мы проинформируем абитуриентов дополнительно.
Когда будут известны результаты экзаменов?
В течение 7 дней с момента сдачи
127051
ГОРОД MOCKBA
БУЛЬВАР ЦВЕТНОЙ
ДОМ 30
СТРОЕНИЕ 1
Э 3 ПOM I К 14 ОФ 231
Участник EdTech- рейтингов
© 2022, SkillFactory
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ
ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СКИЛФЭКТОРИ"
ОГРН 1197746648813
ИНН 9702009530