165
мест для обучения
в 2025 году
35
бюджетных мест для обучения в 2025 году
285
проходной балл ЕГЭ на бюджет в 2024 году
очная
форма обучения
4 года
длительность обучения
английский
язык обучения
от 0 ₽/год
стоимость обучения при участии в грантовом конкурсе
общежитие
всем поступающим студентам
до 300 000 ₽
бонус олимпиадникам при поступлении
О профиле подготовки
Анализ данных
и искусственный интеллект
Позиции, которые сможет занимать
выпускник программы:
ML инженер
Специалист по данным
Аналитик данных
CV/NLP инженер
ИИ специалист
ИИ исследователь
Статистик
Выпускники смогут
После окончания программы
- Писать чистый, читаемый и документированный код Python
- Разрабатывать приложения обработки данных с использованием принципов объектно-ориентированного и функционального программирования.
- Заниматься практическим глубоким обучением в областях CV и NLP
- Заниматься Интеллектуальным анализом данных с использованием платформы CRISP-DM
- Собирать и извлекать данные из различных источников (Интернет, изображения, звук и т. д.)
- Проверять гипотезы экспериментальных исследований
- Разрабатывать конвейеры данных и анализ данных в кластерах Hadoop
- Создавать объяснимые и интерпретируемые модели ИИ
- Разрабатывать контекстно-зависимые и адаптивные системы искусственного интеллекта с использованием обучения с подкреплением
- Заниматься парсингом веб-страниц и создавать рекомендательные системы
- Заниматься анализом больших объемов данных
Инструменты:
AI frameworks
.svg)
LIME
.svg)
Fairlearn
.svg)
LiFT
.svg)
PyTorch
.svg)
Tensorflow
.svg)
OpenCV
ML блокноты
.svg)
Google Colab
.svg)
Kaggle Notebook
.svg)
Apache Zeppelin
.svg)
JupyterLab
Виртуализация и контейнеризация
.svg)
Virtualbox
.svg)
VMware
.svg)
Hyper-V
.svg)
Docker
Управление ресурсами
.svg)
Apache Mesos
.svg)
Kubernetes
Платформы больших данных
.svg)
Arenadata Hadoop platform
.svg)
Cloudera Data Platform
.svg)
Hortonworks Data Platform
Распределенная обработка данных
.svg)
Apache Spark
.svg)
Hadoop MapReduce
.svg)
Apache Tez
Хранилище данных
.svg)
Apache Hive
.svg)
Hadoop HDFS
Прием данных
.svg)
Apache Sqoop
Анализ и виртуализация данных
.svg)
Apache Superset
.svg)
Grafana
.svg)
Power BI
Контроль версий и репозиториев
.svg)
Git
.svg)
SVN
.svg)
GitLab
.svg)
GitHub
.svg)
Bitbucket
Языки программирования
.svg)
Scala
.svg)
Python
Базы данных
.svg)
PostgreSQL
.svg)
Mongodb
.svg)
Neo4j
.svg)
Apache HBase
.svg)
Apache Cassandra
Исследования
.svg)
Overleaf
.svg)
Zotero
.svg)
Mendeley
Треки профиля
Анализ данных и машинное обучение
Для тех, кто хочет разрабатывать и улучшать искусственный интеллект с помощью данных. Студенты будут изучать машинное обучение, создавать модели компьютерного зрения и нейронные сети.
- Введение в машинное обучение/Introduction to Machine Learning
- Компьютерные сети/Networks
- Проектирование баз данных/Databases
- Распределенное и сетевое программирование/Distributed and Network Programming
- Статистические методы/Statistical Techniques
- Информационный поиск/Information Retrieval
- Введение в компьютерное зрение/Introduction to Computer Vision
- Обработка естественных языков/Natural Language Processing
- Прикладные технологии машинного и глубокого обучения/Practical Machine Learning and Deep Learning
- Интеллектуальный анализ данных/Data Mining
- Представление данных и знаний/Data and Knowledge Representation
- Супермасивы данных/Big Data
- Теория игр/Game Theory
*Первый год обучения пройдет по общей для всего профиля программе. Со второго курса ты выберешь трек с углубленной специализацией.
Прикладной искусственный интеллект
- Введение в машинное обучение/Introduction to Machine Learning
- Компьютерные сети/Networks
- Проектирование баз данных/Databases
- Обучение с подкреплением/Reinforcement Learning
- Бионические вычисления/Nature Inspired Computing
- Информационный поиск/Information Retrieval
- Введение в компьютерное зрение/Introduction to Computer Vision
- Обработка естественных языков/Natural Language Processing
- Прикладные технологии машинного и глубокого обучения/Practical Machine Learning and Deep Learning
- Проектирование систем человеко-машинного взаимодействия для искусственного интеллекта/Human-AI Interaction Design
- Объяснимый и справедливый искусственный интеллект/Explainable and Fair AI
- Супермассивы данных/Big Data
- Теория игр/Game Theory
*Первый год обучения пройдет по общей для всего профиля программе. Со второго курса ты выберешь трек с углубленной специализацией.
Преподаватели
Часто задаваемые вопросы
По каким предметам нужно сдать ЕГЭ?
Какие сроки приемной кампании?
Карьерные перспективы
В 2023 году 100% выпускников получили приглашения на работу от компаний-партнеров Университета Иннополис – ООО "МАГНИТ МАРКЕТ", ООО "ИТ ИКС 5 ТЕХНОЛОГИИ", OOO "ОЗОН ТЕХНОЛОГИИ", АО "СБЕРТЕХ", S7, ООО "ДжиДиСи Сервисез", ООО "ЯНДЕКС", ПАО "МТС", АО "ТБАНК", ООО "АК БАРС ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ".
Материалы для подготовки к обучению
Перечень документов для зачисления
- Копия заполненных страниц паспорта
- Аттестат/диплом (аттестат+приложение/ диплом+приложение для выпускников средне-специальных учебных заведений (СПО)
- 2 фотографии, размер 3*4, цветные на белом фоне (без уголка)
- Копия военного билета или приписного свидетельства (для кандидатов мужского пола)
- Копия ИНН
- Копия СНИЛС
- Справка о группе здоровья для занятий физкультурой
Отсрочка от призыва на военную службу
Это регламентируется подпунктом «а» части 2 статьи 24 Федерального закона от 28.03.1998 № 53-ФЗ «О воинской обязанности и военной службе».
Если ранее предоставлялась отсрочка при обучении на соответствующем уровне образования, то повторно она не предоставляется.
Осенью студентов Университета в установленном порядке ставят на воинский учет в Верхнем Услоне Республики Татарстан. Дополнительно информацию сообщат после поступления.
наши
Индустриальные партнеры
Задать вопрос Динаре
знакомься
Динара Сергеева
менеджер абитуриентов бакалавриата
