100

мест для обучения в Университете Иннополис

30

бюджетных мест для обучения в 2024 году

258

проходной балл ЕГЭ на бюджет в 2023 году

очная

форма обучения

4 года

длительность обучения

английский

язык обучения

от 240 000 ₽/год

стоимость обучения при участии в грантовом конкурсе

общежитие

всем поступающим  студентам

до 300 000 ₽

бонус олимпиадникам при поступлении

smiling student with glasses smiling student with glasses

О профиле подготовки

Анализ данных
и искусственный интеллект

Эта программа бакалавриата – одна из самых передовых в области ИТ-технологий. Ты научишься создавать, тестировать и развивать искусственный интеллект, погрузишься в аналитику данных.
Востребованность AI позволит найти работу в топовых компаниях и стать частью в технологической эволюции.

Язык обучения — английский.

auditorium
Оставьте заявку на день открытых дверей

Переходи на страницу Дня открытых дверей зарегистрируйся в форме.

Подать заявку

arrow

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

Подать заявку

arrow
Инструменты:

AI frameworks

LIME

Fairlearn

LiFT

PyTorch

Tensorflow

OpenCV

ML блокноты

Google Colab

Kaggle Notebook

Apache Zeppelin

JupyterLab

Виртуализация и контейнеризация

Virtualbox

VMware

Hyper-V

Docker

Управление ресурсами

Apache Mesos

Kubernetes

Платформы больших данных

Arenadata Hadoop platform

Cloudera Data Platform

Hortonworks Data Platform

Распределенная обработка данных

Apache Spark

Hadoop MapReduce

Apache Tez

Хранилище данных

Apache Hive

Hadoop HDFS

Прием данных

Apache Sqoop

Анализ и виртуализация данных

Apache Superset

Grafana

Power BI

Контроль версий и репозиториев

Git

SVN

GitLab

GitHub

Bitbucket

Языки программирования

Scala

Python

Базы данных

PostgreSQL

Mongodb

Neo4j

Apache HBase

Apache Cassandra

Исследования

Overleaf

Zotero

Mendeley

Подать заявку

arrow

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

Трек позволяет погрузиться в применение технологий ИИ для создания программных решений, которые будут менять жизнь людей к лучшему.


  • 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.

Разработка компьютерных игр

Трек для тех, кто хочет заниматься разработкой игр с использованием искусственного интеллекта.


  • Введение в машинное обучение/Introduction to Machine Learning
  • Проектирование баз данных/Databases
  • Бионические вычисления/Nature Inspired Computing
  • Введение в разработку игр/Introduction to Game Development (Unity/Unreal Engine)

 

  • Компьютерная графика в разработке игр/Advanced Computer Graphics in Game Development
  • Прикладные технологии машинного и глубокого обучения/Practical Machine Learning and Deep Learning
  • Обучение с подкреплением/Reinforcement Learning
  • Дополненная и виртуальная реальность/Augmented and Virtual Reality

 

  • Процедурная генерация контента/Procedural Content Generation
  • Игровой дизайн и интерактивное повествование/Game Design and Interactive Narrative
  • Архитектура программного обеспечения/Software Architecture
  • Теория игр/Game Theory
  • Искусственный интеллект в играх/Artificial Intelligence in Games

*Первый год обучения пройдет по общей для всего профиля программе. Со второго курса ты выберешь трек с углубленной специализацией.

Подай заявку на обучение

Стань востребованным специалистом в сфере ИТ-технологий

Подать заявку на обучение

arrow
arrow

Подать заявку

если хочешь учиться в Университете Иннополис

Подай заявку на обучение

Узнай, какие документы нужны и какой проходной балл на подачу

students

Часто задаваемые вопросы

По каким предметам нужно сдать ЕГЭ?

Необходимо сдать ЕГЭ по трем предметам: математика (профиль), русский язык, а также информатику или физику на выбор.

Какие сроки приемной кампании?

Приемная кампания начинается с 1 декабря и длится до 31 июля.

Карьерные перспективы

Ты можешь создавать беспилотные автомобили, дроны и роботов, которые покорят космос. Можешь создавать алгоритмы искусственного интеллекта от прогноза биржевых котировок до выявления болезней на ранних стадиях. Ты можешь обеспечивать безопасность информационных сетей и работать над масштабными проектами по цифровизации предприятий. Всем этим занимаются инженеры-исследователи, ведущие аналитики данных, разработчики софта и проект-менеджеры.


В 2023 году 100% выпускников получили приглашения на работу от компаний-партнеров Университета Иннополис – ООО "КАЗАНЬЭКСПРЕСС", ООО "ИТ ИКС 5 ТЕХНОЛОГИИ", OOO "ОЗОН ТЕХНОЛОГИИ", АО "СБЕРТЕХ", S7, ООО "ДжиДиСи Сервисез", ООО "ЯНДЕКС", ПАО "МТС", АО "ТИНЬКОФФ БАНК", ООО "АК БАРС ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ".

Материалы для подготовки к обучению

Здесь вы найдете примеры заданий прошлых лет, которые помогут подготовиться к участию в Конкурсе. Задания соответствуют тем, что предстоит пройти на заочном и очном этапах Конкурса. Задачи по программированию проходят только на втором (очном) этапе.

Математика
Информатика
Английский язык
Программирование

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

Отсрочка от призыва граждан на военную службу предоставляется обучающимся образовательных программ бакалавриата / магистратуры (если Вы поступили в магистратуру сразу же после обучения в бакалавриате) / аспирантуры по очной форме обучения.
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.

Не нашёл нужный ответ на вопрос?

Переходи на страницу, там ты найдешь больше ответов на вопросы

Перейти к вопросам

arrow

наши

Преподаватели

  • people at computers
    Адиль Хан

    PhD, профессор, директор Института наук о данных и искусственного интеллекта

    Сфера научных интересов:

    • машинное обучение
    • глубокое обучение
    • репрезентативное обучение
    • состязательная устойчивость
    • объяснимое машинное обучение

    Автор более 100 публикаций

  • people studing
    Рустам Лукманов

    PhD, доцент, факультет компьютерных наук и инженерии, Институт науки о данных и искусственного интеллекта, Лаборатория высокопроизводительных вычислений

    Сфера научных интересов:

    • машинное обучение
    • глубокое обучение
    • объяснимый и честный ИИ

    Автор более 20 публикаций, индексируемых Scopus

  • people at computers
    Мохаммад Реза Бахрами

    Кандидат технических наук, доцент, заведующий лабораторией киберфизических систем

    Сфера научных интересов:

    • математическое моделирование киберфизических систем
    • умные технологии
    • автономные транспортные средства

    Автор 48 публикаций, индексируемых Scopus

  • people studing
    Ярослав Холодов

    Доктор наук, профессор Института анализа данных и искусственного интеллекта, заведующий лабораторией анализа данных и биоинформатики

    Сфера научных интересов:

    • интеллектуальный (ML) анализ данных о дорожном движении
    • моделирование дорожного движения с использованием алгоритмов адаптивного управления, анализа данных и численных методов

    Автор более 50 публикаций в рецензируемых журналах

  • people at computers
    Никола Златанов
    PhD, профессор
    Сфера научных интересов:
    • беспроводная связь
    • теория информации
    • статистическое машинное обучение
    • статистика

    Автор более 50 публикаций в Q1 журналах и более 40 статей на конференциях

  • people at computers
    Владимир Иванов
    PhD, доцент, директор Института разработки и инженерии программного обеспечения лаборатория промышленного производства программного обеспечения
    Сфера научных интересов:
    • анализ данных
    • машинное обучение
    • разработка программного обеспечения
    • компьютерная лингвистика
    • обработка естественного языка
    • извлечение информации
    • интеллектуальный анализ текста
    • надежность программного обеспечения и метрики программного обеспечения
arrow

Задать вопрос Динаре

знакомься

Динара Сергеева

менеджер абитуриентов бакалавриата

students