Центр Дополнительного
Профессионального Образования
Университет ИТМО

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР КОГНИТИВНЫХ РАЗРАБОТОК

Объявлен набор слушателей на программы повышения квалификации 2019-2020 г.

Все программы проходят по очной форме обучения.

Возможно проведение корпоративного обучения.

Запуск групп осуществляется по мере комплектования.

Для оформления договора необходимо заполнить заявку* с интересующей Вас программой повышения квалификации и направить ее на почту gorshkova@itmo.ru.

* Заявка для физических лиц.

* Завка для юридических лиц.

Все возникшие вопросы Вы можете задать по телефону:  8(812) 571-52-14 - Горшкова Светлана Борисовна.

По итогам обучения выдается удостоверение установленного образца.

 

Программа "Преподавание машинного обучения в высшей школе":

Руководитель программы - Михайлова Елена Георгиевна, кандидат физико-математических наук, Директор высшей школы цифровой культуры Университета ИТМО.

Обучение проведут представители научно-исследовательского сообщества и действующие эксперты (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей образовательных учреждений, профессорско-преподавательский состав вузов.


 

Программа "Аналитика данных":

Руководитель программы - Михайлова Елена Георгиевна, кандидат физико-математических наук, Директор высшей школы цифровой культуры Университета ИТМО.

Обучение проведут представители научно-исследовательского сообщества и действующие эксперты (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей образовательных учреждений, промышленных предприятий и бизнеса.

 

Программа "Методы анализа и предсказательного моделирования больших данных":

Руководитель программы - Боченина Клавдия Олеговна, кандидат технических наук, Доцент института дизайна и урбанистики, Сотрудник международной лаборатории "Городская информатика" Университета ИТМО.

Обучение проведут преподаватели Университета ИТМО и научные сотрудники НИИ Наукоемких компьютерных технологий, представители бизнеса (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей органов власти, промышленных предприятий и бизнеса.

 

Программа "Биометрические информационные системы":

Руководитель программы - Матвеев Юрий Николаевич, д.т.н., профессор факультета информационных технологий и программирования, заведующий корпоративной лабораторией технологий человеко-машинного взаимодействия.

Обучение проведут представители научно-исследовательского сообщества и действующие эксперты ООО «Центр речевых технологий» (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей органов власти, промышленных предприятий и бизнеса.

 

Программа "Графы знаний":

Руководитель программы - Муромцев Дмитрий Ильич, к.т.н., доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники, руководитель международной научной лаборатории"Интеллектуальные методы обработки информации и семантические технологии" Универсиетета ИТМО.

Обучение проведут представители научно-исследовательского сообщества и действующие эксперты (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей органов власти, промышленных предприятий и бизнеса.

 

Программа "Искусственный интеллект в информационной безопасности":

Руководитель программы - Заколдаев Данил Анатольевич, к.т.н., декан факультета безопасности информационных технологий Университета ИТМО.

Обучение проведут представители научно-исследовательского сообщества и действующие эксперты (Санкт-Петербург).

Программа ориентирована на руководителей органов власти, промышленных предприятий и бизнеса.

 

Программа "Анализ и обработка данных в задачах медицины и здравоохранения":

Руководитель программы - Ковальчук Сергей Валерьевич, доцент, кандидат технических наук, сотрудник международной лаборатории «Системы поддержки принятия решений в медицине».

Обучение проведут преподаватели трансляционной медицины Университета ИТМО и научные сотрудники НИИ Наукоемких компьютерных технологий Университета ИТМО.

Программа ориентирована на специалистов и руководителей среднего и высшего звена высокотехнологичных компаний.

 

Программы повышения квалификации/ содержание

Количество учебных часов / Продолжительность обучения

"Преподавание машинного обучения в высшей школе"

 

  • Подготовка данных для машинного обучения;
  • Введение в машинное обучение. Особенности преподавания задач классификации;
  • Особенности преподавания задач кластеризации. Обучение без учителя;
  • Практические примеры обучения решению прикладных задач с использованием искусственного интеллекта;
  • Прикладные вопросы обучения: размещение лекций и материалов на платформе;
  • Разработка заданий и опросов для слушателей;
  • Создание нескольких траекторий.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Аналитика данных"

  • Введение в Data Culture. Инструментарий;
  • Первичная обработка и визуализация данных;
  • Хранение больших данных в реляционных СУБД;
  • Разработка приложений на основе реляционных СУБД;
  • Data Mining. Классификация и кластеризация данных;
  • Инструменты для анализа данных и машинного обучения;
  • Прикладные задачи машинного обучения.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Методы анализа и предсказательного моделирования больших данных"

  • Инфраструктурное обеспечение работы с большими данными;
  • Технологическое обеспечение работы с большими данными;
  • Методы анализа больших данных;
  • Методы предсказательного моделирования БД*;
  • Практические аспекты решения прикладных задач:
  • на основе методов анализа БД в сфере бизнеса;
  • на основе методов предсказательного моделирования.
  •  * большие данные.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Биометрические информационные системы"

  • Основы биометрии;
  • Методы машинного обучения в биометрии;
  • Физиологические основы голосовой биометрии;
  • Когнитивные технологии в биометрии;
  • Голосовая биометрия;
  • Лицевая биометрия;
  • Многомодальная биометрия.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Графы знаний"

  • Введение в представление знаний;
  • Промышленного применение графов знаний;
  • Онтологии и логический вывод;
  • Онтологическое моделирование предметных областей;
  • Интеграция данных в графы знаний;
  • Инфраструктура хранения и получения данный из ГЗ*;
  • Автоматический вывод фактов в графах знаний.
  •  * графы знаний.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Искусственный интеллект в информационной безопасности"

  • Искусственный интеллект и информационная безопасность;
  • Составляющие машинного обучесния;
  • Виды машинного обучения;
  • Обнаружение аномалий;
  • Анализ вредоносного программного обеспечения;
  • Анализ сетевого трафика;
  • Вредоносное машинное обучение.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Анализ и обработка данных в задачах медицины и здравоохранения"

  • Построение комплексной модели цифровой клиники;
  • Базовые принципы машинного обучения в задачах медицины и здравоохранения: типовые задачи, методы оценки качества;
  • Моделирование клинических путей: классификация иерархия и эволюционные подходы;
  • Методы объяснимого ИИ в предсказательном моделировании в задачах медицины и здравоохранения;
  • Введение в математическую эпидемиологию;
  • Современные форматы и методы структурирования медицинских данных;
  • Основы обучения с подкреплением: постановка задачи, подходы к решению, примеры применения в области медицины;
  • Параллельные и высокопроизводительные решения в анализе медицинских данных;
  • Анализ специфики течения хронического инсулиннезависомого диабета: методы ИИ для решения прикладных задач, графовое представление траектории болезни.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

"Advanced Augmented Reality"

  • HCI: AR Ux/Design Thinking;
  • AR Computational Thinking;
  • Spatial Understanding;
  • Cross-platform multi-user hologram sharing;
  • Timing Experience and other forms of storytelling;
  • AI dialog understanding;
  • Open CV;
  • Wearable Technology / Making Things Talk;
  • Volumetric video capture;
  • Performance Profiling;
  • AR Evaluation;
  • Course project.

72 часа / 2 недели

(три дня в неделю)

с 19 по 26 апреля 2020 г.

 
Адрес: ул. Ломоносова, дом 9, ауд 1120б.
Для регистрации на программу заполните форму заявки* и отправьте ее на адрес gorshkova@itmo.ru

* Заявка для физических лиц.

* Завка для юридических лиц.