Аналитик данных; ML-специалист и др.

Различные органы государственной власти; Региональные отделения Росстата; Крупные ИТ-предприятия (АО «Рикор Электроникс»; Нижегородский информационно-вычислительный центр РЖД; ООО «Ростелеком»; ООО «828 Систем»; ООО «Центр ИТ решений для бизнеса» Группа ГАЗ; ООО «Цифровое пространство»); Крупные промышленные предприятия.

В рамках направления подготовки «Информационные системы и технологии» с профилем «Искусственный интеллект» будущие профессионалы готовятся к высококвалифицированной деятельности в области разработки инновационных информационных систем, обработки и анализа данных, а также проектирования решений на основе искусственного интеллекта. Сочетание знаний в области информационных технологий, программирования, математики, науки о данных формирует у выпускников набор компетенций, необходимых для успешной карьеры как на Нижегородском рынке труда, так и в России в целом. В процессе обучения студенты изучают современные языки программирования (Python, C++, Java, R, JavaScript), осваивают методы разработки прикладного программного обеспечения и управления базами данных, а также учатся планировать и проводить аналитические исследования. Особое внимание уделяется построению нейронных сетей и применению алгоритмов машинного обучения, что позволяет студентам глубже понять принципы работы искусственного интеллекта. На занятиях и в ходе практик студенты получают значительный практический опыт, который позволяет им быть готовыми к работе в различных областях, связанных с искусственным интеллектом и анализом данных, реализовывать проекты в разных отраслях. Они развивают навыки работы с большими данными, а также изучают методы обработки естественного языка и компьютерного зрения, что открывает перед ними широкие горизонты для профессиональной деятельности. Программа включает в себя активное участие в проектной и научно-исследовательской работе, что способствует формированию командной работы и развитию креативного мышления, необходимых для решения сложных задач в сфере информационных технологий и искусственного интеллекта, а также успешному применению полученных навыков при выполнении проектов в разных сферах.

Большие языковые модели; Визуализация данных; Программирование на Python; Статистика и анализ данных на R; Методы анализа данных; Программирование на языке Java; Технологии анализа данных; Программирование на JavaScript; Веб-программирование; Нейронные сети; Методы глубокого обучения; Развертка программного обеспечения; Проектирование систем анализа данных; Развертывание моделей в предметной среде; Задачи поиска аномалий; Прикладные задачи искусственного интеллекта; Рекомендательные системы.