Уровень обучения:
Магистратура
Форма обучения:
Очная
Продолжительность обучения:
2 года
Магистратура
Форма обучения:
Очная
Продолжительность обучения:
2 года
Интеллектуальные системы обработки изображений
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Магистерская программа "Интеллектуальные системы обработки изображений" предназначена для подготовки специалистов, способных разрабатывать и внедрять передовые технологии в области анализа, интерпретации и управления изображениями с использованием методов искусственного интеллекта. Обучение в рамках данной программы предполагает не только погружение в теорию и практику обработки изображений, но и развитие навыков работы с современными алгоритмами машинного обучения, глубокого обучения, компьютерного зрения и искусственных нейронных сетей.
Основной упор в программе делается на решение практических задач, связанных с обработкой больших объемов данных, автоматизацией процессов анализа изображений, разработкой прогностических моделей и оптимизации процессов принятия решений.
Основной упор в программе делается на решение практических задач, связанных с обработкой больших объемов данных, автоматизацией процессов анализа изображений, разработкой прогностических моделей и оптимизации процессов принятия решений.
- Деловой иностранный язык
- История и философия науки
- Культурологическое адыговедение
- Параллельные и распределенные вычисления
- Реляционные и нереляционные базы данных
- Большие данные
- Методы статистического анализа и прогнозирования
- Теория графов
- Вероятностное моделирование статистических данных и их анализ
- Технологии хранения и обработки больших данных
- Введение в методы искусственного интеллекта
- Компьютерное зрение
- Компьютерная лингвистика
- Машинное обучение с подкреплением
Основные учебные курсы
- Изучение современных информационных технологий в области обработки и анализа изображений;
- Развитие умений и компетенций для создания интеллектуальных систем, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к новым условиям работы;
- Понимание теоретических основ и практического применения алгоритмов компьютерного зрения;
- Освоение машинного обучения и глубокого обучения для задач обработки изображений;
- Разработка программного обеспечения для автоматизации процессов обработки изображений, таких как распознавание объектов, сегментация изображений, классификация и детекция;
- Применение наборов инструментов и библиотек для аналитической обработки данных (например, OpenCV, TensorFlow, PyTorch и другие);
- Участие в научно-исследовательских проектах и реализация собственных исследований в рамках подготовки магистерской диссертации.
В программе также может быть предусмотрено изучение вопросов, связанных с этикой использования интеллектуальных систем в обработке изображений, а также проблем безопасности и защиты персональных данных.
Выпускник программы "Интеллектуальные системы обработки изображений" будет обладать следующими навыками и знаниями:
1. Понимание основ процессов обработки цифровых изображений, включая предварительную обработку, сегментацию, морфологическую обработку и классификацию.
2. Знание алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для анализа и классификации в предметной области.
3. Навыки работы с инструментами и библиотеками, такими как OpenCV, TensorFlow, Keras, PyTorch, для реализации алгоритмов и обучения моделей.
4. Способность проектировать и разрабатывать системы компьютерного зрения для различных приложений, таких как распознавание объектов, трекинг, анализ видео и робототехника.
6. Понимание принципов и методов сбора, хранения, анализа и интерпретации визуальных данных.
7. Умение применять навыки критического мышления и решения проблем для идентификации потребностей и предложения инновационных решений в области обработки данных.
8. Способность работать в междисциплинарной команде и применять навыки проектного менеджмента для реализации проектов в области интеллектуальной обработки данных.
- Развитие умений и компетенций для создания интеллектуальных систем, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к новым условиям работы;
- Понимание теоретических основ и практического применения алгоритмов компьютерного зрения;
- Освоение машинного обучения и глубокого обучения для задач обработки изображений;
- Разработка программного обеспечения для автоматизации процессов обработки изображений, таких как распознавание объектов, сегментация изображений, классификация и детекция;
- Применение наборов инструментов и библиотек для аналитической обработки данных (например, OpenCV, TensorFlow, PyTorch и другие);
- Участие в научно-исследовательских проектах и реализация собственных исследований в рамках подготовки магистерской диссертации.
В программе также может быть предусмотрено изучение вопросов, связанных с этикой использования интеллектуальных систем в обработке изображений, а также проблем безопасности и защиты персональных данных.
Выпускник программы "Интеллектуальные системы обработки изображений" будет обладать следующими навыками и знаниями:
1. Понимание основ процессов обработки цифровых изображений, включая предварительную обработку, сегментацию, морфологическую обработку и классификацию.
2. Знание алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для анализа и классификации в предметной области.
3. Навыки работы с инструментами и библиотеками, такими как OpenCV, TensorFlow, Keras, PyTorch, для реализации алгоритмов и обучения моделей.
4. Способность проектировать и разрабатывать системы компьютерного зрения для различных приложений, таких как распознавание объектов, трекинг, анализ видео и робототехника.
6. Понимание принципов и методов сбора, хранения, анализа и интерпретации визуальных данных.
7. Умение применять навыки критического мышления и решения проблем для идентификации потребностей и предложения инновационных решений в области обработки данных.
8. Способность работать в междисциплинарной команде и применять навыки проектного менеджмента для реализации проектов в области интеллектуальной обработки данных.
Партнеры
- ООО «Ай Ти Ви групп»
-speescode
Научные партнеры
- Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ,
- Кавказский математический центр АГУ,
-Институт искусственного интеллекта Самарского университета,
Лаборатории
- исследовательская лаборатория математических методов в области точного земледелия и биотехнологий;
- научно-практическая лаборатория промышленного программирования
- ООО «Ай Ти Ви групп»
-speescode
Научные партнеры
- Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ,
- Кавказский математический центр АГУ,
-Институт искусственного интеллекта Самарского университета,
Лаборатории
- исследовательская лаборатория математических методов в области точного земледелия и биотехнологий;
- научно-практическая лаборатория промышленного программирования
В личном кабинете можно подавать документы на все уровни образования в АГУ онлайн из любой точки планеты.
С помощью этого сервиса ты сможешь выбрать направления подготовки, отправить заявление о зачислении, приложить пакет необходимых документов, узнать график вступительных внутривузовских испытаний, отследить свой индивидуальный рейтинг и получать актуальную информацию о конкурсе, изменять приоритет в заявлении на зачисление и получать уведомления о поступлении в АГУ.
Регистрируйся в личном кабинете абитуриента и поступай в АГУ прямо из дома!
С помощью этого сервиса ты сможешь выбрать направления подготовки, отправить заявление о зачислении, приложить пакет необходимых документов, узнать график вступительных внутривузовских испытаний, отследить свой индивидуальный рейтинг и получать актуальную информацию о конкурсе, изменять приоритет в заявлении на зачисление и получать уведомления о поступлении в АГУ.
Регистрируйся в личном кабинете абитуриента и поступай в АГУ прямо из дома!
Личный кабинет абитуриента
Здравствуйте!
Я - руководитель образовательной программы
Если у вас остались вопросы,
то мы с радостью на них ответим
Я - руководитель образовательной программы
Если у вас остались вопросы,
то мы с радостью на них ответим
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности