+7 (930) 205-81-82
0

главная

ПОИСК КУРСА ПО ФИЛЬТРАМ

ВСЕ КУРСЫ ПО НАПРАВЛЕНИЯМ

ПОСТРОЙТЕ ПУТЬ К КАРЬЕРЕ

КАЛЕНДАРЬ КУРСОВ

ПОРЯДОК ЗАЧИСЛЕНИЯ

НОРМАТИВНЫЕ ДОКУМЕНТЫ

+7 (930) 205-81-82

Современные технологии получения и анализа данных в "Умном городе"

  • Начало обучения

    15 октября 2023 года

  • Продолжительность курса

    9 месяцев, 252 академических часа

  • Стоимость

    Для студентов бакалавриата (начиная со 2-го курса) и специалитета (начиная с 3-го курса) по направлениям, отнесенным к ИТ-сфере, обучение проводится на бесплатной основе в рамках проекта "Цифровые кафедры"

  • График занятий

    4 академических часа в неделю

  • Документ об окончании

    Диплом о профессиональной переподготовке

  • Место проведения

    Обучение на программе осуществляется в смешанном формате

  • Контакты

    Номер телефона: +7 (930) 205-81-82
    E-mail: digital-chairs@unn.ru
    Telegram: @mariya_bogom; @sazaaanovaaa

Прием слушателей закрыт
0 дней : 0 часов : 0 минут : 0 секунд

О курсе

Программа профессиональной переподготовки "Современные технологии получения и анализа данных в "Умном городе" реализуется в Университете Лобачевского в рамках проекта "Цифровые кафедры" федерального проекта "Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации", а также программы стратегического лидерства "Приоритет-2030".

Программа посвящена применению искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки данных "Умного города", которые можно получать в том числе с беспилотных летательных аппаратов и с датчиков интернета вещей. У слушателей формируются знания технологии анализа данных, нейронных сетей, алгоритмов машинного обучения, анализа изображений, анализа пространственных данных.
В результате обучения на программе слушатели приобретают новую квалификацию "Data-аналитик".

В процессе обучения слушатели проходят входной и итоговый ассесмент на площадке Университета Иннополис, что позволяет выстроить индивидуальную траекторию развития. После обучения предполагается прохождение небольшой стажировки в ИТ-компании.

Что мы изучаем на курсе

Тема 1. Применение сквозных цифровых технологий в "Умном городе";
Тема 2. Получение данных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА);
Тема 3. Получение данных с помощью технологии Iot;
Тема 4. Прием данных со спутников дистанционного зондирования Земли.
Тема 1. ГИС технологии. Начальные сведения;
Тема 2. Принципы организации ГИС;
Тема 3. Методы пространственного анализа и моделирования;
Тема 4. Источники и средства ввода/вывода пространственной информации ГИС;
Тема 5. Цифровые двойники сооружений в умном городе;
Тема 6. Программное обеспечение современных ГИС платформ.
Тема 1. Введение. Обработка изображений в информационных системах;
Тема 2. Реконструкция изображений и удаление шума;
Тема 3. Введение в анализ информации, содержащейся в изображении;
Тема 4. Выделение контуров объекта и типовых форм;
Тема 5. Сегментация изображений;
Тема 6. Анализ области после сегментации;
Тема 7.Преобразование Фурье в обработке изображений;
Тема 8. Вейвлеты, фильтры Габора и зрение человека;
Тема 9. Ресэмплинг. Сжатие изображений;
Тема 10. Текстурный анализ изображений.
Раздел 1.
Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook;
Тема 2. Контейнеры в языке Python;
Тема 3. Основные конструкции языка Python;
Тема 4. Функции, модули и библиотеки в языке Python;
Тема 5. Работа с текстовыми данными;
Тема 6. Введение в объектно-ориентированное программирование;
Тема 7. Работа с табличными данными.

Раздел 2.
Тема 1. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение;
Тема 2. Задача обучения с учителем;
Тема 3. Введение в библиотеку scikit-learn и решение с помощью нее задач обучения с учителем;
Тема 4. Задача обучения без учителя;
Тема 5. Решения задач обучения без учителя с помощью библиотеки scikit-learn;
Тема 6. Глубокое обучение;
Тема 7. Методы глубокого обучения в библиотеке TensorFlow.

Спикеры

Сбитнев Илья Георгиевич

Директор по проектам департамента по взаимодействию с органами государственной власти Sitronics Group

Богомолова Мария Александровна

Кандидат технических наук, заместитель директора Института информационных технологий, математики и механики ННГУ им. Н.И. Лобачевского

Томчинская Татьяна Николаевна

Доцент, кандидат технических наук, доцент кафедры "Графические информационные системы" НГТУ им. Р.Е Алексеева

Турлапов Вадим Евгеньевич

Доцент, доктор технических наук, профессор кафедры математического обеспечения и суперкомпьютерных технологий института ИТММ ННГУ им. Н.И. Лобачевского

Золотых Николай Юрьевич

Доктор физико-математических наук, доцент, директор института информационных технологий, математики и механики ННГУ им. Н.И. Лобачевского

Попов Денис Валерьевич

Кандидат технических наук. Аналитический центр города Нижнего Новгорода

Пертовский Александр Владиславович

X5 Tech. Менеджер по анализу больших данных.

Мысливцев Артем

ООО «Лад-ИТ». Менеджер по анализу больших данных.

Организаторы и партнеры программы




ННГУ











Ситроникс


Lad


Аналитический центр НН






Порядок зачисления

1 Шаг

Заполняете заявку на обучение на факультете (в институте) по своему основному образованию

2 Шаг

Оформляете заявление и загружаете копию паспорта и справку с места учебы в личном кабинете Факультета повышения квалификации и профессиональной переподготовки ННГУ

3 Шаг

Проходите регистрацию и входной ассесмент на площадке Университета Иннополис (ссылка выдается куратором дополнительно)