Паспорт программы
- Обучение ведется по направлению01.04.02 Прикладная математика и информатика
- Программу ведетФакультет математики и компьютерных наук
- Языки обученияОбучение ведется на русском языке
- СпециализацияИнтеллектуальные системы обработки изображений
- Вступительные испытания в 2024 годуВысшая математика (письменно)
- Продолжительность и форма обучения2 года Очная
- Количество мест в 2024 году20 бюджетных мест
- Стоимость обучения на платных местах в 2024 году115 000 руб. в год
Описание
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.
Преимущества
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 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.
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.
