Он определяет, какие задачи бизнеса можно автоматизировать с помощью ИИ, выбирает подходящие алгоритмы, инструменты и платформы, а также создает саму архитектуру системы. После тестирует и оптимизирует свои разработки.
Архитектор тесно сотрудничает с разработчиками, аналитиками данных и бизнес-экспертами, чтобы убедиться, что система отвечает требованиям и целям бизнеса.
Профессия крайне востребована. Благодаря архитекторам, компании автоматизируют процессы и улучшают свою работу с данными — а значит, зарабатывают больше денег.
Это специалист, который проектирует и разрабатывает ИИ-системы.
10 ключевых шагов для проектирования архитектуры ИИ-систем
Курс подходит:
Начинающим разработчикам
Если у вас есть начальные навыки по написанию кода, этот курс поможет вам освоить архитектуру ИИ-систем и применить свои знания на практике
Менеджерам и руководителям, работающим с данными
Если у вас есть опыт в управлении командами и базовые знания в программировании, вы сможете лучше понимать возможности технологий ИИ и принимать более обоснованные решения на основе данных
Аналитикам данных и разработчикам
Вы повысите свою квалификацию, научитесь интегрировать решения на основе ИИ в существующие проекты и дополните портфолио успешными кейсами
Сомневаетесь
в выборе курса?
Ваш персональный менеджер поможет подобрать подходящее обучение и ответит на все вопросы.
Оставь свои контакты и мы вышлем полную программу курса
Программа курса
Модуль 1. Введение в роль Архитектора ИИ
A/B тестирование
Статистика
Введение в линейную алгебру
Построение гипотез. Автотестирование гипотез.
Сбор требований к моделям машинного обучения
Жизненный цикл ПО
Инструменты-стеки:
Модуль 2. SQL. PostgreSQL
Триггеры
PL/pgSQL
OLAP
EAV
Data Vault
Язык запросов SQL
Нагрузочное тестирование
Иерархическая модель данных
Виртуальные таблицы. Материализованные представления
Нормализация модели данных до 3 НФ
Инструменты-стеки:
Модуль 3. Python
Web scraping
Numpy
Pandas
MatplotLib / Seaborn
РСУБД
MySQL
PostgreSQL
Введение в Python и основные конструкции (операторы, библиотеки).
Понятия ООП: наследование, инкапсуляция, полиморфизм.
Функциональное программирование и работа с итераторами/генераторами.
Git, тестирование кода (unit тесты) и фреймворки (Flask, FastAPI).
Инструменты-стеки:
Модуль 4. Подготовка данных
Kafka
Pulsar
Построение архитектуры данных
Транспортный слой данных
Сбор данных. Логические слои данных
Инструменты-стеки:
Модуль 5. Качество данных
Качество данных в рамках потоковых и batch данных
Каталогизатор данных
Модуль 6. Микросервисная архитектура
Docker
Kubernetes
Виртуализация. Облачные ресурсы.
Контейнеризация микросервиса.
Пакетные и асинхронные режимы работы
Docker Compose и масштабирование
Инструменты-стеки:
Модуль 7. Основы машинного обучения
SVM / Decision Tree
Random Forest / Gradient boosting
Computer Vision
Введение в классический ML
Регрессии, кластеризация, алгоритмы
Нейронные сети и глубокое обучение
Обработка естественного языка (NLP)
Большая языковая модель
Инструменты-стеки:
Модуль 8. Версионирование и размещение моделей
MLFlow
AutoML
Feature каталог
Развертывание модели ИИ как сервис
Инструменты-стеки:
Закрепляем знания
С помощью тестирования
Преподаватели
Павел Сериков
— 10+ лет опыта в информационных технологиях и кибербезопасности, включая руководство разработкой решений для защиты данных. (MIT, Яндекс, Тинькофф, Леруа Мерлен, Сколково) — Генеральный директор ООО «Линукс Секьюрити» — управление командой по созданию передовых систем безопасности. — Эксперт Национальной технологической инициативы и Фонда содействия инновациям, участие в формировании технологических стратегий. — Победитель хакатона Астра Альянс, обладатель государственной награды «За инновации и развитие». — Автор статей на Habr и Т—Ж, популяризация знаний в ИТ и безопасности. — Опыт сотрудничества с ведущими компаниями: Открытие, 220 Вольт, Литрес, ИНПК, Reg.ru. — Проводит консультации
Марк Поляк
— 13+ лет опыта в Data Science и машинном обучении, включая руководство крупными проектами — Lead Data Scientist и Team Lead с экспертизой в LLM, распознавании речи и лиц, анализе больших данных — 13+ лет преподавания в университетах, включая курсы по ML, нейросетям и статистике — Автор 50+ научных публикаций и запатентованных решений в области обработки данных — Эксперт в NLP и Computer Vision с опытом разработки чат-ботов и систем машинного перевода — Участник престижных грантов и победитель международных научных конкурсов — Опыт в промышленных проектах для ведущих компаний и государственных структур
Мария Воробьева
11+ лет опыта в Data Science и машинном обучении, включая руководство командами и сложными проектами — Senior Data Scientist с экспертизой в прогнозировании (LTV, CPM), кредитном скоринге и антифрод-моделях — 5+ лет преподавания в НИУ ВШЭ, включая курсы по Data Science и машинному обучению — Автор инновационных решений в области ML, таких как автоматизация прогнозирования и оптимизация моделей — Эксперт в построении end-to-end ML-систем с опытом работы в банковской сфере, IT и здравоохранении — Участник промышленных проектов для ведущих компаний (Raiffeisenbank, Easybrain, BestDoctor) — Опыт внедрения MLOps-практик (Airflow, ML Flow) и работы с большими данными (PostgreSQL, ClickHouse)
Георгий Андрющенко (наставник)
— ML-разработчик с экспертизой в обработке текста и изображений, включая работу с LLM и компьютерным зрением — Старший разработчик в Передовой Инженерной Школе, руководил командой и работал над вопросно — ответными моделями — Опыт в промышленных проектах: ститчинг чеков, классификация товаров, генерация описаний датасетов — Автор инновационных решений: Neural Style Transfer, бот для генерации описаний картинок, оптимизация кода с помощью LLM — Преподаватель и наставник: ведение курсов по ML и NLP, проведение семинаров, менторство для студентов — Владение полным стеком технологий от PyTorch и TensorFlow до LangChain и Hadoop — Магистр в области ИИ и инженерии данных с углублённой исследовательской работой
Слушателям курсов, успешно завершившим обучение, выдается удостоверение о повышении квалификации с занесением в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и повышении квалификации.
Ваша карьера после обучения
Средняя зарплата такого ИИ-специалиста, по данным портала Хабр.Карьера, составляет 200 000 рублей.
Точная сумма зависит от региона компании и опыта работы: Junior — от 100 000 рублей; Middle — от 200 000 рублей; Senior — от 300 000 рублей.
На данный момент на портале HH.ru в России открыты около 800 вакансий этой и смежных сфер.
Меры поддержки ИТ
Отсрочка от армии
Для специалистов аккредитованных ИТ-компаний. Есть нюанс: нужно высшее образование из перечня
Минцифры России способствуют развитию IT-отрасли и регулярно вводят новые меры поддержки специалистов
Льготная ипотека
По сниженной ставке до 6%. Максимальная сумма кредита 9 млн рублей
Удаленная работа
ИТ-специалисты часто имеют возможность работать из дома (или любой другой точки мира)
Достойная зарплата
Медианная зарплата на ИТ-рынке сейчас — 151 666 ₽ (по данным Хабр на 2024г)
Если вы работодатель,и ваша компания заинтересована в обучении для группы сотрудников, свяжитесь с нами по контактам ниже. Мы готовы предложить корпоративный формат обучения или адаптировать программу под ваши потребности:
Если вы считаете, что знания, полученные на курсе, будут полезны в вашей текущей работе, оставьте заявку в форме ниже. Мы свяжемся с вами, чтобы обсудить детали, и подскажем, как обсудить оплату курса с руководителем.
Этот курс может оплатить работодатель
Оставьте свои контакты, мы поможем подобрать подходящее для вас обучение и ответим на все вопросы
Вы сможете работать в IT-компаниях, стартапах, банках, ритейле и других сферах на позициях архитектора ИИ, Data Scientist или Machine Learning Engineer.
Для проектирования AI-решений, анализа данных, создания моделей машинного обучения и оптимизации бизнес-процессов.
Вы сможете расти до Senior-архитектора, Team Lead, CTO или углубиться в смежные области: NLP, Computer Vision, Data Engineering.
Да, профессия архитектора ИИ востребована, и спрос на специалистов растёт с каждым годом.
Обучение длится от 8 месяцев, стоимость 100 000 рублей.
Проектирование AI-систем, работа с данными, разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
Курс подходит для начинающих разработчиков. Требуется минимальная математическая база и знание Python. Техническое образование будет преимуществом.
Да, в конце курса вас будет ждать:
Помощь в трудоустройстве.
Присоединение к сообществу выпускников.
Карьерная консультация.
Доступ к базе вакансий «Поколение ИТ».
Руководитель проектов в области искусственного интеллекта
Узнайте больше о других курсах по искусственному интеллекту
Выбирайте курсы «Архитектор в области искусственного интеллекта» в Университете Иннополис! Мы готовим специалистов, которые проектируют и внедряют современные архитектуры баз данных, работают с большими данными и создают клиент-серверные системы. Пройдите обучение и станьте экспертом в проектировании ИИ-решений! Освойте навыки работы с SQL, архитектурой систем и data architect, чтобы строить эффективные и масштабируемые решения. Начните карьеру в IT с Университетом Иннополис и откройте новые возможности в мире искусственного интеллекта!