1. ДГТУ
  2. Магистратура ДГТУ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Искусственный интеллект в обработке и анализе изображений

ДГТУ Математическое обеспечение и администрирование информационных систем (02.04.03)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры ДГТУ по программе "Искусственный интеллект в обработке и анализе изображений"

  • от 66 200
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 15 бюджет. мест
  • 20 платных мест
  • 2 года обучения

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Донского государственного технического университета по программе "Искусственный интеллект в обработке и анализе изображений"

Выпускники программы могут работать в качестве аналитиков или инженеров по данным, специалистов по компьютерному зрению. Их знания помогают создавать инновационные продукты и улучшать существующие, обеспечивая более эффективное использование данных и автоматизацию процессов.

Компетенции:

  • анализ новых направлений исследований в области применения искусственного интеллекта при обработке и анализе изображений;
  • обоснование перспектив проведения исследований в области применения искусственного интеллекта при обработке и анализе изображений;
  • формирование программ проведения исследований в области применения искусственного интеллекта при обработке и анализе изображений;
  • проведение исследования путей реализации технического проекта, обоснование дополнительных проектных решений, выработка и обоснование предложений по реализации проекта методической и технологической инфраструктуры больших данных;
  • определение состава разрабатываемой документации методической и технологической инфраструктуры больших данных;
  • согласование и утверждение рабочего проекта методической и технологической инфраструктуры больших данных
  • разработка моделей данных, адаптированных к технологиям больших данных;
  • интеграция больших данных с системами хранения данных организации;
  • создание и интеграция облачных репозиториев с системами хранения данных организации;
  • создание параллельных систем хранения и обработки информации;
  • мониторинг и оценка производительности обработки данных в организации, разработка предложений по повышению производительности обработки больших данных;
  • разработка методов и регламентов преобразования данных;
  • обеспечение научного руководства практической реализацией результатов научных исследований и опытно-конструкторских работ;
  • организация внедрения результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ;
  • контроль реализации внедрения результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ;
  • подготовка и представление руководству отчета о практической реализации результатов научных исследований и опытно-конструкторских работ;
  • осуществление стратегического и оперативного руководства материально-техническими ресурсами и элементами технологической инфраструктуры больших данных.