+7 900 158-00-88 (БАС)

aero@mai.ru

+7 985 970-48-61 (Курсы)

Инженер будущего — это специалист, который умеет не только работать с «железом», но и внедрять интеллектуальные алгоритмы в реальные системы.

Технологии искусственного интеллекта для инженеров

Сможете развёртывать и запускать ML-модели не только на компьютере, но и на микрокомпьютерах и встраиваемых системах, а также организовывать полный цикл работы с данными — от разметки до внедрения в реальные устройства.

Поймёте, как эффективно использовать языковые модели (LLM) в инженерной работе: автоматизировать рутинные процессы, работать с API и ускорять разработку за счёт интеллектуальных инструментов.

Освоите современные инструменты Python для работы с данными и моделями, сможете быстро разрабатывать и тестировать решения, которые применимы в реальных проектах, а не только в учебных задачах.

Разберётесь с компьютерным зрением на практике: научитесь находить и распознавать объекты, строить карты глубины, анализировать изображения с камер и БПЛА, включая задачи поиска зон посадки и мониторинга.

Применять алгоритмы машинного обучения для решения инженерных задач: от классификации и прогнозирования до поиска аномалий в данных с датчиков, что позволит автоматизировать анализ и принимать более точные решения.

Чему вы научитесь?

48 часов

4. Компьютерное зрение
Освоите работу с изображениями и видео: от базовой обработки до детекции объектов.
Научитесь запускать и применять современные модели (например, YOLO) в практических задачах.
5. Генеративные технологии
Поймёте, что такое генеративные модели и как использовать их для создания изображений, видео и презентаций.
6. Подготовка данных
Научитесь разметке данных, работе с инструментами и ускорению процессов с помощью авторазметки.
7. Запуск моделей
Освоите внедрение моделей в реальные системы:, инференс, запуск на устройствах (Raspberry, Jetson).

1. Основы машинного обучения и ИИ
Поймёте, как устроен искусственный интеллект и где он реально применяется. Разберётесь включевых задачах ML: классификация, регрессия, кластеризация и поиск аномалий.
Освоите базу математической статистики и начнёте работать с инструментами: Python, Google Colab, Kaggle, HuggingFace.
2. Работа с данными и временными рядами
Научитесь собирать, хранить иобрабатывать данные, разберётесь в архитектуре работы с ними.
Поймёте, как анализировать временные ряды и строить прогнозы, включая реальные кейсы с датчиками и роботами.
3. Большие языковые модели (LLM)
Разберётесь, как работают современные AI-модели и в чём их ограничения.
Научитесь писать эффективные промпты, работать с API и внедрять LLM в задачи автоматизации.

Онлайн занятия

Программа курса

03

02

01

Поддержка кураторов
на всех этапах обучения.

Обучение на базе МАИ — ведущего аэрокосмического
университета.

Обучение на реальных кейсах отрасли.

Забота

Экспертиза

Практическая
направленность

Почему именно мы?

Энтузиасты, кто хочет выйти за рамки теории и научиться применять ML на практике

Специалисты, работающие с данными с датчиков, камер и БЛА

Профессионалы, интересующиеся LLM и их использованием в инженерии

Инженеры и разработчики, которые хотят внедрять AI в свои проекты;

Технические специалисты, стремящиеся повысить свою ценность на рынке

Для кого этот курс

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью инженерии: от управления БЛА до анализа данных и автоматизации разработки. Специалисты, которые умеют применять ML, CV и LLM в реальных задачах, уже сейчас востребованы и получают заметно выше рынка, особенно в высокотехнологичных отраслях.

Почему это перспективно?

Все слушатели, успешно завершившие курс, получают официальные документы, подтверждающие освоение программы

Свидетельство
о профессии рабочего,
должности служащего

Удостоверение
о повышении квалификации

Документы об образовании

В результате вы освоите востребованные навыки, которые уже сейчас применяются в индустрии: сможете работать с данными, разрабатывать и внедрять ML-модели, использовать компьютерное зрение и языковые модели, а также применять всё это в реальных инженерных задачах.