Длительность
Формат
4 месяца
144 ак.ч., из них 72 ак. ч. практической подготовки, 30 ак. ч. самостоятельной работы
144 ак.ч., из них 72 ак. ч. практической подготовки, 30 ак. ч. самостоятельной работы
онлайн
Язык обучения:
Русский
Образовательный центр программ топ-уровня по искусственному интеллекту ФПМИ
Разработчик модуля
Практикоориентированный образовательный модуль, направленный на освоение подходов к применению технологий искусственного интеллекта для решения ключевых задач сфере АПК.
Модуль содержит 2 компонента:
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет:
Модуль содержит 2 компонента:
- блок «Python», который направлен на совершенствование навыков студентов в области работы с этим языком программирования как одним из инструментов искусственного интеллекта
- блок «Применение искусственного интеллекта в АПК», содержание которого охватывает актуальные направления использования ИИ в отрасли.
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет:
- усилить прикладную и отраслевую направленность подготовки;
- обеспечить связь ИТ-компетенций обучающихся с актуальными запросами отрасли:
- сформировать у студентов базовые навыки работы с данными, цифровыми инструментами и прикладными ИИ решениями, востребованными в отрасли АПК.
Для кого предназначен курс
- Модуль подготовлен для студентов очной формы обучения уровня бакалавриата / магистратуры.Модуль реализуется как компонент основной професссиональной образовательной программы по следующим направлениям подготовки:35.00.00 «Сельское, лесное и рыбное хозяйство»
36.00.00 «Ветеринария и зоотехния»
20.00.00 «Техносферная безопасность и природообустройство»
19.00.00 «Промышленная экология и биотехнологии»Рекомендуется включить модуль в блок "Дисциплины (модули)" в качестве одной из дисциплин по выбору студентаНеобходимый уровень знанийИзучению данного образовательного модуля предшествуют дисциплины, в рамках которых формируются компетенции по применению информационных технологий в профессиональной деятельности, а также дисциплины, связанные с освоением специфики отрасли АПК.
Это могут быть блоки из цикла математических дисциплин (высшая математика/ математический анализ и другие курсы) и блок информационных технологий (информатика/ программирование/ технологии программирования).На старте обучения по модулю студент должен быть способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ, а именно:- знать базовые команды и типы данных
- уметь писать короткие скрипты на языке программирования Python
- владеть базовым синтаксисом языка программирования Python
- знать основные принципы написания программ на Python
- уметь писать короткие скрипты для автоматизации
- владеть базовым синтаксисом Python
Программа курсаТема 1. Базовые типы данных в Python, C++, JavaScript. Общая концепция языков программирования
Компилируемые, интерпретируемые, виды типизаций (int, float, bool, str, list, tuple, dict, set)
Отличия типов данных по разным языкам
Циклы while, for
Операторы if, continue, break
list comprehesion
Тема 2. Функции в Python
Итераторы
lambda
Генераторы
Замыкания
Декораторы
Обработка ошибок
Тема 3. Объектно-Ориентированное Программирование на Python
Магические методы
Декораторы классов
Решение базовых задач
Тема 4. Git, GitHub, GitLab
Тестирование на Python: основные библиотеки и примеры
Создание репозитория
Добавление изменения в консоли
Тема 5. Введение в базы данных (SQL)
Виды операторов
Создание базы данных
Разные типы баз данных (векторные, etc)
Простые запросы
Тема 6. Задачи с LeetCode для алгоритмического собеседования
Стандартные контейнеры: стек, дек, очередь, куча, связные списки
Деревья, графы, алгоритмы на графах (базовые: DFS, BFS)
Реализация стандартных контейнеров на Python
Тема 7. Библиотеки: Pandas, NumPy, MatPlotlib, Plotly
Использование библиотек для простого анализа данных
Базовые определения для машинного обучения
Использование библиотек для рабочих задач с Excel
Построение графиков и анализ данных на основе датасета
Тема 8. Машинное обучение
KNN, линейная регрессия, логистическая регрессия, виды задач (классификация, кластеризация, регрессия), метрики, подбор гиперпараметров
Решающие деревья
Градиентный бустинг
Тема 9. Выпуклость функций, свойства производных, градиента
Градиентный спуск на примере линейной регрессии
Методы оптимизации
Реализация градиентного спуска
Как взять производную в Python
Тема 10. Введение в нейросети
Введение в постановку задач NLP
RNN: LSTM, GRU
A/B тестирование, p-value
LLM
Особенности промптинга: few-shot, zero-shot, галлюцинации
Реализация простейшей нейронной сети
Тема 11. Базовое введение в MLOps
Контейнеризация, абстракции Docker
Работа с API
Парсинг статейТема 1. Введение в АПК Data Science
Тренды, ключевые задачи, структуры данных в агровертикали
Открытые данные Минсельхоза РФ, международные датасеты, IoT сенсоры, веб-API
Обзор порталов с открытыми данными (например, сайт Минсельхоза, FAOSTAT, Copernicus Open Access Hub)
Пример получения погодных данных через простой веб-API с использованием Python (библиотека requests)
Демонстрация различных форматов данных (CSV, GeoJSON, NetCDF)
Тема 2. Разведочный анализ отраслевых данных
Импорт, очистка, визуализация отраслевых данных (урожайность, погодные данные, soil sensors)
Импорт комбинированного датасета (например, урожайность + погодные данные + данные о почве)
Применение различных методов очистки данных (пропущенные значения, выбросы)
Создание разнообразных графиков для анализа распределений и взаимосвязей с использованием matplotlib и seaborn
Построение географической карты распределения какого-либо показателя (например, урожайности) с помощью geopandas
Тема 3. ML кейсы в АПК: задачи регрессии, задачи классификации и кластеризации
Моделирование урожайности, оценка влияния факторов (регрессия, обработка признаков)
Классификация болезней растений по сенсорным данным/изображениям, кластеризация по хозяйствам
Регрессия: построение модели прогнозирования урожайности с использованием данных о погоде, почве и истории урожайности. Оценка качества модели
Классификация: построение модели классификации болезней растений по синтетическим сенсорным данным (или упрощенному набору признаков)
Кластеризация: кластеризация участков поля на основе данных о влажности почвы и NDVI для целей дифференцированного внесения ресурсов
Тема 4. Time-series и прогнозирование. Компьютерное зрение в АПК. LLM и NLP в АПК
Прогнозирование урожайности и погодных условий (SARIMA, Prophet), бизнес-ценность
Применение CV для анализа снимка поля, классификации болезней, оценка состояния растений
Внедрение ИИ агентов на основе БЯМ
Построение модели прогнозирования погодных условий или динамики цен с использованием Prophet. Визуализация прогноза
Демонстрация работы готовой предобученной модели для классификации изображений растений
интерактивное взаимодействие с LLM для решения агрономической задачиФПМИ МФТИ- 25научных лабораторий, в которых рождается прогресс
- 218преподавателей с учёными степенями
- 26крупных компаний-партнёров, интегрированных с университетом
Заслуженный деятель науки РФ, доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ"Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики.
Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией.
На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордятся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
МФТИ №1 среди технических вузов РоссииНам есть, чем гордитьсяМФТИ вошел в 50 лучших вузов мира по физике и в 100 лучших по математике по результатам рейтинга QS World University Rankings by Subject 202112 выпускников МФТИ вошли в список ForbesВ общих рейтингах лучших университетов мира Times Higher Education и Quacquarelli Symonds МФТИ занимает первое место среди технических вузов России2 выпускника МФТИ стали Нобелевскими лауреатами по физике в 2010 годуИсследование Superjob показало, что самые высокие зарплаты среди молодых IT-специалистов - 230 000 рублей в месяц - окончивших вузы в 2014-2019 годах, у выпускников Московского Физико-технического института
Подписка на рассылку новостей ФПМИ МФТИХотите быть в курсе предстоящих событий и новых программ? Тогда подпишитесь на нашу рассылкуСтатьи
Часто задаваемые вопросыВо-первых, наши курсы проходят в формате живых онлайн-вебинаров. Это значит, что на протяжении всего обучения вы регулярно общаетесь с преподавателями, можете задавать вопросы в режиме реального времени, получать поддержку ассистентов и обмениваться опытом с одногруппниками. Такой формат помогает сохранять мотивацию и не оставаться один на один с учебными задачами.
Во-вторых, МФТИ является одним из ведущих российских вузов в области компьютерных наук и технологий. Наши преподаватели не только занимаются обучением, но и участвуют в научных исследованиях и индустриальных проектах, сотрудничая с ведущими технологическими компаниями. Благодаря этому программы регулярно обновляются с учетом актуальных требований рынка труда и современных технологий. Вы получаете не просто набор инструментов, а фундаментальные знания и практические навыки, которые помогают как войти в новую профессию, так и развиваться в текущей.
В-третьих, МФТИ имеет государственную лицензию на осуществление образовательной деятельности. По итогам успешного обучения слушатели получают документы установленного образца: удостоверение о повышении квалификации или диплом о профессиональной переподготовке МФТИ.До осени 2021 года обучение проводилось на базе Центра «Пуск». Выделение в отдельную образовательную структуру в рамках ФПМИ МФТИ позволило нам стать более гибкими и оперативными в принятии решений, быстрее реагировать на запросы рынка и уделять больше внимания потребностям слушателей. Мы также перешли на современную образовательную платформу с расширенным функционалом, которая делает обучение более удобным и эффективным. Все образовательные программы проходят утверждение на Учёном совете МФТИ, что подтверждает их высокий академический уровень и качество.После успешного окончания курсов слушатели получают Удостоверение о повышении квалификации МФТИ.
После прохождения всех курсов, включенных в программу, слушатели получают Диплом о профессиональной переподготовке МФТИ
Под успешным прохождением курсов понимается сдача всех домашних заданий и финального проекта (где это предусмотрено программой) на оценку не ниже "удовлетворительно".Мы проводим обучение слушателей на курсах повышения квалификации и программах профессиональной переподготовки.
- Курсы направлены на получение определенных знаний и навыков для профессиональной деятельности (например: язык программирования, работа с базами данных).
- Программы состоят из нескольких курсов и направлены на получение совокупности знаний и навыков, необходимых для работы в определенной сфере (например: аналитика данных, разработка ПО)У нас есть курсы как для начинающих специалистов, так и для тех, кто осваивает профессию с нуля. Все зависит от вашей мотивации и ваших гибких навыков. У нас достаточно слушателей-"гуманитариев", которые успешно прошли обучение и нашли работу.Все занятия проходят в формате живых вебинаров 2 раза в неделю в на платформе Толк: вы задаёте вопросы преподавателю, получаете ответы и общаетесь с однокурсниками.
Каждое занятие состоит из теоретической и практической части . Преподаватель сначала объясняет теорию, затем слушатели выполняют практические задания под руководством преподавателя.
Также преподаватели выдают домашние задания, которые помогают закреплять навыки. По результатам домашних заданий вы получаете обратную связь от преподавателя или ассистента.
Некоторые наши курсы проходят в видеоформате - вы смотрите теоретические материалы в записи и зарепляете их решением заданий с автоматической проверкойКонечно, все занятия записываются, и на следующий день после занятия запись, а также материалы занятия, доступны на обучающей платформе. Вы всегда можете посмотреть урок в удобное для вас время. Доступ ко всем материалам курса - 1 год.Порядок действий, если вы отстали от графика:- Все материалы курса сохранены в в обучающей системе (LMS). Вы можете продолжить обучение по записям, чтобы полностью освоить программу.
- Когда будете готовы, выполните все контрольные задания и проекты, которые предусмотрены программой.
- После этого вам нужно будет:
Оплатить стоимость аттестации (проверка всех ваших работ и итоговое оформление).
После успешной аттестации вы получите документ об окончании установленного образца. Таким образом, вы можете завершить обучение и получить документ в любое удобное для вас время.Вы можете оплатить курс / программу банковской картой.У нас предусмотрены скидки студентам и выпускникам основных образовательных программ МФТИ, слушателям и выпускникам программ дополнительного профессионального образования МФТИ, а также сотрудникам МФТИ:
- на программы профессиональной переподготовки - 10%
- на курсы повышения квалификации - 15%Мы на 100% уверены в качестве наших образовательных курсов и гарантируем, что вы в любой момент сможете вернуть деньги.
Мы вернем всю сумму за ту часть обучения, которую вы не успели пройти, если программа вам не подойдет.Да, мы можем предоставить рассрочку. График платежей прописан в оферте. Просто оставьте заявку на участие на странице соответсвующего курса/программы, и вы сможете обсудить все детали с менеджером.Да, мы имеем лицензию на образовательную деятельность, поэтому, если вы официально трудоустроены, то можете вернуть 13% от стоимости обучения. ПодробнееПолучить консультациюНажимая на кнопку "Отправить", вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данныхУсловия рассрочкиПо каждой из предлагаемых программ/курсов, имеется возможность оплаты обучения в рассрочку.
Условия рассрочки:
Полная стоимость обучения при использовании рассрочки не изменяется. Рассрочка беспроцентна, оформление рассрочки бесплатно.
Детали рассрочки описаны в оферте на каждую соответствующую программу/курс, в Приложении № 1 – График платежей.
В Графике платежей указаны контрольные даты, на которые слушателем суммарно за всё предшествующее такой дате время должна быть перечислена указанная в графике платежей соответствующая сумма, или превышающая её сумма (но не более полной стоимости обучения). Например:- Оплата через равные промежутки времени платежами одинакового размера
- Оплата одним платежом в размере стоимости всего обучения
Все описанные варианты допустимы, если на каждую из обозначенных в графике платежей дат внесено платежей на сумму не меньше указанной.Кто может получить дополнительное образованиеКто может получить Удостоверение о профессиональной переподготовке МФТИ?
Получить Удостоверение о повышении квалификации могут получить две категории слушателей:
• те, у кого уже есть среднее или высшее профессиональное образование;
• те, кто еще учится в колледжах или вузах и не получил диплом.
Студенты колледжей и вузов могут параллельно учиться по программам ДПО, но удостоверения о повышении квалификации им выдадут только после того, как будет окончен курс основного образования и на руках у выпускника будет диплом вуза или колледжа.
Могут ли учиться слушатели без высшего или среднего профессионального образования?
Слушатели без оконченного высшего или среднего профессионального образования могут проходить курсы повышения квалификации или программы профессиональной переподготовки. По окончании обучения они получат Сертификат об окончании программы