Educational program

Code – Speciality

7M06107 - AI in Digital Ecosystems
The aim of the educational program

To prepare highly qualified and competitive specialists in the field of Artificial Intelligence, Data Analytics, and Digital Ecosystems, possessing professional competencies in the design, development, deployment, and management of intelligent digital solutions based on Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Big Data, and Cloud Computing technologies, capable of driving the digital transformation of organizations and economic sectors in accordance with the evolving demands of the labor market.
Graduate model
Graduate qualification Professional sphere:

Информационные технологии и цифровая трансформация организаций, включая разработку, внедрение и сопровождение интеллектуальных информационных систем, обработку и анализ больших данных, разработку приложений искусственного интеллекта, проектирование архитектуры программных и цифровых систем, а также бизнес- и системный анализ процессов цифровой трансформации
The object of professional occupation:

интеллектуальные информационные системы, большие данные и базы знаний, цифровые платформы и сервисы, цифровые производственные системы, а также производственные и технологические процессы, подлежащие интеллектуализации
Types of professional occupation:

- архитектурно-проектная;
- производственно-технологическая;
- аналитическая;
- научно-исследовательская;
- внедренческая и эксплуатационная;
- организационно-управленческая.
Functions of professional occupation:

Архитектурно-проектная деятельность:
- проектирование архитектуры интеллектуальных информационных систем и цифровых экосистем.
- выбор технологий и средств реализации.
- разработка архитектурных решений с учетом масштабируемости, надежности и безопасности систем.
Производственно-технологическая деятельность:
- разработка интеллектуальных программных решений;
- создание и совершенствование моделей машинного обучения и компьютерного зрения;
- организация обработки и хранения больших данных;
- применение ИИ для автоматизации производственных процессов.
Аналитическая деятельность:
- анализ предметной области и бизнес-процессов;
- формирование требований к интеллектуальным системам и определение возможностей применения ИИ;
- оценка эффективности предлагаемых решений.
Научно-исследовательская деятельность:
- проведение научных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта;
- разработка и экспериментальная проверка моделей, методов и алгоритмов.
- анализ результатов исследований и подготовка научно-технической документации.
Внедренческая и эксплуатационная деятельность:
- внедрение и интеграция интеллектуальных систем;
- развертывание, сопровождение и мониторинг программных решений;
- оценка качества работы и модернизация внедренных систем.
Организационно-управленческая деятельность:
- управление проектами разработки и внедрения систем искусственного интеллекта;
- координация работы проектных команд.
- управление ресурсами, сроками, качеством и рисками проектов, организация взаимодействия участников.
Graduate competences map
Formed core competencies Program outcome
1. Proficiency in modern professional communication, management, and teamwork tools for effective professional activity within digital ecosystems. Conduct professional and scientific communication in the state, Russian, and foreign languages for presenting the results of research and projects in the field of AI.
Apply modern management and organizational psychology methods for teamwork organization and digital project management.
2. Ability to analyze data and design intelligent analytical solutions based on Big Data technologies to support organizations’ digital transformation processes. Design and implement intelligent analytical systems and solutions based on Big Data technologies to support decision-making.
3. Ability to develop and implement intelligent systems based on artificial intelligence, machine learning, and data analytics technologies for solving applied problems. Design and implement intelligent analytical systems and solutions based on Big Data technologies to support decision-making.
Evaluate the efficiency, reliability, and practical applicability of intelligent solutions, and select data processing, machine learning, and deep learning methods for solving professional tasks in digital ecosystems.
4. Proficiency in deep learning and computer vision technologies for developing intelligent solutions within digital ecosystems. Develop and optimize deep learning and computer vision models for solving recognition, classification, and data analysis tasks.
5. Readiness to integrate and maintain AI solutions within enterprise digital ecosystems, taking into account efficiency, scalability, and practical applicability requirements. Develop and integrate applied AI solutions for the automation of industrial, technological, and business processes.
Evaluate the efficiency, reliability, and practical applicability of intelligent solutions, and select data processing, machine learning, and deep learning methods for solving professional tasks in digital ecosystems.
Modular Curriculum
Base disciplines Profiling disciplines Additional types of study