Искусственный интеллект и автономность принятия решений в области беспилотных летательных аппаратов

О программе

Рынок беспилотной авиации растет взрывными темпами, а квалифицированных специалистов не хватает — это ваш шанс войти в быстро развивающуюся технологичную отрасль. Современные БАС всё чаще используются для мониторинга территорий, поиска объектов, анализа видеопотоков, оценки состояния инфраструктуры и выполнения иных прикладных задач, требующих автоматизированной обработки больших объемов данных.

Освоение программы позволит слушателям получить практико-ориентированные компетенции, востребованные при разработке программных решений для БАС, включая работу с Python, библиотеками анализа данных, инструментами машинного обучения и технологиями компьютерного зрения. Специалисты, прошедшие обучение, будут знать и применять технологии искусственного интеллекта для обработки данных, анализа изображений, распознавания объектов, построения моделей машинного обучения и разработки алгоритмов поддержки автономного принятия решений.

Кому будет интересна данная программа?

Обучение по программе ориентировано на ИТ-специалистов, инженеров-робототехников и аналитиков данных, желающих освоить разработку алгоритмов машинного обучения, компьютерного зрения и систем автономной навигации.
Также оно будет полезно студентам профильных вузов и операторам дронов, стремящимся перейти от ручного управления к интеллектуальным беспилотным авиационным системам.

Что изменится после обучения?

Вы научитесь разрабатывать алгоритмы машинного обучения.
Получите компетенции программирования нейросетей и систем компьютерного зрения.

Образовательная программа разработана на основе профессионального стандарта: 06.042 «Специалист по большим данным» и ФГОС: 09.02.13 Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта.

Цифровой реестр кадров БАС>>>.

Также больше информации о Центре компетенций БАС>>>.

Преподаватели

Образцова Ксения Сергеевна

Преподаватель, Московский приборостроительный техникум (МПТ) РЭУ им. Г.В. Плеханова, мастер производственного обучения Учебно-производственного тренингового центра. Преподаватель с 2010 г. Опыт преподавания программ ДПО в сфере БАС с 2024 г.

Шимбирёв Андрей Андреевич

Преподаватель, Московский приборостроительный техникум (МПТ) РЭУ им. Г.В. Плеханова, начальник Учебно-производственного тренингового центра. Преподаватель высшей квалификационной категории.

Головин Илья Игоревич

Преподаватель, Московский приборостроительный техникум (МПТ) РЭУ им. Г.В. Плеханова, техник учебно-производственного тренингового центра. Общий и педагогический стаж с 2022 г. Опыт преподавания программ ДПО в сфере БАС с 2024 г.

Кузнецов Павел Олегович

Преподаватель, Московский приборостроительный техникум (МПТ) РЭУ им. Г.В. Плеханова, начальник отдела информационных технологий. Педагогический стаж с 2015 г. Опыт преподавания программ ДПО в сфере БАС с 2024 года.

Программа обучения

48 часов

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ БЛОК

1 модуль

Введение в искусственный интеллект и беспилотные авиационные системы

Искусственный интеллект: история, направления, автономность
Правовые основы использования БАС в Российской Федерации. Воздушный кодекс, учет и регистрация, безопасность полетов
Архитектура типового беспилотного авиационного комплекса: планер, полезная нагрузка, каналы связи, наземная станция
Промежуточная аттестация по итогам модуля 1

2 модуль

Теоретические основы программирования, анализа и подготовки данных

Основы программирования на Python: переменные, типы данных, ввод-вывод, управляющие конструкции
Основы аналитики данных: типы данных, источники информации, структура табличных данных
Очистка, нормализация и подготовка данных для машинного обучения
Промежуточная аттестация по итогам модуля 2

3 модуль

Теоретические основы машинного обучения и компьютерного зрения

Типы задач машинного обучения. Обучение с учителем и без учителя. Модель, признаки, целевая переменная
Базовые модели машинного обучения: регрессия, классификация, деревья решений, случайный лес
Основы компьютерного зрения: цифровое изображение, цветовые пространства, фильтрация, контуры, детектирование объектов
Промежуточная аттестация по итогам модуля 3

ПРОМЕЖУТОЧНАЯ АТТЕСТАЦИЯ по итогам освоения образовательного теоретического блока

60 часов

БЛОК ПРАКТИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ

4 модуль

Практическое программирование на Python

Установка окружения. Переменные, типы данных, ввод-вывод
Условные операторы, циклы, работа со списками и словарями
Функции, модули, работа с файлами. Обработка исключений
Промежуточная аттестация по итогам модуля 4

5 модуль

Практическая аналитика данных

Работа с Pandas: таблицы, фильтрация и группировка данных
Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
Промежуточная аттестация по итогам модуля 5

6 модуль

Практическое применение машинного обучения

Линейная регрессия и логистическая регрессия. Метрики качества
Деревья решений и случайный лес. Библиотека Scikit-learn
Промежуточная аттестация по итогам модуля 6

7 модуль

Компьютерное зрение и принятие решений для БАС

Готовые модели детекции YOLO/SSD для БАС. Работа с видеопотоком, трекинг объектов
Анализ данных, полученных с БАС: сценарии применения ИИ для мониторинга и поиска объектов
Обнаружение объектов и принятие простых решений по правилам
Промежуточная аттестация по итогам модуля 7

ПРОМЕЖУТОЧНАЯ АТТЕСТАЦИЯ по итогам освоения блока практической подготовки

ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИЯ

Преимущества обучения по программе

Удостоверение о повышении квалификации — документ установленного образца РЭУ им. Г.В. Плеханова, который признаётся работодателями и даёт законное право работать по специальности.
Специалисты востребованы на транспорте, в сельском хозяйстве, логистике и сервисных центрах — отраслях, где нехватка квалифицированных специалистов БАС ощущается особенно остро.
Возможность совмещать учёбу с работой. Обучение можно проходить, находясь (проживая) в любом регионе (субъекте) РФ. Обучение проходит, в том числе, с применением дистанционных образовательных технологий и круглосуточным доступом к учебным материалам.

Слушателям, успешно освоившим программу повышения квалификации, выдается удостоверение о повышении квалификации РЭУ имени Г.В. Плеханова

Как поступить

Требования к слушателям

К освоению программы допускаются лица, имеющие или получающие высшее/среднее профессиональное образование

Документы для поступления

Копия диплома об образовании с приложением
Паспорт: 2-3 страница (фото) и страницы с регистрацией
СНИЛС