Руководитель проектов в области искусственного интеллекта c МФТИ

Руководитель AI-проектов: новая роль на стыке бизнеса и технологий

Программа подготовки объединяет два сильных образовательных трека — от МФТИ и «Нетологии». В результате вы получаете системное понимание того, как превращать технологии искусственного интеллекта в работающие решения для компаний, государственных структур и социальных инициатив. Вы научитесь переводить бизнес-задачи в язык машинного обучения, проектировать AI-системы и внедрять их в корпоративную инфраструктуру так, чтобы они действительно приносили измеримую пользу, а не оставались «демо-версией технологий». Главная идея курса — раскрыть ваши сильные стороны и превратить их в управленческое преимущество в сфере искусственного интеллекта.

Для кого создана программа

Обучение выстроено так, чтобы органично встроиться в разные профессиональные траектории — от технических до управленческих.

• Специалисты в области ИИ — уже работают с технологиями машинного обучения и готовы перейти от внедрения решений к управлению целыми проектами и командами.
• Менеджеры проектов — умеют балансировать интересы бизнеса и разработки, формулировать цели, управлять рисками и ресурсами.
• IT-эксперты — обладают сильной технической базой и способны выстраивать архитектуру разработки и координировать инженерные команды.
• Исследователи и data science-специалисты — глубоко понимают математику и алгоритмы, создают новые подходы и готовы к нестандартным задачам.

Чему вы научитесь

Курс формирует навыки, необходимые для полного цикла управления AI-проектами — от идеи до внедрения.

• Выявлять бизнес-задачи, которые эффективно решаются с помощью искусственного интеллекта
• Разбирать кейсы применения NLP и компьютерного зрения в разных индустриях
• Формулировать задачи машинного обучения на основе целей бизнеса
• Выстраивать коммуникацию между бизнес-командой и разработчиками
• Оценивать качество моделей с точки зрения бизнеса и технической реализации
• Управлять жизненным циклом AI-продуктов и снижать риски провала проектов
• Создавать прототипы решений на базе больших языковых моделей без сложного программирования

Отдельное внимание уделяется тому, почему значительная часть data science-проектов не доходит до продакшена, и как выстроить процесс так, чтобы этого избежать.

Ключевые компетенции

• Основы искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения
• Управление жизненным циклом цифровых продуктов
• Адаптивные подходы к управлению командами и проектами
• Внедрение AI-систем в корпоративную среду
• Работа с современными цифровыми инструментами и платформами
• Формирование требований и метрик качества AI-решений
• Построение моделей и сценариев цифровой трансформации
• Подготовка и обработка датасетов для обучения моделей

Инструменты и технологии

• Computer Vision и NLP — ключевые направления анализа изображений и текста
• Orange — платформа для визуального анализа данных и машинного обучения
• AI Canvas, ML Canvas, LeanDS — инструменты проектирования AI-продуктов
• MS TDSP, Data Driven Scrum — методологии управления AI-разработкой
• Scrum, Kanban — гибкие подходы к управлению командами
• CRISP-DM, SEMMA, KDD — классические модели организации data-проектов
• Data-Centric AI — подход, где качество данных становится ключевым фактором эффективности модели

Итог — вы становитесь специалистом, который не просто понимает искусственный интеллект, а умеет превращать его в управляемый, измеримый и работающий бизнес-инструмент.