Программа повышения квалификации

Искусственный интеллект для анализа данных беспилотных авиационных систем при осуществлении контроля и надзора

Образовательная программа охватывает полный цикл интеллектуального анализа данных с беспилотных авиационных систем. Теоретический модуль формирует базу в области геоаналитики, машинного обучения и компьютерного зрения. Практическая часть строится на решении реальных бизнес-задач с использованием современных инструментов разработки. В ходе обучения создаются автоматизированные конвейеры обработки информации и настраивается интеграция моделей через API. Итогом становится разработка работающего прототипа системы мониторинга и формирование портфолио проектов.

Целевая аудитория

граждане РФ старше 18 лет, не достигшие пенсионного возраста;
гражданин включен в список заказчика на обучение;
лица, имеющие среднее профессиональное образование и (или) высшее образование (бакалавриат, специалитет, магистратура, аспирантура);
лица, получающие среднее профессиональное образование и (или) высшее образование (бакалавриат, магистратура, аспирантура).

По окончании обучения выдается удостоверение о повышении квалификации.

Содержание курса

Учебный план

№	Наименование учебных модулей	Часы
	Модуль 1. Основной
1	Раздел 1. Введение в профессию аналитика данных в сфере БАС	1
2	Раздел 2. Введение в тему БВС. История БВС. Классификация	1
3	Раздел 3. Навигация в БВС. История развития и принципы навигации. Типы навигации, используемые в БВС	1
4	Раздел 4. Дистанционное зондирование Земли	1
5	Раздел 5. Применение цифровых инженерных программ при проектировании БАС	2
6	Раздел 6. Нормативно-правовое обеспечение и требования безопасности в сфере БАС	4
7	Раздел 7. Правовое регулирование защиты интеллектуальных прав в сфере БАС	2
8	Раздел 8. Знакомство с синтаксисом языка Python	3
9	Раздел 9. Погружение в Python	3
10	Раздел 10. Работа со структурами данных и функциями	4
11	Раздел 11. Обработка и анализ данных с использованием Pandas	4
12	Раздел 12. Визуализация данных средствами Python	3
13	Раздел 13. Подготовка данных для анализа и машинного обучения	3
14	Раздел 14. Введение в базы данных. PostgreSQL	2
15	Раздел 15. SQL для анализа данных	3
16	Раздел 16. SQL для обработки больших данных БАС	3
17	Раздел 17. Python и подключение к базе данных	2
18	Раздел 18. Основы ГИС и пространственного анализа	4
19	Раздел 19. Анализ и обработка данных в ГИС	4
20	Раздел 20. Обработка данных аэрофотосъемки. Цифровые модели местности и рельефа	3
21	Раздел 21. Введение в машинное обучение	3
22	Раздел 22. Методы машинного обучения для анализа данных	2
23	Раздел 23. Анализ телеметрии БАС с применением ML	3
24	Раздел 24. Основы компьютерного зрения в задачах БАС	3
25	Раздел 25. Внедрение моделей ИИ в программные решения	3
	Промежуточная аттестация по итогам освоения образовательного теоретического блока	1
	Блок практической подготовки
	Модуль 2. Профилирующий
26	Раздел 1. Специфика применения БАС в контрольно-надзорной деятельности	7
27	Раздел 2. Аудит технического состояния БАС	5
28	Раздел 3. Анализ эксплуатационных характеристик	4
29	Раздел 4. Анализ данных полетов и логов	4
30	Раздел 5. Анализ и интерпретация телеметрических данных	4
31	Раздел 6. Интеграция данных в отчетность	4
32	Раздел 7. Работа с геопространственной информацией	4
33	Раздел 8. Геопространственные системы и технологии	4
34	Раздел 9. Методы обработки данных в ГИС	6
35	Раздел 10. Подготовка датасетов для машинного обучения	4
36	Раздел 11. Построение моделей машинного обучения	6
37	Раздел 12. Обнаружение аномалий в телеметрии	6
38	Раздел 13. Компьютерное зрение для аэрофотосъемки	6
39	Раздел 14. Интеграция моделей в программные решения	6
	Промежуточная аттестация по итогам освоения блока практической подготовки	2
	Итоговая аттестация	4
	Всего:	144