Цели и задачи дисциплины
Драйвер дисциплины — подготовка специалистов, готовых сразу после выпуска из университета приступить к работе у индустриальных партнеров без дополнительного обучения. Поэтому в течение шести семестров студентов проведут по всем этапам производства программного обеспечения в рамках решения оригинальной задачи от партнера. Трек построен таким образом, чтобы закрыть именно те пробелы, с которыми представители компании сталкиваются во время отбора кандидатов на стажировку или на работу.
Курс подразумевает работу над индивидуальным или командным проектом.
У студентов будет возможность посетить соответствующие департаменты компаний индустриальных партнеров, а также работать над дипломной работой под руководством представителей компании и стажироваться в их лабораториях.
В каждом семестре представители индустриальных партнеров будут проводить мастер-классы на актуальную тему, согласно этапу, фазе разработки и текущему уровню подготовки студентов.
Непосредственная работа над проектами проводится в формате двух-, трехнедельных спринтов под руководством преподавателей и представителей партнеров, которые проводят регулярные груминги спринтов, осуществляют консультации по ходу исполнения и в соответствии с проектным планом.
В каждом семестре предусмотрены две питч-сессии для каждой команды, на которых студенты получают обратную связь от потенциальных заказчиков, а также осуществляют взаимооценку по методике 360 градусов.
Дисциплина "Трек индустриального партнёра" направлена на формирование у студентов устойчивых профессиональных компетенций в области искусственного интеллекта и анализа данных посредством решения реальных проектных задач в сотрудничестве с индустриальными партнёрами.
Цель дисциплины: Интеграция теоретических знаний с практическим опытом, развитие компетенций командной разработки систем обработки информации, освоение современных методологий управления IT-проектами и практическое применение высокопроизводительных вычислительных ресурсов для решения реальных задач в различных предметных областях (компьютерное зрение, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов, анализ данных и др.).
Краткое содержание дисциплины
Задачи дисциплины:
1. Организация коллективной деятельности студентов в составе проектных команд для решения реальных кейсов от индустриальных партнёров
2. Распределение профессиональных ролей (инженер по системам обработки информации, инженер данных, аналитик данных) и обеспечение освоения выбранной роли с прогрессирующей сложностью от курса к курсу
3. Развитие навыков проектного взаимодействия с реальными заказчиками и индустриальными наставниками, включая постановку задач и согласование решений
4. Формирование понимания полного жизненного цикла разработки ПО от планирования до эксплуатации и сопровождения
5. Развитие soft skills: эффективная коммуникация, адаптивность, работа в Agile среде, представление результатов разным стейкхолдерам
6. Приобретение опыта использования современных IT-инструментов, высокопроизводительных вычислительных ресурсов и облачных сервисов
7. Формирование компетенций работы в среде совместной разработки (системы контроля версий, платформы управления проектами, спринт-методология)
8. Формирование опыта публичной защиты проектов и участия в соревновательных форматах между командами
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
УК-12
[SS-2] Способен осуществлять свою трудовую деятельность с учётом необходимости эффективной коммуникации и взаимодействия в рамках коллективной проектной работы в сфере ИИ
УК-13
[SS-3] Способен осуществлять свою трудовую функцию с учетом неопределенности как сущностной черты функционирования искусственного интеллекта