Современные технологии ИИ в производстве

Курс предназначен для специалистов промышленного сектора, которые планируют внедрять инструменты искусственного интеллекта в производственные и инженерные процессы. Программа ориентирована на практическое применение современных ИИ-решений, включая большие языковые модели (LLM), для автоматизации аналитики, подготовки документации и повышения эффективности бизнес-процессов. Обучение позволяет не просто познакомиться с возможностями ИИ, а выстроить системный подход к его интеграции в деятельность предприятия с учетом требований информационной безопасности и нормативного регулирования.

Начало обучения: по мере набора группы

   
Форма обучения: Дистанционная
   
Объем программы: 72 акад. часов
   
График занятий: по 4 академических часа 2 раз в неделю в вечернее время (с 18:00 до 21:00)
   

Стоимость обучения: 30 000 руб.

   

Документ об окончании: Удостоверение о повышении квалификации

   
Контакты: Тел. +7 (831) 436-73-33
Email: ips@nntu.ru
   
Записаться на обучение

 

Для кого курс:
По данным аналитических обзоров рынка труда, более 50% крупных промышленных компаний уже внедряют или тестируют ИИ-решения в производстве, планировании и управлении качеством. Спрос на специалистов, способных интегрировать ИИ в рабочие процессы, ежегодно растет.

Курс чаще всего выбирают:

  • инженеры-технологи и специалисты по цифровизации производства;
  • руководители производственных подразделений;
  • специалисты по качеству и аналитике данных;
  • сотрудники проектных и конструкторских отделов;
  • ИТ-специалисты промышленных предприятий;
  • управленческий персонал, отвечающий за оптимизацию бизнес-процессов.

Программа подходит как для технических специалистов, так и для управленцев, принимающих решения о внедрении цифровых инструментов.

Чему вы научитесь?

  • Понимать принципы работы современных систем искусственного интеллекта и архитектуру больших языковых моделей.
  • Оценивать и сравнивать доступные LLM-решения и интерфейсы с точки зрения производственных задач.
  • Формировать корректные и результативные запросы (промпты) для получения технически точных и структурированных ответов.
  • Использовать ИИ для обработки текстовой информации: реферирования технической документации, структурирования регламентов, адаптации инструкций.
  • Автоматизировать аналитические расчеты, выполнять интерпретацию производственных данных и формировать выводы на основе входных параметров.
  • Применять ИИ при подготовке отчетов, технических заданий, служебных записок и другой инженерной документации.
  • Решать прикладные задачи инженерно-технического профиля с использованием инструментов ИИ.
  • Оценивать достоверность результатов, проводить верификацию выходных данных и минимизировать риски ошибок.
  • Организовывать безопасное использование ИИ в корпоративной среде с учетом требований конфиденциальности и правового регулирования.

Преимущества курса:

  • Практическая ориентация на промышленность — обучение построено на задачах реального производственного сектора.
  • Освоение LLM как инструмента инженера — применение ИИ не в теории, а для конкретных расчетов и подготовки документации.
  • Методология эффективного взаимодействия с ИИ — формирование навыков промпт-инжиниринга для получения точных и проверяемых результатов.
  • Фокус на безопасности и правовых аспектах — учет требований корпоративной защиты данных и нормативного регулирования.
  • Интеграция в существующие процессы — обучение внедрению ИИ без полной перестройки производственной системы.
  • Рост профессиональной ценности — специалисты, владеющие ИИ-инструментами, получают конкурентное преимущество на рынке труда.

Курс формирует компетенции, необходимые для эффективного и безопасного применения современных технологий искусственного интеллекта в промышленном производстве.

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА


Наименование разделов
 

Всего, ак.ч.

Теоретические основы ИИ. Архитектура и принципы функционирования LLM. 6
Классификация и сравнительный анализ современных LLM-решений и интерфейсов. 6
Методология формирования эффективных запросов (промпт-инжиниринг). 6
Алгоритмы обработки текстовой информации: реферирование, структурирование и адаптация. 6
Автоматизация аналитических расчетов и интерпретация данных средствами ИИ. 8
Регламентация подготовки технической и отчетной документации с применением LLM. 8
Практикум: решение прикладных задач инженерно- технического профиля. 12
Обеспечение информационной безопасности и верификация достоверности выходных данных. 10
Правовые и этические аспекты интеграции ИИ в корпоративные бизнес-пронессы 6
Выпускная аттестационная работа. 4
Итого: 72