Раднаев Мунко Баянович
Генеральный директор ООО«Байкалмедсистемс», профессор практики кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта.
Интеллектуальные системы в здравоохранении
О программе
Программа магистратуры посвящена передовым методам и технологиям разработки интеллектуальных систем, преимущественно в системе здравоохранения.
Уровень образования:
Магистратура
Очная форма обучения:
2 года
Преподаватели
Дармаев Тумэн Гомбоцыренович
Кандидат ф.-м.н.
Доцент кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта
Архинчеев Валерий Ефимович
Доктор ф.-м.н.
Профессор кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта
Дудин Сергей Александрович
Кандидат т.н.
старший преподаватель кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта «Лауреат Всесоюзного конкурса научных работ по техническим наукам» «Медалист Министерства просвещения»
Цыбиков Анатолий Сергеевич
Кандидат п.н.
заведующий кафедрой информационных систем и методов искусственного интеллекта. «Лауреат премии мэра г.Улан-Удэ для молодых ученых».
Брагин Александр Фёдорович
Старший преподаватель кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта. Победитель ¼-финалов и призер ½-финалов студенческих чемпионатов мира ACM по спортивному программированию Разработчик перспективных стартап-проектов
Что будете изучать?
Применение технологий искусственного интеллекта в практиках восточной медицины
1.Применения методов и технологий ИИ для разработки систем поддержки принятия решений на основе восточной медицины. 2.Технологии : разработка датчиков, оценка достоверности сигналов, фильтрация и подавление помех, алгоритмы извлечения информативных признаков. 3.Проблемы разработки аппаратно-программного комплекса дистанционного мониторинга состояния здоровья человека.
Методы обработки и анализа медицинских изображений
Курс посвящен автоматической обработке и анализу видеоданных и изображений в интеллектуальных видеокомпьютерных медицинских системах. Основное внимание уделяется методам и алгоритмам цифровой обработки. Изучаются методы глубокого обучения, а также смарт-технологии визуализации и формирования видеоизображений.
Учебная программа
01
курс
- Прикладные задачи глубокого обучения
- Информационные системы искусственного интеллекта в медицине
- Обработка и анализ биомедицинских сигналов, Объектно-ориентированное проектирование
- Технология разработки программного обеспечения
02
курс
- Прикладные модели машинного обучения
- Методы обработки и анализа медицинских изображений
- Применение технологий искусственного интеллекта в практиках восточной медицины Технологии и методы преобразования цифровых данных анатомической диагностики в трехмерные прототипы
Будущая карьерная траектория
DataScientist (научно-практическая аналитика данных)
DataEngineer (инженер данных, в т.ч. в медицинских системах)
Инженер-программист
Преподаватель-исследователь
Руководитель/исполнитель стартап-проектов
Менеджер проектов
Будущее резюме
Должность
Инженер-программист
Навыки
Анализ данных и искусственный интеллект: - машинноеобучение: KNN, K-means, DBSCAN, SVM, Байесовский классификатор, SGD - глубокое обучение: модели компьютерного зрения (ResNet, EfficientNet, formers, FCN, U‑Net, Mask R‑CMM, YOLO, facerecognition, FaceNet); обработка и анализ естественного языка (NLP):RNN, BERT, LLM, GPT, Transformer-X.
языки программирования
Python - фреймворки и библиотеки: numpy, pandas, matplotlib, sklearn, tensorflow, keras, PyTorch,Statistica (пакет статистического анализа)
Опыт работы
Производственная практика и стажировка: ООО «БайкалМедСистемс» (МИС «Байкал»), ГБУЗ "Республиканский медицинский информационно-аналитический центр", АО «БАРС-Груп» (департаментцифровизации здравоохранения), ООО «Мегабайт ПЛЮС» (фармацевтическая деятельность) и др.
Выпускной проект: разработка информационно-аналитической системы/модуля/сервиса