Управление ИИ-проектами

Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является формирование у обучающихся знаний, умений и практического опыта управления проектами по разработке, внедрению и сопровождению систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла - от постановки задачи и работы с данными до обучения моделей, их этически корректного внедрения и эксплуатации. Дисциплина рассматривается как вторая часть цикла после курса «Управление ИТ проектами» и переносит общие методы проектного управления в предметную область ИИ проектов, где ключевую роль играют данные, модели машинного обучения, вычислительная инфраструктура, этика и правовые ограничения. Задачи дисциплины: - изучить особенности ИИ проекта как специфического вида ИТ проекта, в котором центральную роль играют данные, экспериментирование и обучение моделей; - освоить этапы и методы управления ИИ проектами, включая постановку ML задачи, планирование работ с данными и моделями, выбор метрик и стратегий внедрения; - сформировать умения формулировать цели и планировать этапы реализации ИИ проекта, координировать междисциплинарную команду и выстраивать коммуникации; - развить навыки оценки и управления рисками ИИ проектов (смещение данных, деградация моделей, этические и правовые риски, риски внедрения); - приобрести практический опыт использования ИТ систем и инструментов для управления и реализации ИИ проектов (трекеры задач, MLOps платформы, средства мониторинга и отчетности).

Краткое содержание дисциплины

В дисциплине рассматриваются понятие и структура ИИ проекта; жизненный цикл данных и моделей; постановка задач искусственного интеллекта и выбор метрик; планирование и организация работ команды ИИ проекта; управление рисками, этическими и правовыми аспектами ИИ; MLOps и мониторинг моделей; использование цифровых систем управления ИИ проектами и командной работы.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

УК-2 Способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла