КНИТУ-КАИ – в топ-3 по подготовке специалистов по ИИ

Качество подготовки специалистов в области ИИ оценил Альянс в сфере искусственного интеллекта. КНИТУ-КАИ занял третью строку в списке по Татарстану, уступив Университету Иннополис и КФУ.

Рейтинг включает 207 вузов из различных регионов России и оценивается по 12 группам от А+ до E+. Один из ключевых критериев оценки - размер заработной платы выпускников в течение года после окончания обучения.

Специалисты с дипломами КНИТУ-КАИ в сфере IT-технологий, действительно, востребованы у отечественных работодателей. Как подтверждает проректор по цифровой трансформации вуза Игорь Аникин, ежегодный выпуск специалистов по данным направлениям в университете составляет около 200 человек. Многие из студентов КАИ проходят производственную практику и трудоустраиваются в таких крупных компаниях, как ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», АО «АйСиЭл - КПО ВС», АО «Сетевая компания», ПАО «Татнефть», ПАО «Таттелеком», АК БАРС, Innostage и другие.

«Одним из критериев оценки рейтинга является средний балл ЕГЭ по образовательным программам бакалавриата и специалитета укрупненных групп направлений «Математика» и «Информатика и вычислительная техника», - комментирует достижение вузом третьей региональной позиции Игорь Аникин. - В 2023 году в рамках данных направлений осуществлялся набор на бюджетные места в количестве 270 человек. Направления являются высокорейтинговыми, например, средний балл ЕГЭ на образовательную программу 09.03.04 «Разработка программно-информационных систем» в 2023 году составлял 92,5 балла».

В университете реализуются совместные программы с работодателями, в том числе в области искусственного интеллекта. Открыта базовая кафедра интеллектуальных транспортных систем, в рамках которой студентам-магистрантам преподается дисциплина «Интеллектуальные транспортные системы». Имеются налаженные партнерства в области искусственного интеллекта со школами и средними специальными учебными заведениями.

Среди реализованных проектов в области проектирования интеллектуальных систем находится, в том числе, оценка функционального состояния человека с помощью анализа пупиллограмм. Данная разработка направлена на выявление отклонения функционального состояния человека (состояние усталости или опьянения) от нормального за счет анализа динамики изменения размера зрачка в ответ на различные стимулы.