Программа курса повышения квалификации «Применение методов искусственного интеллекта для анализа данных беспилотных авиационных систем в рамках контрольно‑надзорных мероприятий» представляет собой комплексную программу подготовки специалистов, способных применять современные методы анализа данных и искусственного интеллекта для обработки информации, получаемой с беспилотных авиационных систем в задачах мониторинга и контрольно‑надзорной деятельности. Слушатели освоят полный цикл работы: от нормативно‑правового регулирования и сбора данных до предобработки, анализа с помощью Python/SQL/GIS, построения ML‑моделей и их интеграции в прикладные решения. Программа сочетает теоретические блоки с интенсивной практической подготовкой на реальных кейсах надзорного мониторинга.
Получите дополнительное профессиональное образование в области беспилотных авиационных систем (БАС)
Программа и результаты:
- 144 ак. часа, из них более 50% — блок практической подготовки
- по окончании удостоверение о повышении квалификации
- перспективная и востребованная профессия
- помощь в трудоустройстве
- зарплата от 100 тыс. рублей в месяц
Программа охватывает весь цикл работы с данными: от правового регулирования и сбора информации до аналитики, разработки ML-моделей и внедрения интеллектуальных решений. Теоретические занятия дополняются интенсивной практикой на примерах реальных задач надзорного мониторинга.
Обучаемые получат знания и практические навыки, необходимые для профессиональной деятельности аналитика данных в сфере БАС.
Преимущества курса:
- Онлайн формат позволяет учиться параллельно с работой или основным образованием.
- Удобный график и темп дают возможность свободно планировать время для своего профессионального развития.
- Современное программное обеспечение и симуляционные технологии помогут освоить актуальные инструменты и технологии в сфере БАС.
- Интерактивный формат подачи учебного материала создаст комфортную и увлекательную обстановку для получения новых знаний.
- Персональное сопровождение и поддержка каждого слушателя помогут успешно усваивать материал и решать возникающие вопросы.
- Комплексный подход к программе позволяет получить системные знания в сфере БАС.
Целевая аудитория:
- Граждане РФ старше 18 лет, не достигшие пенсионного возраста
- Гражданин включен в список заказчика на обучение
- лица, имеющие среднее профессиональное образование и (или) высшее образование (бакалавриат, специалитет, магистратура, аспирантура);
- лица, получающие среднее профессиональное образование и (или) высшее образование (бакалавриат, магистратура, аспирантура).
Чему вы научитесь:
- Анализ данных на Python: очистка, преобразование и разведочный анализ телеметрии и табличных данных с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn.
- Машинное обучение и компьютерное зрение: построение моделей для классификации, прогнозирования и детектирования объектов на аэрофотоснимках.
- Геоаналитика и фотограмметрия: работа с геоданными в QGIS, выполнение пространственного анализа и построение ортофотопланов в Agisoft Metashape.
- Работа с базами данных и интеграция: сложные SQL-запросы в PostgreSQL, внедрение ML-моделей в приложения через API, автоматизация аналитических пайплайнов.
- Отраслевое применение: использование данных БАС в контрольно-надзорной деятельности с учетом нормативных требований и стандартов безопасности РФ.
Стоимость обучения: 100 000 ₽
Срок реализации:
15.06.2026-30.08.2026
Модули:
Модуль 1. Теоретический
Модуль дает системное представление об экосистеме БАС, дистанционном зондировании и правовом регулировании в РФ. Слушатели изучают Python, SQL и ГИС, а также основы машинного обучения и компьютерного зрения для анализа телеметрии и аэроснимков. Курс охватывает полный цикл работы с данными — от сбора до интеллектуальной аналитики, создавая базу для проектирования автоматизированных систем мониторинга.
Модуль 2. Практический
Практический модуль посвящен применению БАС в контрольно-надзорной деятельности. Слушатели осваивают обработку телеметрии и эксплуатационных данных с использованием Python и SQL, анализ аэрофотоснимков и пространственных данных в ГИС, а также разработку ML-моделей для классификации и выявления аномалий. Итогом становится создание программных прототипов и аналитических отчетов для решения задач мониторинга и контроля.
