Программа предназначена для студентов 2-го курса и старше (бакалавриат, специалитет) медицинских и фармацевтических направлений; магистрантов, ординаторов, аспирантов, обучающихся по основным профессиональным программам высшего медицинского и фармацевтического образования
Общая нагрузка: 310 академических часов
Очная часть (проводится в режиме реального времени, с использованием дистанционных образовательных технологий): 197 часов — лекции и практические занятия (в том числе, синхронные вебинары, работа в онлайн-чатах и виртуальных досках). Занятость: 3 - 4 дня в неделю, 2 - 3 академических часа в день в вечернее время.
Заочная часть: 113 часа — самостоятельная работа (изучение литературы, выполнение заданий, подготовка к аттестациям) на онлайн платформе Пироговского Университета.
Аттестация: промежуточные зачёты (тестирование).
Информационная безопасность (защита данных, управление угрозами и уязвимостями)
Введение в ИИ и машинное обучение (Python, статистика, предобработка, базовые алгоритмы)
Глубокое обучение и практические проекты (нейросети, фреймворки, AutoML, оптимизация)
Компьютерное зрение (свёрточные сети, анализ медицинских изображений)
Обработка естественного языка (векторизация текстов, Word2Vec, TF‑IDF)
Трансформеры и продвинутый ИИ (механизм внимания, дообучение, RAG, мультимодальность, безопасность)
AI‑продукты (разработка и презентация собственных решений)
Введение в большие данные и ML‑Ops (SQL/NoSQL, ETL, контейнеризация, развертывание моделей)
Нормативно‑правовые основы (регулирование ИИ в РФ, внедрение в здравоохранении)
Новейшие достижения и собственные AI‑проекты (генеративные сети, тренды, разработка и защита проекта)
Практика в профильной сфере.
Программа разработана Пироговским Университетом на основе актуальных нормативных актов.
Программа реализуется в очно-заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий.
Ориентирована на практическое применение: все навыки отрабатываются на реальных медицинских данных и инструментах.
Даёт официальный диплом о профессиональной переподготовке, подтверждающий новую квалификацию, востребованную при внедрении и сопровождении цифровых решений в здравоохранении.
Применять знания по информационной безопасности в медицинской организации (защита персональных данных, управление уязвимостями)
Писать и отлаживать код на языках программирования (Python и др.) с соблюдением стандартов оформления
Разрабатывать и внедрять алгоритмы ИИ и машинного обучения для анализа медицинских данных
Работать с данными любых форматов (структурированные, неструктурированные, распределённые), проводить предобработку и проверку статистических гипотез
Проектировать нейронные сети и использовать современные библиотеки (TensorFlow, Keras, PyTorch, transformers)
Форма итоговой аттестации: выполнение практических кейсов и защита проекта.
