Студенты изучают широкий спектр тем, связанных с искусственным интеллектом, включая машинное обучение, глубокое обучение, алгоритмы и структуры данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику.
В рамках программы студенты получают теоретические знания, необходимые для понимания основных методов и алгоритмов искусственного интеллекта. Они изучают математические основы, такие как линейная алгебра, статистика и оптимизация, которые лежат в основе многих алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Кроме того, студенты изучают принципы и методы разработки алгоритмов, обработки данных и моделей машинного обучения.
Важная часть программы связана с практическими навыками. Студенты знакомятся с программированием на языках, таких как Python и Java, которые являются основными инструментами для разработки искусственного интеллекта. Они изучают инструменты и библиотеки для машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, и получают опыт работы с реальными наборами данных.
В рамках программы студенты также могут заниматься исследовательскими проектами, где они могут применять свои знания и навыки для решения реальных проблем в области искусственного интеллекта. Они могут работать над проектами в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, автономных систем и других областях, где искусственный интеллект имеет широкие применения.
В целом, программа предоставляет студентам фундаментальные знания и практические навыки, необходимые для работы с искусственным интеллектом в различных областях, от бизнеса до науки и технологий.
Профессиональные дисциплины:
- Иностранный язык
- Деловые коммуникации на русском языке
- Иностранный язык в профессиональной сфере
- Алгебра и геометрия
- Математический анализ
- Системное и прикладное программное обеспечение
- Дифференциальные уравнения
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Методы оптимизации
- Математическая логика
- Базы данных и информационные системы
- Безопасность жизнедеятельности
- Информационная безопасность
- Телекоммуникационные технологии
- Элементы действительного анализа
- Экономика
- Правоведение
- Комплексный анализ
- Математическое моделирование
- Системы программирования
- Алгоритмы и алгоритмические языки
- Теория игр и исследование операций
- Теория графов
- Машинное обучение
- Программа личностного и профессионального развития
- Архитектура компьютера
- Численные методы
- Архитектура систем искусственного интеллекта
- Методы обработки экспериментальных данных
- Введение в профессиональную деятельность
- Компьютерное зрение
- Объектно-ориентированное программирование
- Введение в цифровую культуру
- Теория систем и системный анализ
- Технология проектной деятельности
- Проектирование в профессиональной сфере
- Введение в искусственный интеллект
- Нейронные сети
- Нечеткая логика
- Структуры и алгоритмы обработки данных
- Подготовка выпускной квалификационной работы.
Вариативная часть:
- Системное мышление в проекте
- Лидерство и управление командой
- Дизайн-мышление. Методология работы с клиентом
- Теория решения изобретательских задач
- Экономика продукта проекта. Модели монетизации.