Применение искусственного интеллекта в физиологии и медицине: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Выпускники будут:

знать архитектурные принципы построения систем искусственного интеллекта; методы, языки и программные средства разработки программных компонентов данных систем; классы методов и алгоритмов машинного обучения; уметь выбирать, применять и интегрировать методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта; адаптировать, разрабатывать и интегрировать программные компоненты данных систем; разрабатывать новые методы и алгоритмы машинного обучения, руководить проектами по созданию, внедрению и поддержке систем искусственного интеллекта в области физиологии и медицины;
применять знания, умения и навыки в области искусственного интеллекта в реальных проектах в ведущих медицинских центрах и научных учреждениях.

Отличительной чертой магистерской программы является получение знаний, умений и навыков в области искусственного интеллекта с акцентом на особенностях их применения в физиологии и медицине. 

В процессе освоения дисциплин студенты изучат фундаментальные принципы создания современных систем искусственного интеллекта. Они смогут разработать архитектуры и программные компоненты с использованием современных компьютерных технологий, методы и алгоритмы машинного обучения для решения различных задач. Отличительной чертой магистерской программы является получение знаний, умений и навыков в области искусственного интеллекта с акцентом на особенностях их применения в физиологии и медицине.

Изучаемые дисциплины:

• Основы предпринимательства
• Интеллектуальные системы
• Математические основания информатики
• Архитектура параллельных вычислительных систем
• Методология научного познания
• Управление проектированием информационных систем
• Построение и оптимизация алгоритмов
• Технология разработки программного обеспечения.

Вариативная часть:

• Анализ распределенных данных
• Машинное обучение
• Распределенные базы данных
• Нейронные сети
• Интернет вещей
• Разработка приложений в распределенной среде
• Анализ и интерпретация данных
• Модели больших сетевых структур и сетевые процессы
• Применение машинного обучения для решения медицинских задач
• Методы автоматической классификации медицинских данных
• Информационные системы искусственного интеллекта в медицине
• Основы анатомии человека, физиологии и введение в патологию
• Применение технологий искусственного интеллекта в практиках восточной медицины
• Методы обработки и анализа медицинских изображений
• Биомедицинские сигналы, изображения и данные
• Технологии и методы преобразования цифровых данных анатомической диагностики в трёхмерные прототипы.

Дисциплины по выбору:

• Русский язык как иностранный
• Иностранный язык.