Инженерия искусственного интеллекта: программа бакалавриата в вузах Санкт-Петербурга

Программа предоставляет студентам углубленные знания и навыки в области разработки и применения интеллектуальных систем и технологий. В ходе обучения студенты изучают теоретические основы и практические аспекты искусственного интеллекта, а также их применение в инфокоммуникационных системах.

Студенты получают фундаментальные знания в области математики, статистики, алгоритмов и структур данных, что является основой для разработки и оптимизации интеллектуальных алгоритмов и моделей. Они изучают различные методы машинного обучения, включая глубокое обучение и нейронные сети, а также алгоритмы обработки естественного языка и компьютерного зрения.

Программа также охватывает области, связанные с конструированием и программированием роботов, автоматическим планированием, обучением с подкреплением и разработкой экспертных систем. Студенты изучают специфические методы и модели, применяемые в робототехнике, исследуют вопросы взаимодействия роботов с окружающей средой и разрабатывают интеллектуальные алгоритмы для управления роботами.

В рамках программы студенты также знакомятся с этическими и социальными аспектами искусственного интеллекта, изучают методы анализа данных, включая большие данные и облачные вычисления. Они также имеют возможность проводить проектные работы, в ходе которых применяют полученные знания и навыки для решения комплексных задач в области искусственного интеллекта и информационных технологий.

В итоге, выпускники программы получают широкий набор компетенций, позволяющих им работать в различных сферах, включая разработку и внедрение интеллектуальных систем и приложений, робототехнику, анализ данных, автоматизацию и оптимизацию процессов в области информационных технологий и связи.

Примерный перечень дисциплин:

• Математический анализ
• Линейная алгебра и геометрия
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Алгоритмы и структуры данных
• Программирование на языке Python
• Введение в искусственный интеллект
• Машинное обучение
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Робототехника
• Автоматическое планирование
• Обучение с подкреплением
• Экспертные системы
• Анализ данных и большие данные
• Облачные вычисления
• Компьютерная лингвистика
• Компьютерная графика и визуализация
• Системы баз данных
• Архитектура компьютеров и параллельные вычисления
• Оптимизация и исследование операций
• Этика и социальные аспекты искусственного интеллекта
• Семантический анализ и обработка знаний
• Анализ временных рядов
• Компьютерные сети и протоколы
• Распределенные системы
• Методы оптимизации и обучения
• Байесовские методы в искусственном интеллекте
• Метаэвристики и эволюционные алгоритмы
• Интеллектуальные системы управления
• Системы поддержки принятия решений
• Квантовые вычисления
• Биоинформатика
• Инженерия знаний
• Моделирование и симуляция систем
• Информационная безопасность и защита данных
• Методы сжатия данных
• Интеллектуальные агенты и многоагентные системы
• Интернет вещей (IoT) и его приложения
• Проектная работа в области искусственного интеллекта.