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.