Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта: программа бакалавриата СПбПУ

Обучение строится вокруг концепции полного цикла работы с интеллектуальными системами — от теоретического моделирования и построения сложных математических выкладок до их практической реализации в виде масштабируемых и надёжных программных решений. Особое внимание уделяется методологии работы с нестандартными и объёмными данными, что включает освоение современных вычислительных парадигм, включая высокопроизводительные и облачные технологии.

Содержание программы нацелено на формирование целостного понимания как внутренней логики алгоритмов машинного обучения, так и архитектурных принципов построения систем искусственного интеллекта промышленного уровня. Это позволяет выпускнику выступать в роли связующего звена между строгой математической теорией и практическими запросами бизнеса или науки, проектируя эффективные и технологически грамотные решения.

Профессиональные дисциплины:

• Методы принятия решений в условиях неопределенности
• Топологический анализ данных
• Дополнительные разделы анализа данных
• NoSQL базы данных
• Интеллектуальный анализ и визуализация данных
• Высокопроизводительные вычисления
• Введение в квантовые вычисления
• Введение в суперкомпьютерные технологии
• Архитектуры и технологии высокопроизводительных систем
• Облачные вычисления
• Роль AI Architect (Архитектор ИИ)
• Проектирование архитектуры систем обработки данных
• Роль ML Engineer (Инженер МО)
• Прикладные задачи искусственного интеллекта
• Большие данные
• Проектирование приложений с элементами искусственного интеллекта
• Экономическая культура
• Безопасность жизнедеятельности
• Основы проектной деятельности
• Основы российской государственности
• Основы цифровых технологий
• Технологическое лидерство
• Иностранный язык: Базовый курс
• Иностранный язык: Русский язык как иностранный
• Высшая математика
• Физика
• Алгоритмизация и программирование
• Структуры данных
• Введение в профессиональную деятельность
• Математическая логика и теория формальных языков
• Математические основы программирования
• Архитектура ОС Linux
• Администрирование ОС LINUX
• Проектирование приложений под OC Linux
• Теория автоматического управления
• Программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Параллельное программирование
• Программирование на языке JAVA
• Функциональное программирование
• Генетические алгоритмы
• Разработка приложений на Python
• Дополнительные разделы математики
• Дискретная математика
• Теория алгоритмов
• Теория графов
• Вычислительная математика
• Математические основы искусственного интеллекта
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Методы оптимизации
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Машинное обучение
• Глубокое машинное обучение
• Прикладное использование технологий ИИ
• Системы управления знаниями
• Управление проектами и проектирование систем
• Современные методологии разработки программного обеспечения и управление проектами
• Разработка человеко-машинного интерфейса
• Системный анализ
• Современные технологии разработки программного обеспечения
• Модуль цифровых компетенций
• Защита информации
• Вычислительные технологии
• Основы сетевых технологий
• Основы архитектуры ЦВМ
• Анализ и хранение данных
• Методы проектирования баз данных
• Теоретические основы баз данных.