Магистратура "Искусственный интеллект и поведенческая экономика" в Университета ИТМО, Санкт-Петербург

Программа обеспечивает студентов глубокими знаниями и практическими навыками в области разработки и применения искусственного интеллекта в экономических и социальных контекстах. Студенты получат углубленное понимание основных принципов и методов искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и алгоритмы обработки естественного языка.

Основное внимание уделяется также изучению поведенческой экономики и ее взаимодействию с искусственным интеллектом. Студенты узнают о том, как принципы экономического поведения могут быть моделированы и интегрированы в системы искусственного интеллекта. Изучение поведенческой экономики позволяет студентам понять, как люди принимают решения, как они взаимодействуют друг с другом и как эти знания могут быть использованы для улучшения дизайна и разработки искусственного интеллекта.

Программа магистратуры также включает в себя практические проекты и исследования, где студенты могут применить свои знания в реальных ситуациях. В результате обучения студенты будут готовы к работе в индустрии искусственного интеллекта и экономики, а также к проведению собственных исследований и разработке инновационных решений в этой области.

Профессиональные дисциплины:

• Критическое мышление в практической деятельности
• Этика в сфере искусственного интеллекта
• Компьютерные игры и методы критического анализа технологий
• Визуальные формы мышления
• Критическая теория современного общества
• Создание технологического бизнеса
• Стартап-трек: от идеи до бизнеса
• Работа в корпорации: бизнес-культура и карьера
• Инструменты разработки и запуска бизнес-проекта
• Проектный менеджмент
• Основы концептуального мышления
• Креативные индустрии и инновационные технологии
• Иностранный язык
• Русский язык как иностранный / Russian as a foreign language
• Научное письмо на английском языке / Scientific writing
• Прикладной искусственный интеллект
• Первичная обработка данных и Элементы статистики
• Первичная обработка данных и Статистика на R
• Хранение больших данных и Элементы статистики
• Введение в МО (инструменты) и Методы ПИИ
• Первичная обработка данных и Хранение больших данных
• Продвинутое МО (Python) и Обработка изображений
• Продвинутое МО (Python) и Глубокое обучение
• Введение в МО (Python) и Продвинутое МО (Python)
• Автоматическая обработка текстов и Обработка изображений
• Автоматическая обработка текстов и Социальные сети
• Обработка изображений и Компьютерное зрение
• Applied AI
• Математические основы машинного обучения 
• Поведенческая экономика
• Основы управления проектами в сфере искусственного интеллекта
• Технологии больших данных
• Машинное обучение
• Современные методы оптимизации
• Математическое прогнозирование
• Глубокое обучение.

Модуль по выбору:

• Извлечение знаний и принятие решений в финансовых системах
• Системы поддержки принятия решений в финансовой сфере
• Моделирование и предсказание поведения агентов финансовых систем
• Рекомендательные системы
• Основы обработки естественного языка
• Моделирование глобальных финансовых систем
• Глобальные финансовые рынки и инвестиционные стратегии
• Имитационное моделирование финансовых систем
• Математическое обеспечение прогнозирования процессов в финансовых системах.