Искусственный интеллект и машинное обучение: магистратура в вузах Москвы

Подбор учебных дисциплин устроен таким образом, что студенты в равной степени получают возможность не только углубить свои теоретические знания, например, в computer science, или отточить навыки решения прикладных задач машинного обучения в NLP, но и познакомиться с особенностями правового регулирования в области искусственного интеллекта, а также с методологией и трендами развития ИИ как самостоятельного научного направления.

Профессиональные дисциплины:

• Организация и технология научных исследований и педагогической деятельности
• Современные технологии защиты информации
• Английский язык для IT-специалистов
• Современные методы решения инженерных задач
• Системы хранения и обработки данных
• Современные инструментальные средства разработки
• Моделирование и анализ бизнес-процессов
• Современные инновационные IT-тренды
• Разработка мобильных приложений
• Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений
• Методы искусственного интеллекта в робототехнических системах.

Вариативная часть:

• Облачные технологии
• Экономические аспекты разработки информационных систем
• Лидерство и управление командой проекта.

Дисциплины по выбору:

• Инновационные образовательные технологии
• Интеллектуальная обработка изображений
• Системный подход и генерация знаний в инновациях
• Стандартизация, сертификация и управление качеством ПО
• Системная инженерия
• Интернет-программирование
• Современные языки и методы программирования
• Методология и технология проектирования информационных систем
• Менеджмент Start Up проектов
• Математические методы компьютерной графики
• Нейронные сети.