Технологии и системы искусственного интеллекта: магистратура в вузах Москвы

Студенты программы получают фундаментальные знания в области информатики и вычислительной техники, что позволяет им понимать и разрабатывать сложные алгоритмы и модели ИИ. Они учатся применять математические методы и вычислительные технологии для решения задач, связанных с автоматизацией процессов, прогнозированием, распознаванием образов и обработкой больших объемов информации.

Особое внимание уделяется практической стороне обучения: студенты работают над реальными проектами, участвуют в исследованиях и разработках, что позволяет им приобрести опыт создания интеллектуальных систем с нуля.

Программа также развивает навыки критического мышления и инновационного подхода, что необходимо для создания прорывных технологий в области ИИ.

Выпускники программы становятся специалистами, способными не только применять существующие методы, но и разрабатывать новые подходы к решению сложных задач. Они востребованы в таких сферах, как IT, робототехника, медицина, финансы, телекоммуникации, и многих других, где технологии искусственного интеллекта играют ключевую роль.

Дисциплины программы:

• Методология научного творчества
• Современные операционные системы
• Технологии разработки программного обеспечения
• Иностранный язык
• Коммерциализация результатов научных исследований и разработок
• Управление проектированием информационных систем
• Защита информации в глобальных сетях
• Тестирование программных продуктов
• Введение в информационные технологии
• Программирование на языке Python
• Языки программирования С/C++
• Системы искусственного интеллекта
• Интеллектуальные системы
• Интеллектуальные базы данных
• Проектный практикум
• Теория оптимизации
• Управление исследованиями, разработками и инновациями
• Введение в большие данные
• Анализ данных высокой размерности
• Управление стейкхолдерами инновационного проекта
• Распределенные и параллельные вычисления
• Нечеткая логика
• Технологии глубокого обучения и нейронных сетей
• Программное обеспечение систем искусственного интеллекта
• Прикладная статистика в анализе данных
• Теоретические аспекты программирования
• Методы обработки изображений и распознавание образов
• Компьютерное зрение.