Дизайн систем управления на основе искусственного интеллекта: магистратура в вузах Москвы

Обучение фокусируется на глубоком синтезе фундаментальных принципов информатики и современных методов машинного обучения. Центральным становится освоение полного цикла: от проектирования архитектуры данных и выбора моделей ИИ до их интеграции в реальные контуры управления и анализа производительности. Особое внимание уделяется вопросам надёжности, безопасности и этическим аспектам применения автономных систем.

В результате формируется целостное видение, позволяющее не просто применять готовые алгоритмы, а конструировать под ключ новые классы систем. Это могут быть автономные транспортные комплексы, адаптивные энергосети, роботизированные производства или интеллектуальные среды управления предприятием. Программа воспитывает способность к стратегическому мышлению, где вычислительные мощности и данные превращаются в управляющие воздействия, оптимизирующие поведение сложных объектов в реальном времени.

Примерный перечень дисциплин:

• Современные методы искусственного интеллекта и машинного обучения.
• Теория и проектирование адаптивных и интеллектуальных систем управления.
• Обработка больших данных (Big Data) в системах реального времени.
• Нейросетевые и эволюционные методы в задачах управления.
• Системы компьютерного зрения и сенсорной обработки для робототехники.
• Математические модели и идентификация сложных объектов управления.
• Проектирование встраиваемых (Embedded AI) и распределённых интеллектуальных систем.
• Программные платформы и фреймворки для разработки AI-решений (TensorFlow, PyTorch, ROS).
• Управление киберфизическими системами и интернетом вещей (IoT).
• Риск-ориентированное управление и принятие решений в неопределённых условиях.
• Интеллектуальное планирование и управление в робототехнических комплексах.
• Обеспечение безопасности, надёжности и отказоустойчивости AI-систем.
• Цифровые двойники и имитационное моделирование сложных динамических систем.
• Этические и правовые аспекты разработки и применения автономных систем.
• Оптимизационные задачи в технических системах на основе методов ИИ.
• Промышленная аналитика и предиктивное управление.
• Байесовские методы и теория вероятностей для динамических систем.
• Архитектура и проектирование человеко-машинного взаимодействия (HMI/HCI) в AI-системах.
• Кейсы и практикум по интеграции AI в отраслевые решения (энергетика, транспорт, умные города).
• Научно-исследовательский семинар и проектная работа.