Технологии разработки интеллектуальных систем: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа объединяет теоретические и практические аспекты, чтобы обеспечить студентам полное понимание основных принципов и методов разработки интеллектуальных систем.

Студенты изучают широкий спектр тем, связанных с разработкой и применением интеллектуальных систем в различных областях, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие. Они изучают различные алгоритмы и методы, используемые для анализа данных, обучения моделей и принятия решений в контексте интеллектуальных систем.

В рамках программы студенты также знакомятся с основными языками программирования и инструментами разработки, используемыми для создания интеллектуальных систем. Они изучают различные платформы и фреймворки, которые помогают в разработке и развертывании интеллектуальных систем в реальных сценариях.

Кроме того, программа включает в себя изучение основных принципов проектирования и архитектуры интеллектуальных систем, а также исследование этических и социальных аспектов их применения. Студенты учатся анализировать и оценивать эффективность и надежность интеллектуальных систем, а также рассматривать вопросы безопасности и конфиденциальности данных.

В целом, программа предоставляет студентам всестороннее образование, которое позволяет им развивать компетенции в создании и применении интеллектуальных систем в различных областях, от бизнеса и медицины до робототехники и автономных транспортных средств.

Примерный перечень дисциплин:

• Введение в искусственный интеллект
• Основы программирования
• Математические основы машинного обучения
• Структуры данных и алгоритмы
• Основы баз данных
• Вероятностные модели и статистика
• Линейная алгебра
• Методы оптимизации
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Глубокое обучение
• Рекуррентные нейронные сети
• Программирование на Python
• Анализ данных и визуализация
• Машинное обучение с учителем
• Машинное обучение без учителя
• Обучение с подкреплением
• Теория графов
• Распределенные системы и параллельное программирование
• Эволюционные алгоритмы
• Облачные вычисления
• Безопасность и этика в искусственном интеллекте
• Автоматическое планирование и принятие решений
• Автоматическое доказательство теорем
• Разработка мобильных приложений
• Робототехника
• Биоинформатика
• Методы анализа временных рядов
• Семантический анализ и знаниевые графы
• Обработка больших данных
• Проектирование пользовательского интерфейса
• Теория информации и кодирование
• Распознавание образов и классификация
• Машинное обучение в области здравоохранения
• Машинное обучение в финансовой аналитике
• Машинное обучение в индустрии
• Анализ социальных сетей
• Моделирование и симуляция
• Кластерный анализ и сжатие данных
• Автоматическое извлечение информации.