ИИ 360: Инженерия искусственного интеллекта: программа бакалавриата в вузах Москвы

Ключевой особенностью программы является сочетание глубоких знаний в области прикладной математики, информатики и информационных технологий с практическими навыками проектирования, разработки и внедрения интеллектуальных систем. Студенты изучают фундаментальные алгоритмы и методы машинного обучения, нейронных сетей, компьютерного зрения, обработки естественного языка и принятия решений, а также осваивают передовые инструменты и технологии для их практического применения.

Большое внимание уделяется приобретению практических навыков в области анализа данных, разработки программного обеспечения, проектирования архитектур ИИ-систем и их интеграции в реальные прикладные задачи. Студенты участвуют в междисциплинарных проектах, решая задачи из различных отраслей - от медицины и финансов до промышленности и робототехники.

Профессиональные дисциплины:

• Дискретная математика
• Дискретная математика (углубленный курс)
• Линейная алгебра и геометрия
• Линейная алгебра и геометрия (углубленный курс)
• Линейная алгебра и геометрия
• Алгебра (углубленный курс)
• Математический анализ
• Математический анализ (углубленный курс)
• Теория чисел (углубленный курс)
• Теория вероятностей (углубленный курс)
• Методы оптимизации
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Архитектура компьютера и операционные системы
• Программирование
• Пилотный поток по программированию
• Алгоритмы и структуры данных
• Язык программирования C++
• Язык программирования Python
• Программирование на C++
• Математическая статистика
• Математическая статистика (углубленный курс)
• Язык программирования Rust
• Дифференциальные уравнения
• Функциональный анализ
• Дискретная математика
• Комплексный анализ
• Машинное обучение
• DevOps (преподается на иностранном языке)
• Соревновательный анализ данных (преподается на иностранном языке)
• Введение в дифференциальную геометрию (преподается на иностранном языке).

Вариативная часть:

• Научно-исследовательский семинар "Анализ данных искусственный интеллект" (преподается на иностранном языке)
• Основные методы анализа данных
• Комбинаторика, графы и булева логика (преподается на иностранном языке)
• Автоматическая обработка текста
• Прикладная теория графов (преподается на иностранном языке)
• Семантические технологии (преподается на иностранном языке)
• Анализ и визуализация сетей (преподается на иностранном языке)
• Проектирование отказоустойчивых систем
• Эксплуатация и надёжность программных систем.