Информационные технологии и системы искусственного интеллекта: программа бакалавриата НИУ МЭИ

Студенты получают знания и навыки, необходимые для анализа, обработки и интерпретации больших объемов данных, разработки интеллектуальных систем и приложений, а также для создания эффективных решений в области машинного обучения и нейронных сетей. Особое внимание уделяется методам оптимизации, теории вероятностей, математической статистике и другим математическим дисциплинам, которые лежат в основе современных технологий искусственного интеллекта.

Программа также включает изучение архитектуры вычислительных систем, операционных систем, компьютерных сетей и баз данных, что позволяет выпускникам работать с распределенными системами и крупными программными проектами. Важной частью обучения является освоение современных языков программирования, таких как Python, и инструментов для решения прикладных задач.

Профессиональные дисциплины:

• Деловая коммуникация,
• Методы и средства анализа данных,
• Основы военной подготовки,
• Теория игр и исследование операций,
• Введение в нейросетевые технологии,
• Архитектура вычислительных систем,
• Защита данных,
• Дифференциальные уравнения,
• Математическая логика,
• Математический анализ,
• Методы оптимизации,
• Основы построения трансляторов,
• Теоретические модели вычислений,
• Теория вероятностей и математическая статистика,
• Структуры данных и методы программирования,
• Социология,
• Специальная медицинская группа,
• Основы искусственного интеллекта,
• Безопасность жизнедеятельности,
• Численные методы,
• Методы контроля программ,
• Базы данных,
• Ведение крупных программных проектов,
• Иностранный язык,
• Комплексный анализ,
• Компьютерная графика,
• Криптографические методы защиты информации,
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия,
• Общая алгебра,
• Компьютерные сети,
• Операционные системы,
• Основы программирования,
• Правоведение,
• Программная инженерия,
• Проектная деятельность,
• Распределенные базы данных,
• Системное программирование,
• Средства языка Python для решения прикладных задач,
• Теория графов и комбинаторика,
• Физика,
• Экономика,
• Экспедиция обучения служением,
• Языки и методы программирования.