Прикладные системы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект в экономике: программа бакалавриата Отделения прикладной информатики Института ЭМИТ РАНХиГС

Основной фокус обучения — как извлечь экономическую ценность из больших массивов информации, будь то структурированные финансовые отчёты или неструктурированные тексты договоров, новостей и обращений клиентов. Выпускники понимают, как спроектировать информационную систему, способную прогнозировать рыночные тренды, оценивать риски и оптимизировать управленческие решения.

Вторая ключевая компетенция — экономическое мышление, интегрированное в процессы разработки ИИ-решений. Будущие специалисты осваивают не только математический аппарат и алгоритмизацию, но и принципы оценки эффективности проектов, эконометрику, финансовый анализ. Они способны рассчитать, окупится ли внедрение интеллектуальной системы, как автоматизация повлияет на отраслевые рынки и какие этические аспекты при этом возникают. Искусственный интеллект становится инструментом для принятия обоснованных экономических решений — от прогнозирования спроса до управления цепочками поставок и цифровой трансформации компаний.

Профессиональные дисциплины программы:

• Математический анализ
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Дискретная математика
• Алгоритмизация и языки программирования
• Экономическая теория
• Введение в профессию
• Теория систем и системный анализ
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Проектирование информационных систем
• Базы данных
• Иностранный язык в профессиональной сфере
• Правовые основы прикладной информатики
• Машинное обучение
• Обработка естественных языков
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Вычислительные системы, сети и телекоммуникации
• Компоненты, инструменты и администрирование операционных систем
• Программная инженерия
• Информационная безопасность
• Вычислительная математика
• Управление проектами
• Визуализация данных
• Этика искусственного интеллекта
• Вычислительная экономика и экономика данных
• Эконометрика
• Финансы и управление рисками
• Теория отраслевых рынков
• Прогнозирование экономических процессов с использованием искусственного интеллекта
• Анализ неструктурированных данных в экономике.

Дисциплины по выбору:

• Проектирование интерфейсов
• Веб-дизайн и интерфейсы веб-приложений
• Объектно-ориентированное программирование (C#)
• Объектно-ориентированное программирование (Python)
• Расчет и обоснование экономической эффективности проекта
• Финансовая оценка проектных решений
• Процессное управление
• Хранилища данных
• Инженерия данных
• Анализ данных
• Технологии обработки больших данных
• Системы компьютерного зрения
• Анализ и обработка цифровых изображений.