Искусственный интеллект и анализ данных: программа бакалавриата ИНТиПМ ДВФУ

Студенты изучают широкий спектр тем, связанных с искусственным интеллектом, включая машинное обучение, глубокое обучение, алгоритмы и структуры данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику.

В рамках программы студенты получают теоретические знания, необходимые для понимания основных методов и алгоритмов искусственного интеллекта. Они изучают математические основы, такие как линейная алгебра, статистика и оптимизация, которые лежат в основе многих алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Кроме того, студенты изучают принципы и методы разработки алгоритмов, обработки данных и моделей машинного обучения.

Важная часть программы связана с практическими навыками. Студенты знакомятся с программированием на языках, таких как Python и Java, которые являются основными инструментами для разработки искусственного интеллекта. Они изучают инструменты и библиотеки для машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, и получают опыт работы с реальными наборами данных.

В рамках программы студенты также могут заниматься исследовательскими проектами, где они могут применять свои знания и навыки для решения реальных проблем в области искусственного интеллекта. Они могут работать над проектами в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, автономных систем и других областях, где искусственный интеллект имеет широкие применения.

В целом, программа предоставляет студентам фундаментальные знания и практические навыки, необходимые для работы с искусственным интеллектом в различных областях, от бизнеса до науки и технологий.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Деловые коммуникации на русском языке
• Иностранный язык в профессиональной сфере
• Алгебра и геометрия
• Математический анализ
• Системное и прикладное программное обеспечение
• Дифференциальные уравнения
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Методы оптимизации
• Математическая логика
• Базы данных и информационные системы
• Безопасность жизнедеятельности
• Информационная безопасность
• Телекоммуникационные технологии
• Элементы действительного анализа
• Экономика
• Правоведение
• Комплексный анализ
• Математическое моделирование
• Системы программирования
• Алгоритмы и алгоритмические языки
• Теория игр и исследование операций
• Теория графов
• Машинное обучение
• Программа личностного и профессионального развития
• Архитектура компьютера
• Численные методы
• Архитектура систем искусственного интеллекта
• Методы обработки экспериментальных данных
• Введение в профессиональную деятельность
• Компьютерное зрение
• Объектно-ориентированное программирование
• Введение в цифровую культуру
• Теория систем и системный анализ
• Технология проектной деятельности
• Проектирование в профессиональной сфере
• Введение в искусственный интеллект
• Нейронные сети
• Нечеткая логика
• Структуры и алгоритмы обработки данных
• Подготовка выпускной квалификационной работы.

Вариативная часть:

• Системное мышление в проекте
• Лидерство и управление командой
• Дизайн-мышление. Методология работы с клиентом
• Теория решения изобретательских задач
• Экономика продукта проекта. Модели монетизации.