Математическое обеспечение систем искусственного интеллекта: программа бакалавриата ИГЭУ

В рамках этой программы студенты изучают широкий спектр тем, связанных с математическим моделированием, программированием и разработкой систем искусственного интеллекта. Они получают глубокие знания в области алгоритмов, теории вероятности и математической статистики, линейной алгебры, оптимизации и анализа данных. Учебный план также включает изучение методов машинного обучения, нейронных сетей, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других смежных областей.

В результате обучения студенты получают комплексные навыки, необходимые для разработки и реализации интеллектуальных систем и алгоритмов, а также анализа и обработки данных для решения сложных задач в области искусственного интеллекта.

Программа готовит специалистов по разработке моделей искусственного интеллекта. Ключевым аспектом выступает фундаментальная подготовка в области машинного обучения и нейронных сетей. Студенты изучают основные методы искусственного интеллекта (ИИ), а также современные подходы к его организации: глубокое машинное обучение, гибридный и коэволюционный ИИ. При этом вопросы ИИ рассматриваются в комплексе – студенты изучают как теоретические основы, так и практические технологии разработки интеллектуальных систем.

Основные дисциплины:

• Иностранный язык
• Безопасность жизнедеятельности
• Правоведение
• Правовое регулирование искусственного интеллекта
• Математический анализ
• Алгебра и геометрия
• Основы алгоритмизации и языки программирования
• Архитектура компьютеров и операционные системы
• Компьютерная графика
• Дискретная математика
• Дифференциальные уравнения
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Базы данных
• Численные методы
• Методы оптимизации
• Инструменты и библиотеки языка Руthon
• Разработка и реализация проектов
• Основы проектной деятельности
• Проектная деятельность
• Теория игр
• Алгоритмы машинного обучения
• Интеллектуальная обработка текстов
• Методы компьютерной визуализации информации
• Искусственные нейронные сети.

Вариативная часть:

• Математические методы и модели экономики
• Основы искусственного интеллекта
• Математическое моделирование в условиях неопределенности
• Математические методы прогнозирования сложных систем
• Математическая теория риска
• Специализированные программные средства в математических расчетах
• Методы искусственного интеллекта в сфере финансов
• Культура речи и деловое общение
• Социальная психология
• Финансовая грамотность
• Противодействие коррупции и отмыванию преступных доходов
• Методы научных исследований.

Дисциплины по выбору:

• Психология личностного роста
• Командообразование в организации
• Облачные вычисления
• Основы параллельного программирования
• Бухгалтерский учет
• Финансовый учет
• Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
• Технологии искусственного интеллекта в интернете вещей.