09.03.03  Искусственный интеллект и большие данные

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Программа "09.03.03 Прикладная информатика. Искусственный интеллект и большие данные" предлагает студентам углубленное обучение в области прикладной информатики с акцентом на искусственный интеллект и анализ больших данных. В рамках программы студенты изучают принципы и методы искусственного интеллекта, машинное обучение, нейронные сети, алгоритмы обработки данных, статистический анализ и другие смежные дисциплины. Они также получают практический опыт работы с реальными данными и решением сложных задач. Эта программа развивает у студентов навыки, которые востребованы на рынке труда и позволяют им применять передовые технологии в различных отраслях.

• Методы решения проблем в информатике

• Введение в программную инженерию

• Объектно-ориентированное программирование

• Базы данных и управление данными

• Архитектура компьютеров и операционные системы

• Обеспечение безопасности при разработке программного обеспечения

• Основы моделирования и проектирования программного обеспечения

• Управление требованиями к программному обеспечению

• Математическая логика, алгебра и теория чисел

• Математический анализ

• Теория вероятностей

• Алгоритмы и программирование на основе Python

• Визуализация данных и представление знаний

• Обработка естественного языка

• Анализ данных

• Глубокое машинное обучение

• Тестирование программного обеспечения

• Системы искусственного интеллекта

• Высокопроизводительная обработка больших данных

• Постреляционные базы данных

• Обработка и анализ данных (продвинутый уровень)

• Инфографика и визуализация данных

• Введение в интеллектуальный анализ данных

• Управление проектами разработки программного обеспечения

• Человеко-машинное взаимодействие

• Нейронные сети

• Математические методы моделирования программного обеспечения

• Интеллектуальные системы

• Практикум по программированию на Java

• Практикум по программированию на C#

• Прикладные аспекты машинного обучения

• Статистические методы машинного обучения

• Разработка приложений на Java

• Разработка web-приложений

• Разработка приложений на C#

• Программирование для задач искусственного интеллекта и анализа данных

• Программирование в ERP-системах

ВЫ НАУЧИТЕСЬ

• Разрабатывать и применять методы искусственного интеллекта: Студенты изучат основные принципы и алгоритмы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение и другие техники. Они смогут разрабатывать и применять эти методы для решения различных задач, таких как классификация данных, распознавание образов, обработка естественного языка и многое другое.

• Анализировать и работать с большими данными: Студенты освоят методы сбора, хранения, обработки и анализа больших объемов данных. Они изучат различные техники и инструменты для работы с данными, включая базы данных, алгоритмы обработки данных и статистический анализ. Студенты научатся извлекать ценные информации из больших данных и использовать ее для принятия решений и разработки инновационных решений.

• Программировать и разрабатывать приложения: Студенты получат навыки программирования на различных языках программирования, таких как Python, Java, R и других. Они научатся разрабатывать программы и приложения, которые могут обрабатывать данные, реализовывать алгоритмы машинного обучения и создавать решения на основе искусственного интеллекта.

• Работать в команде и коммуницировать: Студенты будут активно участвовать в коллективных проектах и заданиях, что поможет им развить навыки работы в команде, коммуникации и коллаборации. Они научатся эффективно взаимодействовать с другими специалистами, представлять свои идеи и результаты исследований, а также находить решения в групповых задачах.Защищать цифровые системы от взломов, которые приводят к сбоям в работе и утечке данных.

КЕМ РАБОТАТЬ

• Специалисты по анализу данных и искусственному интеллекту: Выпускники могут работать в компаниях и организациях, где требуется анализировать большие объемы данных и применять методы искусственного интеллекта для выявления закономерностей, прогнозирования и принятия решений. Это могут быть позиции, такие как аналитики данных, ученые по данным, инженеры машинного обучения и специалисты по искусственному интеллекту.

• Разработчики программного обеспечения: Выпускники могут работать в компаниях, занимающихся разработкой программного обеспечения, создавая приложения, инструменты и системы с использованием искусственного интеллекта и анализа больших данных. Они могут заниматься разработкой и оптимизацией алгоритмов, созданием нейронных сетей, реализацией машинного обучения и другими задачами, связанными с программированием и разработкой ПО.

• Консультанты по искусственному интеллекту и аналитикам данных: Выпускники могут работать в консалтинговых или аналитических компаниях, где им требуются эксперты по искусственному интеллекту и анализу данных. Они могут заниматься консультацией клиентов, разработкой стратегий использования искусственного интеллекта и анализа данных, а также созданием моделей и решений для оптимизации бизнес-процессов и принятия решений.

• Исследователи в области искусственного интеллекта и анализа данных: Выпускники могут продолжить свою научно-исследовательскую карьеру, занимаясь академической работой или присоединившись к исследовательским лабораториям и проектам в области искусственного интеллекта и анализа данных. Они могут вносить вклад в развитие новых методов и технологий, проводить эксперименты и анализировать данные для получения новых знаний и результатов.

ГДЕ РАБОТАТЬ

• в IT-компаниях, разрабатывая и внедряя решения в области искусственного интеллекта и анализа данных.

• в отделах аналитики, разработки финансовых моделей и риск-менеджмента.

• в медицинских учреждениях, фармацевтических компаниях и медицинских стартапах.

• в маркетинговых агентствах, рекламных отделах компаний или веб-аналитиками.

• в производственных компаниях, транспортных и логистических компаниях, а также в области цепей поставок.

• в министерствах, агентствах, научно-исследовательских институтах и других государственных организациях.

• в академической сфере или в научно-исследовательских институтах, где они могут продолжить исследования в области искусственного интеллекта, анализа данных и машинного обучения.