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.