Прикладной искусственный интеллект: программа бакалавриата Института интеллектуальной робототехники НГУ

Программа предлагает студентам глубокое погружение в современные теоретические и практические аспекты искусственного интеллекта. Студенты изучают широкий спектр тем, включая машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, робототехнику и автоматизацию, а также развивают навыки в области алгоритмического и программного обеспечения. Программа также включает изучение основных принципов и методов искусственного интеллекта, анализа данных, оптимизации и моделирования. Студенты имеют возможность применять свои знания в практических проектах и исследованиях, а также изучать этические и социальные вопросы, связанные с развитием и применением искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.

Образовательная программа направлена на подготовку специалистов, которые способны выполнять интеллектуальный анализ больших данных, разрабатывать методы извлечения, анализа и обработки информации.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Безопасность жизнедеятельности
• Дискретная математика
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Информатика и программирование
• Физика
• Вычислительные системы, сети и телекоммуникации
• Базы данных
• Управление разработкой информационных систем
• Экономика организаций
• Бухгалтерский учет
• Правовые основы профессиональной деятельности
• Экономика
• Основы управления цифровыми сервисами
• Маркетинговые технологии
• Информационная безопасность.

Вариативная часть:

• Информационные системы управления производственной компанией
• Структуры и алгоритмы обработки данных
• Профессиональное программирование в экономике
• Web-технологии
• Разработка приложений для Microsoft NET Framework
• Общая управленческая подготовка
• Программная инженерия
• Проектный практикум
• Практикум по программированию
• Технологии машинного обучения и анализа данных
• Искусственный интеллект
• Нейронные сети
• Технологии big data
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Прикладные задачи обучения и анализа данных
• Разработка программного обеспечения для мобильных устройств
• Методы обработки и распознавания изображений
• Интеллектуальные методы обработки видео
• Интернет-программирование.

Дисциплины по выбору:

• Современные технологии программирования
• Технологии разработки web-приложений
• Объектно-ориентированный анализ и программирование на языке C#
• Объектно-ориентированный анализ и программирование на языке C++
• Проектирование информационных систем
• Проектирование и архитектура программных систем.