Компьютерные технологии и искусственный интеллект в Волжский филиал НИУ МЭИ, профиль бакалавриата

• Очная

Программа бакалавриата 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" с профилем "Компьютерные технологии и искусственный интеллект" нацелена на подготовку специалистов, владеющих передовыми знаниями и практическими навыками в области разработки и применения современных компьютерных технологий, включая методы и инструменты искусственного интеллекта. Программа охватывает широкий спектр дисциплин, обеспечивающих глубокое понимание как фундаментальных основ информатики, так и актуальных трендов в области ИИ.

Основные изучаемые дисциплины:Блок 1: Фундаментальные дисциплины• Математический анализ: Основы математического аппарата, необходимого для понимания и применения алгоритмов и моделей ИИ.• Линейная алгебра и аналитическая геометрия: Матрицы, векторы, линейные пространства, необходимые для работы с данными и алгоритмами машинного обучения.• Дискретная математика: Основы теории множеств, логики, графов, необходимые для понимания структуры данных и алгоритмов.• Теория вероятностей и математическая статистика: Основы вероятностного моделирования и статистического анализа данных.• Алгоритмы и структуры данных: Изучение основных алгоритмов и структур данных, необходимых для эффективной разработки программного обеспечения.• Архитектура вычислительных систем: Понимание принципов работы процессоров, памяти, устройств ввода-вывода и других компонентов вычислительных систем.• Операционные системы: Изучение принципов работы операционных систем, управления процессами, памятью и ресурсами.• Программирование (на Python, Java, C++ и др.): Освоение основных языков программирования, используемых в разработке программного обеспечения и ИИ.• Базы данных: Изучение моделей данных, языков запросов (SQL), принципов проектирования баз данных.Блок 2: Специализированные дисциплины (Компьютерные технологии и искусственный интеллект)• Машинное обучение (Machine Learning): Изучение основных алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности).• Глубокое обучение (Deep Learning): Изучение нейронных сетей, архитектур CNN, RNN, Transformer, и их применение для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и других.• Компьютерное зрение (Computer Vision): Изучение методов обработки изображений, распознавания объектов, классификации изображений, сегментации изображений.• Обработка естественного языка (Natural Language Processing - NLP): Изучение методов анализа текста, машинного перевода, генерации текста, создания чат-ботов.• Интеллектуальные системы (Intelligent Systems): Изучение принципов проектирования и разработки интеллектуальных систем, способных к рассуждению, принятию решений и обучению.• Большие данные (Big Data): Изучение методов сбора, обработки, анализа и визуализации больших объемов данных, использование технологий Hadoop, Spark.• Облачные вычисления (Cloud Computing): Изучение облачных платформ и сервисов, использование их для разработки и развертывания интеллектуальных систем.• Робототехника (Robotics): (Опционально) Изучение принципов управления роботами, сенсорики и искусственного интеллекта для роботов.• Экспертные системы (Expert Systems): (Опционально) Изучение методов представления знаний и разработки систем поддержки принятия решений.Блок 3: Проектная деятельность и практика• Курсовые проекты: Реализация небольших проектов по разработке программного обеспечения и применению методов ИИ.• Производственная практика: Работа над реальными проектами в компаниях, специализирующихся на разработке программного обеспечения и ИИ.• Дипломный проект: Разработка и защита дипломного проекта, демонстрирующего навыки и знания, полученные в процессе обучения.