Искусственный интеллект и большие данные: программа магистратуры

Программа  направлена на подготовку специалистов, способных эффективно применять алгоритмы машинного обучения и анализировать большие объемы данных для решения реальных задач в различных областях.

Студенты получают знания о принципах работы интеллектуальных систем, изучают способы обработки и анализа данных, а также осваивают навыки программирования и разработки программного обеспечения. Программа учитывает современные тренды и вызовы, связанные с обработкой данных, обеспечивая учащимся возможность работать с актуальными инструментами и технологиями.

Существенную часть магистерской подготовки составляет научно-исследовательская работа магистранта, проводимая по следующим основным направлениям:

• Разработка методов и систем поддержки принятия решений для научных исследований и решения научно-практических задач (десктоп и веб-решения с использованием методов многокритериального анализа и ГИС-технологий);
• Методы и системы анализа неопределенностей в рамках решения многокритериальных задач (с использованием нечетких множеств и вероятностных методов);
• Эффективное сочетание методологии системного анализа и современных информационных технологий и систем.

Основные дисциплины:

• Теория систем и системный анализ
• Дополнительные главы прикладной математики, теории вероятностей и математической статистики
• Java-технологии и методы создания распределенных систем;
• Веб-технологии: дополнительные главы;
• Современные направления геоинформационных систем и технологий
• Веб-ГИС;
• Методы и системы поддержки принятия решений (Многокритериальный анализ, СППР, Нечеткие множества; поддержка принятия решений в многокритериальных задачах в условиях неопределенностей; практическое использование СППР при решении научно-практических задач);
• СУБД и OLAP технологии;
• Большие данные (Big Data) (дополнительные главы);
• Корпоративные системы (SAP, дополнительные главы);
• Введение в искусственный интеллект и искусственные нейронные сети;
• Параллельные и многопоточные вычисления;
• Технологии разработки мобильных приложений;
• Информационные сети нового поколения.