Разработчик искусственного интеллекта и когнитивных систем: программа бакалавриата

Программа является многогранным обучающим курсом, который объединяет различные аспекты искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных систем.

Студенты этой программы получат глубокое понимание основных технологий, алгоритмов и методов, используемых в области искусственного интеллекта. Они изучат разработку и оптимизацию ИИ-систем, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Студенты будут погружены в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, автоматического планирования и принятия решений.

Кроме того, программа также включает изучение когнитивных систем, которые моделируют и имитируют человеческое мышление и понимание. Студенты узнают о когнитивных архитектурах, символьных и статистических моделях памяти, робототехнике и интерфейсах человек-компьютер.

Студенты будут разрабатывать навыки программирования и анализа данных, а также освоят инструменты и платформы, используемые в разработке искусственного интеллекта. Они будут изучать принципы этики и ответственности в области искусственного интеллекта, а также рассматривать социальные и этические вопросы, связанные с развитием и применением ИИ.

Примерный перечень дисциплин:

• Введение в программную инженерию
• Математические основы искусственного интеллекта
• Алгоритмы и структуры данных
• Программирование на языке Python
• Основы машинного обучения
• Математическая статистика
• Линейная алгебра
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Основы робототехники
• Теория игр и многокритериальное принятие решений
• Когнитивная психология
• Логическое программирование
• Автоматическое планирование
• Большие данные и анализ данных
• Этика искусственного интеллекта
• Компьютерные сети и безопасность
• Вероятностные графические модели
• Методы оптимизации
• Интеллектуальный анализ данных
• Методы анализа временных рядов
• Символьные системы и экспертные системы
• Распределенные вычисления и параллельное программирование
• Моделирование и имитационное моделирование
• Методы автоматического распознавания речи
• Методы машинного перевода
• Методы анализа социальных сетей
• Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
• Автоматическое обучение
• Контроль и управление в ИИ-системах
• Обработка естественного языка на основе глубокого обучения
• Распределенное и облачное вычисление
• Компьютерная графика и визуализация
• Системы поддержки принятия решений в реальном времени
• Проектирование интерфейсов человек-компьютер
• Разработка мобильных и веб-приложений
• Анализ изображений и видео
• Распознавание образов и машинное зрение в реальном времени
• Проектная работа в области искусственного интеллекта и когнитивных систем.