Компьютерный инжиниринг и искусственный интеллект: программа бакалавриата

Образовательный процесс строится вокруг глубокого изучения методов проектирования архитектуры программных продуктов и современных подходов к разработке искусственного интеллекта. Студенты осваивают полный цикл создания высокотехнологичного софта: от анализа требований и моделирования до написания кода, тестирования и сопровождения готовых решений. Особое внимание уделяется практическому применению технологий data science для решения прикладных задач в различных областях, что позволяет выпускникам эффективно работать на стыке классической разработки и инновационных направлений computer science. Полученные компетенции дают возможность выпускнику интегрироваться в исследовательскую деятельность или сразу приступить к работе в командах, создающих программное обеспечение нового поколения.

Примерный перечень дисциплин:

• Математический анализ и линейная алгебра
• Дискретная математика и математическая логика
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Методы оптимизации и исследование операций
• Вычислительная математика
• Информатика и основы программирования
• Дискретные структуры и теория графов
• Вычислительные системы и сети
• Операционные системы
• Базы данных и системы управления базами данных
• Основы программной инженерии и разработки
• Введение в программную инженерию
• Технологии разработки программного обеспечения
• Объектно-ориентированное программирование
• Функциональное и логическое программирование
• Языки и методы программирования (C++, Java, Python)
• Архитектура программных систем и паттерны проектирования
• Проектирование человеко-машинного интерфейса
• Разработка веб-приложений и сервисов
• Разработка мобильных приложений
• Тестирование и верификация программного обеспечения
• Введение в искусственный интеллект
• Машинное обучение и анализ данных
• Глубокое обучение (Deep Learning)
• Обработка естественного языка (NLP)
• Компьютерное зрение и обработка изображений
• Нейронные сети и нейрокомпьютеры
• Инженерия знаний и экспертные системы
• Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)
• Большие данные (Big Data) и технологии хранения
• Рекомендательные системы
• Компьютерное моделирование и инжиниринг
• Разработка на языке Python для инженерных задач
• Промышленная разработка на C++
• Встраиваемые системы и интернет вещей (IoT)
• Робототехника и сенсорные системы
• Высокопроизводительные вычисления и параллельное программирование
• Облачные вычисления и платформы
• Управление программными проектами
• Безопасность программного обеспечения и защита данных
• Этика искусственного интеллекта и право в сфере ИТ.