Прикладной искусственный интеллект и инженерия данных: программа бакалавриата

Содержание обучения строится вокруг полного жизненного цикла интеллектуальной системы. Сначала студент осваивает работу с большими массивами информации: учится собирать, очищать и хранить данные, используя распределенные базы и современные технологии обработки — тот фундамент, без которого невозможна ни одна цифровая платформа. Затем происходит погружение в генеративный искусственный интеллект и машинное обучение, где создаются, обучаются и улучшаются нейронные сети с пониманием их практической механики.

Особое внимание уделяется автоматизации: контейнеризация, оркестрация, CI/CD и мониторинг моделей позволяют выводить AI-решения из лабораторных прототипов в реальную эксплуатацию быстро, надежно и масштабируемо. В итоге выпускник способен проектировать сложные архитектуры AI/ML-систем, работать с распределенными вычислениями и решать задачи цифровизации бизнеса в IT-компаниях, банках, ретейле и промышленности.

Профессиональные дисциплины:

• Математика
• Математические методы и алгоритмы анализа больших данных
• Машинное обучение и аналитика больших данных
• Методы и средства анализа больших данных
• Методы оптимизации
• Мультиплатформенное программирование интеллектуальных систем
• Мультисервисные сети
• Обработка естественного языка
• Основы интеллектуальных геоинформационных систем
• Основы проектной деятельности
• Алгоритмизация и программирование
• Дискретная математика
• Безопасность информационных технологий
• Теория принятия решений
• Базы данных и СУБД
• Операционные системы
• Компьютерные сети
• Введение в инженерную деятельность
• Аналоговая и цифровая схемотехника
• Иностранный язык
• Культура здоровья
• История (история России, всеобщая история)
• Экономико-правовое обеспечение инженерной деятельности
• Философия
• Безопасность жизнедеятельности
• Прикладные информационные технологии и системы
• Бизнес-аналитика
• Системная интеграция и внедрение ИТ-решений
• Проектирование и разработка информационных систем
• Разработка систем на основе технологии интернета вещей
• Управление требованиями
• Верификация и тестирование информационных систем
• Управление ИТ-проектами
• Разработка приложений для систем искусственного интеллекта
• Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений
• Системное программное обеспечение интеллектуальных систем
• Творческий проект
• Технологии искусственного интеллекта.