09.04.04 Программная инженерия

Профиль: Искусственный интеллект и инженерия данных

Искусственный интеллект является одним из главных трендов в IT-индустрии в настоящее время, именно поэтому профессионалы в этой области очень востребованы на современном рынке труда. В процессе обучения студенты осваивают современные методы искусственного интеллекта, решения прикладных задач с помощью нейронных сетей и алгоритмов интеллектуального анализа данных. Программа будет реализовываться на базе Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ и Института информационных технологий ЧелГУ.

В процессе обучения студенты осваивают современные методы искусственного интеллекта, в том числе разработки нейронных сетей и интеллектуального анализа данных. Теоретическое обучение сочетается с большим количеством практических занятий. Выпускник магистратуры подготовлен к деятельности, требующей использования самых современных методов искусственного интеллекта.

Магистерская программа разрабатывалась в рамках гранта на разработку программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю «искусственный интеллект». В основе программы лежит модель компетенций в сфере искусственного интеллекта.

Основные дисциплины

• Разработка систем искусственного интеллекта на современных языках программирования;
• Машинное обучение;
• Нейробайесовские методы в машинном обучении;
• Глубокие нейронные сети;
• Компьютерное зрение;
• Анализ естественного языка методами машинного обучения;
• Нейросетевые технологии в задачах синтетических медиа;
• Интеллектуальный анализ данных;
• Анализ и прогнозирование временных рядов методами искусственного интеллекта;
• Этические аспекты применения искусственного интеллекта;
• Методы и системы обработки больших данных;
• Технологии распределенной обработки данных;
• Облачные технологии;
• Технологии параллельного программирования.

Компетенции, которые получают выпускники

• Разработка оригинальных алгоритмов и программных средств для решения задач в области создания и применения искусственного интеллекта
• Разработка эффективных параллельных программ
• Эффективное управление проектами по разработке и внедрению систем искусственного интеллекта
• Исследование и разработка нейросетевых моделей для различных предметных областей
• Разработка и применение методов и алгоритмов машинного обучения
• Управление проектами и разработка комплексных систем на основе аналитики больших данных в различных отраслях
• Решение прикладных задач на основе компьютерного зрения
• Обработка естественного языка
• Распознавание и синтез речи
• Разработка и модернизация программного обеспечения с учетом требований информационной безопасности в различных предметных областях