Инженерия искусственного интеллекта: магистратура в вузах Владимира

В рамках обучения подробно рассматривается, как методы искусственного интеллекта применяются для решения практических задач в различных предметных областях, таких как компьютерное зрение, анализ текстов на естественных языках, обеспечение информационной безопасности и прогнозная аналитика. Особый акцент делается на промышленной стороне вопроса: будущие магистры осваивают инструменты для автоматизации всего жизненного цикла систем машинного обучения — от сбора и обработки данных до их развертывания и поддержки в реальных условиях.

Это образование идеально подходит для выпускников, имеющих подготовку в сфере информационных технологий, инженерных, математических, естественно-научных или экономических дисциплин, и стремится стать высококвалифицированными инженерами в области искусственного интеллекта.

Изучаемые дисциплины:

• Операционные системы и языки программирования
• Операционная система Linux
• Программирование на Python
• Основы машинного обучения и искусственного
• Машинное обучение
• Математические основы искусственного интеллекта
• Приложения искусственного интеллекта
• Глубокие нейронные сети на Python
• Компьютерное зрение
• Обработка естественного языка
• Промышленная разработка программного обеспечения
• Автоматизация машинного обучения
• Программная инженерия
• Иностранный язык в сфере делового и профессионального общения
• Цифровые компетенции в научной деятельности
• Инжиниринг данных
• Философия и методология науки
• Проектная деятельность.

Дисциплины по выбору:

• Основы SQL
• Методы доступа к данным
• Анализ временных рядов
• Спортивный анализ данных
• Искусственный интеллект для информационной
• Управление проектами искусственного интеллекта
• Технические коммуникации.