Intelligent Data Processing Systems

Описание специальности

Студенты, выбирая специальность «Интеллектуальные системы обработки данных», получат знания и навыки, необходимые для проектирования, внедрения и оптимизации интеллектуальных систем, использующих данные. Студенты будут учиться использовать популярные библиотеки и инструменты, связанные с искусственным интеллектом, как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras, которые позволяют создавать передовые модели машинного обучения. Кроме того, студенты будут сосредоточены на обработке естественного языка (NLP), анализе изображений, обработке потоков данных и методах глубокого обучения. Во время обучения специализация готовит студентов к задачам анализа больших наборов данных, изъятию ценной информации и созданию интеллектуальных приложений, использующих потенциал искусственного интеллекта.

Примеры предметов преподавания

Студенты, избравшие данную специальность изучают следующие предметы:

• Введение в информационные системы
• Алгоритмы и структуры данных
• Системы баз данных
• Универсальные методы программирования
• Проектирование информационных систем
• Правовые основы бизнеса
• Применение баз данных
• Встроенные системы
• Технологии распределенного программирования
• Программная инженерия
• Моделирование и анализ информационных систем

Кем может работать специалист по интеллектуальным системам обработки данных после окончания обучения?

Выпускники этой специализации готовы к работе в различных отраслях, таких как медицина, финансы, промышленность и интернет технологии, где использование интеллектуальных систем обработки данных становится все более важным. Также выпускники могут трудоустроиться в ИТ-индустрии, исследовательских агентствах, финансовом секторе. К их должностным обязанностям относятся:

• Разработка интеллектуальной системы рекомендаций для платформы электронной коммерции на основе анализа предпочтений пользователей
• Применение обработки естественного языка в автоматическом
• создании аннотаций научных статей
• Разработка системы обнаружения мошенничества в финансовых операциях
• с использованием алгоритмов машинного обучения
• Оптимизация производительности системы анализа потоковых данных в режиме реального времени
• Использование нейронных сетей для идентификации объектов на изображениях городского мониторинга
• Создание интеллектуального виртуального помощника для обслуживания клиентов на вебсайтах на основе обработки природного языка
• Анализ настроений в социальных сетях с помощью
• методов машинного обучения для оценки мнений клиентов о продуктах или услугах