Системы искусственного интеллекта

Описание специальности

Студенты выбирая специальность «Системы искусственного интеллекта» получат образование в области искусственного интеллекта, в частности, машинного обучения и извлечения полезных знаний из данных. Студенты будут изучать методы визуализации данных, интеллектуальные базы данных и хранилища данных. Кроме того, Вы будете изучать интеллектуальные вычислительные системы, интеллектуальные гибридные системы, методы распознавания изображений и текстовые документы. Во время обучения будущие специалисты приобретут навыки анализа сложных, массивных и динамических данных, включая числовые, текстовые и мультимедийные данные, а также методы логического вывода. Также Вас будут начать развивать осознание необходимости нравственного подхода к анализу и обработке данных.

Примеры предметов преподавания

Студенты, выбравшие данную специальность изучают следующие предметы:

• Языки программирования и парадигмы
• Групповой проект
• Основы искусственного интеллекта
• Облачные технологии
• Встроенные системы
• Защита данных и безопасность ИТ-систем
• Избранные среды программирования
• Операционные системы
• Безопасность в сетевых системах
• Администрирование служб каталогов
• Проектирование программ для баз данных
• Многопоточные методы обработки
• Хранилища данных
• Системное программирование
• Проектирование ИТ-систем

Кем может работать специалист специализации «Системы искусственного интеллекта» после окончания учебы?

Специалисты в этой области высоко ценятся на рынке труда. Выпускники по окончании обучения могут устроиться на работу в инженерами данных, аналитиками данных, специалистами по искусственному интеллекту и где угодно, где передовые технологии обработки данных и искусственного интеллекта имеют решающее значение для разработки информационных систем. Имея инженерное образование и навыки, выпускники могут начать собственный бизнес, предоставляя услуги, связанные с искусственным интеллектом и анализом данных. К их должностным обязанностям относятся:

• Анализ требований и постановка задач
• Сбор и подготовка данных
• Разработка и обучение моделей
• Оценка и оптимизация моделей
• Внедрение решений в продукт
• Мониторинг и поддержка
• Исследование и внедрение новых технологий