Искусственный интеллект и машинное обучение

Описание специальности

Студенты выбирая специальность "Искусственный интеллект и машинное обучение" получат навыки проектирования и внедрения систем искусственного интеллекта, включая машинное обучение, обработку природного языка и анализ данных. В этой специализации Вы научитесь создавать и использовать системы, имитирующие человеческий интеллект. Будущие специалисты разовьют аналитические навыки, которые являются решающими для решения ИТ-задач и принятия решений на основе данных. Профессиональный анализ и моделирование данных позволяют делать выводы из имеющейся информации и разрабатывать соответствующие действия. Во время обучения Вы изучите инструменты статистического прогнозирования, овладеете методами логического синтеза и сложными методами сетевого анализа. Поскольку все больше компаний во всем мире используют облачные вычисления, знание облачных технологий и умение управлять виртуальными машинами важны для каждого.

Примеры предметов преподавания

Студенты, выбравшие данную специальность изучают следующие предметы:

• Программирование
• Интеллектуальный анализ данных в Web-пространстве
• Искусственные нейронные сети
• Методы и системы искусственного интеллекта
• Компьютерные сети
• Передовые методы анализа данных
• Облачные вычисления
• Объяснительность моделей ШИ
• Компьютерное зрение
• Обработка природного языка
• Избранные передовые методы машинного обучения в анализе данных

Кем может работать специалист специализации "Искусственный интеллект и машинное обучение" после окончания учебы?

Специалисты в этой области высоко ценятся на рынке труда. Выпускники по окончании обучения могут устроиться на работу в различных секторах экономики, использующих передовые технологии, такие как промышленность, здравоохранение, финансы и автоматизация. Эксперты этой специальности могут занимать должность: аналитика данных, инженера по искусственному интеллекту, специалиста по обработке природного языка, исследователя, программиста. 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