Інтелектуальні системи обробки даних

Опис спеціальності

На спеціалізації «Інтелектуальні системи обробки даних» студенти будуть підготовлені до кар'єри в галузі штучного інтелекту, зосереджуючись на передових методах аналізу та обробки даних. Головною метою цієї спеціалізації є надання студентам знань та навичок, необхідних для проєктування, впровадження та оптимізації інтелектуальних систем, що використовують дані. Під час навчання на даній спеціалізації студенти навчатимуться використовувати популярні бібліотеки та інструменти, пов'язані зі штучним інтелектом, такі як TensorFlow, PyTorch, scikit-learn та Keras, які дозволяють створювати передові моделі машинного навчання. Крім того, майбутні фахівці будуть зосереджені на обробці природної мови (NLP), аналізі зображень, обробці потоків даних та методах глибокого навчання. Майбутні фахівці будуть підготовлені до завдань аналізу великих наборів даних, вилучення цінної інформації та створення інтелектуальних додатків, що використовують потенціал штучного інтелекту. 

Приклади предметів викладання

Студенти, які обрали дану спеціальність вивчають такі предмети:

• Операційні системи
• Алгоритми та структури даних
• Інструменти штучного інтелекту
• Безпека інформаційних систем
• Проєктування інформаційних систем
• Взаємодія людини з комп’ютером
• Побудова та інтеграція ІТ систем
• Програми баз даних
• Технології розподіленого програмування
• Основи хмарних обчислень
• Вбудовані системи
• Архітектури рішень та впроваджень штучного інтелекту

Ким може працювати фахівець з інтелектуальних систем обробки даних після закінчення навчання?

Випускники цієї спеціалізації готові до роботи в різних галузях, таких як медицина, фінанси, промисловість та інтернет-технології, де використання інтелектуальних систем обробки даних стає все більш важливим. Випускники можуть обіймати посаду: науковець даних, інженер штучного інтелекту, програміст (розробник), системний аналітик, аналітик даних (data analyst), адміністратор баз даних, інформаційних систем, менеджер IT-проєктів, менеджер систем управління в різноманітних галузях, спеціаліст з машинного навчання та працювати в ІТ-індустрії, дослідницьких агентствах, фінансовому секторі. До їх посадових обов'язків відносяться:

• Впровадження системи класифікації текстів для автоматичної обробки
• Вивчення ефективності різних моделей машинного навчання в
• прогнозуванні цін 
• Розробка інтелектуальної системи рекомендацій для платформи електронної комерції
• Застосування обробки природної мови в автоматичних
• створеннях анотацій наукових статей
• Розробка системи виявлення шахрайства у фінансових операціях
• з використанням алгоритмів машинного навчання
• Оптимізація продуктивності
• системи аналізу потокових даних у реальному часі
• Використання нейронних мереж для ідентифікації об'єктів на зображеннях міського моніторингу
• Створення інтелектуального віртуального помічника для обслуговування клієнтів на вебсайтах на основі обробки природної мови
• Аналіз настроїв у соціальних мережах за допомогою методів машинного навчання для оцінки думок клієнтів про продукти чи
• послуги