Штучний інтелект та машинне навчання

Опис спеціальності

Студенти вибираючи спеціальність "Штучний інтелект та машинне навчання" отримають навички проектування та впровадження систем штучного інтелекту, включаючи машинне навчання, обробку природної мови та аналіз даних. У цій спеціалізації Ви навчитеся створювати та використовувати системи, що імітують людський інтелект. Майбутні фахівці розвинуть аналітичні навички, які є вирішальними для вирішення ІТ-задач та прийняття рішень на основі даних. Професійний аналіз та моделювання даних дозволяють робити висновки з наявної інформації та розробляти відповідні дії. Під час навчання Ви вивчите інструменти статистичного прогнозування, опануєте методи логічного синтезу та складні методи мережевого аналізу. Оскільки все більше компаній у всьому світі використовують хмарні обчислення, знання хмарних технологій та вміння керувати віртуальними машинами є важливими для кожного.

Приклади предметів викладання

Студенти, які обрали дану спеціальність вивчають такі предмети:

• Програмування
• Інтелектуальний аналіз даних у Web-просторі
• Штучні нейронні мережі
• Методи та системи штучного інтелекту
• Комп'ютерні мережі
• Передові методи аналізу даних
• Хмарні обчислення
• Пояснювальність моделей ШІ
• Комп'ютерний зір
• Обробка природної мови
• Вибрані передові методи машинного навчання в аналізі даних

Ким може працювати фахівець спеціалізації "Штучний інтелект та машинне навчання" після закінчення навчання?

Фахівці в цій галузі високо цінуються на ринку праці. Випускники після закінчення навчання можуть влаштуватися на роботу в різних секторах економіки, що використовують передові технології, таких як промисловість, охорона здоров'я, фінанси та автоматизація. Експерти цієї спеціальності можуть займати посаду: аналітика даних, інженера зі штучного інтелекту, спеціаліста з обробки природної мови, дослідника, програміста. До їх посадових обов'язків відносяться:

• Аналіз вимог та постановка завдань
• Збір та підготовка даних
• Розробка та навчання моделей
• Оцінка та оптимізаці моделей
• Впровадження рішень у продукт
• Моніторинг та підтримка
• Дослідження та впровадження нових технологій