1. ВиртУм ЮУрГУ
  2. Бакалавриат и специалитет ВиртУма ЮУрГУ

ЮУрГУ Центр образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта ВиртУм Программная инженерия (09.03.04)

Искусственный интеллект, глубокое обучение и анализ данных: программа бакалавриата Центра ВиртУм ЮУрГУ

  • от 191 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 60 бюджет. мест
  • 30 платных мест
  • 4 года обучения
  • новая программа
  • Кредит на учёбу от Сбера

Поделиться с друзьями

Центр ИИ ВиртУм ЮУрГУ: проходной балл на программу "Искусственный интеллект, глубокое обучение и анализ данных"

Бюджет Платно

Статистика за 2025 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Информатика 

или Физика

1 вариант

Детали

Город
Челябинск
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

Программа является многогранным обучающим курсом, который объединяет различные аспекты искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных систем.

Студенты получат глубокое понимание основных технологий, алгоритмов и методов, используемых в области искусственного интеллекта. Они изучат разработку и оптимизацию ИИ-систем, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Студенты будут погружены в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, автоматического планирования и принятия решений.

Кроме того, программа также включает изучение когнитивных систем, которые моделируют и имитируют человеческое мышление и понимание. Студенты узнают о когнитивных архитектурах, символьных и статистических моделях памяти, робототехнике и интерфейсах человек-компьютер.

Студенты будут разрабатывать навыки программирования и анализа данных, а также освоят инструменты и платформы, используемые в разработке искусственного интеллекта. Они будут изучать принципы этики и ответственности в области искусственного интеллекта, а также рассматривать социальные и этические вопросы, связанные с развитием и применением ИИ.

Примерный перечень дисциплин:

  • Введение в программную инженерию
  • Математические основы искусственного интеллекта
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Программирование на языке Python
  • Основы машинного обучения
  • Математическая статистика
  • Линейная алгебра
  • Обработка естественного языка
  • Компьютерное зрение
  • Глубокое обучение и нейронные сети
  • Основы робототехники
  • Теория игр и многокритериальное принятие решений
  • Когнитивная психология
  • Логическое программирование
  • Автоматическое планирование
  • Большие данные и анализ данных
  • Этика искусственного интеллекта
  • Компьютерные сети и безопасность
  • Вероятностные графические модели
  • Методы оптимизации
  • Интеллектуальный анализ данных
  • Методы анализа временных рядов
  • Символьные системы и экспертные системы
  • Распределенные вычисления и параллельное программирование
  • Моделирование и имитационное моделирование
  • Методы автоматического распознавания речи
  • Методы машинного перевода
  • Методы анализа социальных сетей
  • Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
  • Автоматическое обучение
  • Контроль и управление в ИИ-системах
  • Обработка естественного языка на основе глубокого обучения
  • Распределенное и облачное вычисление
  • Компьютерная графика и визуализация
  • Системы поддержки принятия решений в реальном времени
  • Проектирование интерфейсов человек-компьютер
  • Разработка мобильных и веб-приложений
  • Анализ изображений и видео
  • Распознавание образов и машинное зрение в реальном времени
  • Проектная работа в области искусственного интеллекта и когнитивных систем.