Программа призвана обеспечить студентов необходимыми знаниями и навыками в области обработки и анализа данных, а также применения методов искусственного интеллекта для решения сложных задач.
Программа включает изучение основных концепций и методов обработки данных, включая сбор, хранение, обработку и визуализацию данных. Студенты получат практические навыки работы с различными инструментами и технологиями, используемыми в процессе обработки и анализа данных.
Кроме того, программа уделяет особое внимание методам искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и алгоритмы искусственного интеллекта. Студенты изучат принципы работы этих методов, их применение в различных областях, а также будут разрабатывать собственные модели и системы искусственного интеллекта.
В ходе обучения студенты также ознакомятся с этическими и социальными аспектами применения данных и искусственного интеллекта, а также получат понимание о текущих трендах и вызовах в этой области. В результате программы бакалавриата студенты будут готовы применять свои знания и навыки в реальных проектах и исследованиях, связанных с обработкой данных и методами искусственного интеллекта.
Профессиональные дисциплины:
- Иностранный язык
- Математика
- Алгебра и геометрия
- Математический анализ
- Специальные главы математики
- Физика
- Информатика
- Введение в 3D-моделирование и автоматизированное проектирование
- Безопасность жизнедеятельности
- Электротехника
- Электроника и схемотехника
- Программирование
- Основы программирования
- Программирование на языках высокого уровня
- Объектно-ориентированное программирование
- Операционные системы
- Организационная защита информации
- Метрология, стандартизация и сертификация
- Культурология
- Правоведение.
Вариативная часть:
- Деловой иностранный язык
- Экономика
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Базы данных
- Хранилища данных
- Структуры и алгоритмы обработки данных
- Алгоритмы и методы представления графической информации
- Компьютерные сети и телекоммуникации
- Архитектура ЭВМ
- Пакеты прикладных программ.
Дисциплины по выбору:
- Вычислительные методы в анализе данных
- Теория игр
- Основы теории переключательных функций
- Проектирование и архитектура программных систем
- Теория дискретных устройств
- Практикум по виду профессиональной деятельности
- Дифференциальные уравнения
- Методы оптимизации
- Случайные процессы
- Дискретная математика
- Алгоритмы обработки информации
- Операционные системы семейства Unix / Linux
- Фреймворки. Среды разработки
- Основы программирования на платформе NET
- Программирование на языке Java
- Аналитика информационных систем
- Машинно-ориентированные языки
- Методы искусственного интеллекта
- Большие данные в управлении многосвязными объектами
- Машинное обучение и анализ данных
- Теория и методы решения некорректных и неустойчивых задач
- Системный анализ
- Компьютерное моделирование
- Имитационное моделирование
- Теория нечетких множеств и ее приложения
- Обработка нечёткой информации в системах принятия решений.