Технологии искусственного и дополненного интеллекта: программа бакалавриата НИУ ВШЭ - Нижний Новгород

В ходе обучения студенты получат глубокие знания и практические навыки, связанные с разработкой и применением искусственного интеллекта (ИИ) и дополненного интеллекта (АИ) в различных сферах.

Студенты будут изучать основные принципы и техники, лежащие в основе разработки искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, алгоритмы классификации и регрессии, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Они также будут изучать методы и инструменты разработки программного обеспечения, необходимые для создания и внедрения ИИ и АИ систем.

Важная часть программы будет посвящена практическим проектам, которые позволят студентам применить свои знания на практике. Они будут работать с реальными наборами данных, разрабатывать и оптимизировать ИИ и АИ модели, а также анализировать и интерпретировать результаты. Такие проекты помогут студентам развить навыки работы в команде, критического мышления и проблемного анализа.

Кроме того, программа также будет включать в себя изучение этических и правовых аспектов, связанных с применением искусственного интеллекта, а также рассмотрение социальных и экономических последствий его использования. Студенты будут обучены этическим принципам и нормам, чтобы они могли разрабатывать и применять ИИ-технологии с учетом общественных интересов и потребностей.

В целом, программа бакалавриата по технологиям искусственного и дополненного интеллекта предоставит студентам фундаментальные знания и практические навыки в области программной инженерии, с акцентом на разработку и применение искусственного интеллекта и дополненного интеллекта в различных сферах.

Основные дисциплины:

• Алгоритмы и структуры данных
• Объектно-ориентированное программирование
• Высокоуровневые языки программирования
• Программирование (C#, Python, Java)
• Управление данными
• Машинное обучение
• Нейронные сети
• Проектирование и реализация систем искусственного интеллекта
• Дисциплины по генеративному, объяснимому, прикладному искусственному интеллекту
• Дискретная математика
• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Вероятностные математические модели
• Английский язык
• Коммуникации и презентация
• Экономика, право.