Системы и технологии в искусственном интеллекете
Бакалавр / 4 года / Очная форма
Факультет Цифровой экономики и финансов
Описание программы
Программа «Системы и технологии в области искусственного интеллекта» готовит специалистов, которые разрабатывают и внедряют интеллектуальные системы для решения сложных задач в различных сферах. В рамках обучения студенты изучают теоретические основы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Особое внимание уделяется практическим навыкам работы с такими инструментами, как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, а также анализу данных и разработке решений на основе больших данных. Программа охватывает такие темы, как построение нейронных сетей, предиктивная аналитика, применение ИИ в робототехнике и интеграция интеллектуальных систем с облачными платформами и интернетом вещей. Также рассматриваются вопросы этики и безопасности при использовании искусственного интеллекта. Учебный процесс включает лекции, практические занятия, проектную деятельность и стажировки в ведущих ИТ-компаниях и научных лабораториях. Выпускники программы приобретают навыки разработки алгоритмов машинного обучения, создания интеллектуальных систем для анализа данных, изображений и текста, а также оптимизации моделей для повышения их эффективности. Они востребованы в различных сферах: от разработки программного обеспечения и анализа данных до робототехники, медицины, финансов и государственного управления. Программа готовит специалистов, способных занимать ключевые должности в индустрии искусственного интеллекта и внедрять инновационные технологии в бизнес и общество.
Что будет знать выпускник?
- Разработка алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, включая настройку и оптимизацию моделей.
- Создание и внедрение интеллектуальных систем для анализа данных, изображений и текста.
- Использование современных инструментов и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn.
- Обработка и анализ больших объемов данных (Big Data) для принятия решений.
- Разработка решений на основе компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP).
- Построение автономных систем и интеграция ИИ в облачные платформы и Интернет вещей.
- Оценка и минимизация рисков при внедрении ИИ, включая вопросы безопасности и этики.
- ИТ-компании – разработка программного обеспечения, приложений и интеллектуальных систем.
- Индустрия больших данных – аналитика данных и построение моделей прогнозирования.
- Робототехника и автоматизация – разработка автономных систем и умных устройств.
- Медицина – создание систем диагностики и анализа данных пациентов.
- Финансовый сектор — разработка систем анализа рынка, прогнозирования и управления рисками.
- Государственный сектор — внедрение ИИ в системы управления, образования и безопасности.
Работодатели







Основные дисциплины
Разработка приложений на языке Python\Разработка приложений С++, C#\Анализ данных и машинное обучение\Цифровой бизнес\Хранилища данных и системы Business Intelligence\Инженерия знаний\Системы искусственного интеллекта\Моделирование и реинжиниринг бизнес-процессов\Технологии обработки естественного языка\Технологии распознавания и синтеза речи\Глубокое обучение\Технологии компьютерного зрения\Проектирование интеллектуальных информационных систем\Рынки ИКТ и организация продаж\Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений\Нейронные сети\Сквозные технологии цифровой экономики\Информационное общество и цифровая экономика\Информационный менеджмент\Разработка мобильных приложений\Инновации и бизнес в сфере ИКТ и искусственного интеллекта\Корпоративные информационные системы\Разработка Интернет-приложений
Диплом бакалавра
Настоящий диплом свидетельствует о том, что
ФИО
освоил(а) программу бакалавриата по направлению подготовки
09.03.02 «Информационные системы и технологии»
Дополнительная информация
Условия приёма:
Вступительные испытания – Математика (профиль), русский язык
Вступительные испытания для граждан РФ – Математика (профиль), русский язык, информатика
Максимальное количество набранных баллов – 100 баллов по каждой дисциплине
Минимальный проходной балл – 40 баллов по каждой дисциплине
Основа обучения – Платно-контрактная основа, Государственный заказ РУз
Форма обучения – Очная
Продолжительность обучения 4 года
Дополнительные возможности:
Стажировки и трудоустройство у индустриальных партнеров
Перечень учебных предметов, курсов, дисциплин(модулей)