Магистратура "Управление данными и искусственный интеллект" СГУ, Сочи

Содержание программы ориентировано на освоение передовых подходов машинного обучения, включая глубокое обучение и нейросетевые архитектуры, а также на изучение современных методов обработки и анализа данных. Значительное место в учебном плане занимает практическая работа с большими и разнородными массивами информации, технологиями их хранения и подготовки для последующего моделирования. Особое внимание уделяется процессам создания алгоритмов компьютерного зрения, обработки естественного языка и построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений, что позволяет выпускникам проектировать законченные программные продукты и сервисы с элементами ИИ.

Ключевой характеристикой обучения является его практико-ориентированный характер, реализуемый через вовлечение студентов в работу над реальными междисциплинарными проектами. Такие проекты предлагаются и курируются ведущими компаниями-партнерами из ИТ-сферы и научно-исследовательского сектора, что обеспечивает непрерывное применение получаемых знаний. В рамках этой деятельности студенты проходят полный цикл создания ИИ-решения: от сбора и первичного анализа данных до разработки, валидации моделей, программной реализации алгоритмов и управления жизненным циклом проектов. 

Профессиональные дисциплины:

• Методы научных исследований
• Иностранный язык делового и профессионального общения
• Математические методы и модели поддержки принятия решений
• Информационное общество и проблемы прикладной информатики
• Методология и технология проектирования информационных систем
• Архитектура предприятий и информационных систем
• Современные технологии разработки программного обеспечения
• Управление ИТ-проектами
• Менеджмент профессиональной траектории
• Основы машинного обучения
• Современные методы обработки данных
• Технологии систем управления базами данных
• Технологии интеллектуального компьютерного зрения
• Методы статистической обработки информации в приложениях искусственного интеллекта
• Инновационный менеджмент
• Data Science: инструментарий и жизненный цикл проекта
• Информационный поиск и обработка текстов на естественном языке
• Теория нейронных сетей
• Прикладные задачи машинного обучения
• Управление проектами
• Алгоритмы компьютерного зрения
• Технологии хранения и обработки больших объёмов данных
• Аналитика данных в Python
• Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
• Системы искусственного интеллекта.