Русский Образовательная программа нацелена на подготовку аспирантов, способных проводить самостоятельные научные исследования и разработки в области искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных, интеллектуальных информационных систем и алгоритмического обеспечения современных цифровых технологий. В результате обучения аспиранты овладевают современными методами построения, обучения, оценки и внедрения моделей искусственного интеллекта, а также подходами к разработке интеллектуальных систем для решения сложных научных, инженерных, производственных и социально-экономических задач.
В рамках программы аспиранты изучают теоретические основы искусственного интеллекта и машинного обучения, методы анализа больших данных, построения предиктивных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интеллектуального поиска, принятия решений и построения человеко-машинных систем. Особое внимание уделяется разработке новых алгоритмов, оценке качества и эффективности моделей, интерпретируемости решений, применению нейросетевых методов, созданию программного обеспечения для систем искусственного интеллекта и использованию высокопроизводительных вычислений.
После освоения программы аспирантуры по данной научной специальности выпускники будут готовы осуществлять научно-исследовательскую, педагогическую, проектную, экспертно-аналитическую и инженерно-разработческую деятельность в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Выпускники смогут работать над созданием интеллектуальных систем, алгоритмов анализа данных, систем поддержки принятия решений, нейросетевых моделей, программных решений для обработки текстов, изображений, сигналов, производственных и научных данных.
Ключевые особенности:
— Подготовка исследователей в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.
— Сочетание фундаментальной математической, алгоритмической и программной подготовки.
— Изучение методов машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа данных и разработки ИИ-систем.
— Ориентация на решение научных и прикладных задач в промышленности, медицине, образовании, финансах, телекоммуникациях, кибербезопасности и цифровом инжиниринге.
— Возможность участия в научно-исследовательских проектах, связанных с разработкой интеллектуальных систем, нейросетевых технологий, систем анализа данных, RAG-систем, рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений.
— Подготовка специалистов, способных создавать новые алгоритмы, модели и программные решения для задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Искусственный интеллект и машинное обучение
- Обучение с подкреплением
- Основы машинного обучения
- Модели объяснительного интеллекта
- Статистика больших данных
- Специалист по системам поддержки принятия решений
- Эксперт в области оценки качества и эффективности ИИ-систем
- Специалист по компьютерному зрению
- Специалист по обработке естественного языка
- Разработчик нейросетевых моделей
- Разработчик интеллектуальных информационных систем
- Специалист в области искусственного интеллекта
- Разработка методов машинного обучения для анализа больших данных
- Исследование алгоритмов глубокого обучения для распознавания и классификации объектов
- Разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений
- Методы обработки естественного языка для анализа текстовых данных
- Разработка и оценка качества рекомендательных систем
- Разработка интеллектуальных алгоритмов распознавания музыки на фоне речи для борьбы с галлюцинациями моделей транскрибирования
- Исследование и подбор алгоритмов и моделей распознавания текста в различных кейсах
- Разработка новых моделей машинного обучения на основе композиций глубоких лесов и нейронных сетей для решения задач медицинской диагностики
- Разработка мультиагентного диспетчера управления ресурсами гетерогенной суперкомпьютерной платформой с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта
- Разработка системы интеллектуального сравнения и сопоставления трехмерных моделей
- Разработка платформы расширенной аналитики кибербезопасности предприятий
- Создание персонализированных методов оценки здоровья и риска онкологических заболеваний на основе интеллектуальной обработки больших массивов данных мультимодальной лучевой диагностики
- Методы и алгоритмы интерпретации моделей машинного обучения и объяснительного интеллекта в анализе цензурированных данных и оценке эффекта воздействия
- Разработка и исследование моделей машинного обучения для решения фундаментальных задач искусственного интеллекта в топливно-энергетическом комплексе