09.04.03 Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений
Прикладная информатика – направление подготовки, формирующее комплексные компетенции в области интеллектуальных методов обработки информации, построения и использования баз данных, методов извлечения знаний из данных, современных программных систем и методов программирования для анализа данных, методов искусственного интеллекта и машинного обучения, систем управления знаниями, а также использования этих инструментов для эффективного управления современным предприятием, основанным на ИТ.
Практические навыки:
- управления данными предприятия, в том числе разработки баз данных и знаний, создание онтологий предметной области;
- обработки данных методами статистического анализа, машинного обучения искусственного интеллекта;
- обработки текста и его формализации;
- построения прогностических моделей, классификации объектов из различных областей, выявления скрытых закономерностей и др.;
- принятия решений, основанных на интеллектуальном анализе данных;
- разработки на языках R и Python;
- использования технологий Big Data.
Преимущества образования.
Вы сможете:
- перейти на новый этап работы с информацией с помощью технологий Big Data;
- освоить новые направления бизнеса, при этом умение работать с технологиями искусственного интеллекта поможет компании получить преимущество перед конкурентами;
- составить свое мнение о «непонятном» искусственном интеллекте и машинном обучении, получив знания, умения и навыки работы с новейшими технологиями;
- продолжить образование в аспирантуре.
Актуальность образования.
Специалисты в области прикладной информатики обеспечивают работу предприятий всех отраслей народного хозяйства: финансовой сферы, торговых и производственных предприятий, структур государственной службы и др. В современной инновационной экономике с постоянным ростом уровня информатизации, прикладная информатика – одна из самых востребованных профессий, а тем более в совокупности с новейшими современными, эффективными и актуальными компетенциями.
Особенности реализации образовательного процесса во ВВГУ:
- обучение в практико-исследовательском комплексе;
- использование в процессе обучения современной облачной инфраструктуры;
- высококвалифицированный профессорско-преподавательский состав (доктора и кандидаты наук, большинство из которых удостоены почетных званий и наград, имеют патенты на изобретения, вносят весомый вклад в развитие научных исследований, являются обладателями премий и грантов, заслуженные деятели науки);
- ориентация учебного процесса магистратуры на научно-исследовательскую и инновационную деятельность;
- разработка и реализация технических проектов в рамках дипломного проектирования студентов по заказу предприятий и организаций г. Владивостока и Приморского края;
- организация производственных практик на ведущих предприятиях и в организациях города;
- участие в реальных ИТ-проектах вуза в процессе обучения;
- практикоориентированность обучения с акцентом на предпринимательскую деятельность;
- применение в обучении современных информационных технологий. Учебные лаборатории кафедры оснащены современным компьютерным и специализированным оборудованием и программным обеспечением (оборудование для «Умного дома», телекоммуникационное оборудование, кластеры серверной виртуализации и виртуализации рабочих мест и пр.);
- применение современных форм обучения (case-studies, презентации, тренинги, деловые игры, тестовый контроль знаний);
- наличие конференц-зала, оборудованного специальной конференц-связью и конгресс-системой последнего поколения, позволяющих в on-line режиме слушать лекции профессоров ведущих мировых университетов и участвовать в дискуссиях со студентами зарубежных вузов;
- использование технологий электронного обучения (очные занятия + самостоятельная работа обучающихся с электронными учебными курсами и иными образовательными ресурсами, размещаемыми в электронной образовательной среде ВВГУ).
Вступительные испытания
Профиль | Базовый уровень образования | Вступительные испытания |
Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений | Высшее образование | Конкурс документов (портфолио): документы для участия в конкурсе, мотивационное письмо и эссе |
Дисциплины учебного плана, рабочие программы дисциплин, практик
Дисциплина | Зачетных единиц | Часов | Недель | Форма аттестации |
Деловое общение на иностранном языке | 2 | 72 |
Зачет |
|
Инженерия знаний | 3 | 108 |
Экзамен |
|
Методы машинного обучения на языке R | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Методы статистического анализа и прогнозирования на языке R | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Управление ИТ-проектами | 3 | 108 |
Экзамен |
|
Семинар НИР | 2 | 72 |
Зачет |
|
Проектирование пользовательского интерфейса | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Реляционные и нереляционные базы данных (SQL и NOSQL) | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Учебная ознакомительная практика | 3 | 107 |
Зачет |
Дисциплина | Зачетных единиц | Часов | Недель | Форма аттестации |
Искусственный интеллект и глубокое обучение на R и Python | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Компьютерная лингвистика | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Системы, основанные на знаниях | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Технологии сбора и предварительной обработки данных | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Семинар НИР | 3 | 108 |
Зачет |
|
Гейм-дизайн и проектирование игр | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Методы оптимизации в экономике | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Производственная научно-исследовательская практика (НИР) | 9 | 323 |
Зачет |
|
Компьютерные технологии в науке и практике | 2 | 72 |
Зачет |
Дисциплина | Зачетных единиц | Часов | Недель | Форма аттестации |
Коллективная разработка интеллектуальных систем | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Методология анализа данных | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Системы поддержки принятия решений | 3 | 108 |
Экзамен |
|
Семинар НИР | 3 | 108 |
Зачет |
|
Анализ сигналов и изображений | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Системы управления эффективностью бизнеса | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Производственная научно-исследовательская практика (НИР) | 9 | 323 |
Зачет |
|
Управленческая статистика | 3 | 108 |
Зачет |
Дисциплина | Зачетных единиц | Часов | Недель | Форма аттестации |
Имитационное моделирование | 4 | 144 |
Зачет |
|
Технологии Big Data | 4 | 144 |
Экзамен |
|
Технологии представления данных (BI) | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Данные биологии, медицины и других естественно-научных дисциплин | 5 | 180 |
Экзамен |
|
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы | 15 | 530 |
Итоговая гос. аттестация |