Main Content

8D06101 Интеллектуальные системы

Описание образовательной программы

В современном мире информационных технологий наблюдается принципиально новый качественный сдвиг, кардинально меняющий рынки и среду, в которой мы ежедневно живем и работаем. Это связано прежде всего с проникновением цифровых технологий как в повседневную жизнь людей, так и ставших «цифровыми» компаний. Действительно после оцифровки каждого бита данных и избавления от бумажных носителей информации, мировой бизнес-ландшафт превратился в сеть с тесными внутренними связями.

По данным исследования международной исследовательской и консалтинговой компании International Data Corporation (IDC), почти половина компаний заявили о своей «устремленности в цифровые технологии». Это означает, что необходимы кадры готовые к разработке цифровых стратегий и архитектур, которые имитируют работу компаний, которые изначально построили бизнес вокруг цифровых технологий. Кадры, использующие облачные, Agile и DevOps-практики, цифровые инновационные платформы и сообщества, а также интегрированное управление данными и монетизацию.

Цифровая система - метафора, которая предлагает рассматривать современные организации как смешанные сообщества и системы, в которых взаимодействуют люди и цифровые агенты. При этом открытость в объединении усилий разработчиков, развития государственно-частного партнерства и построения конкурентной среды с целью обеспечения стремительного роста числа доступных цифровых сервисов, а также улучшения их качества.

Анализируя отчеты и исследования, аналитических компаний IDC, Deloitte Consulting, Accenture, изучив образовательные программы ведущих IT университетов Великобритании, США, Канады и др. можно сделать вывод о необходимости готовить специалистов со знаниями и навыками создания интеллектуальных экосистем.

Интеллектуальные экосистем автоматизируют рабочие задачи и создают интеллектуальные среды; они заставляют машины общаться друг с другом - например, в сфере мобильных платежей, здравоохранения, дорожного движения, безопасности или наблюдения и т.д.. В этой образовательной программе студенты научатся составлять карту потребностей, а также разрабатывать и внедрять решения для потребительских технологий, таких как маяки, мобильные телефоны, умные города и дома. Будут изучать введение в технологии машинного оборудования, цифровые системы, автоматизацию и управлению, программированию, сети, Интернет вещей и сенсорные сети. Для достижения этой квалификации необходимы знания процессов проектирования, датчиков, инструментов и технологий. Интеллектуальные системы предоставляют необходимые инструменты и знания, включая подробное введение в датчики, сети, проектирование и внедрение. Кроме этого, умение планировать, разрабатывать и реализовывать проекты интеллектуальных информационных систем и Интернета вещей.

Образовательная программа уровня PhD докторантуры представляет собой совместное обучение для всех программ ИТ и дает профессиональные квалификации

  • в области представления и обработки знаний в интеллектуальных системах,
  • в области изучения методов построения логических, продукционных, сетевых моделей и их использования в интеллектуальных системах различного назначения: экспертных системах, нечетких системах, системах поддержки принятия решений, нейросетевых и генетических алгоритмах.
  • разработке методов решения задач, для которых отсутствуют формальные алгоритмы: понимание естественного языка, обучение, доказательство теорем, распознавание сложных образов и т.д.

Теоретические исследования направлены на изучение интеллектуальных процессов и создание соответствующих математических моделей. Экспериментальные работы ведутся путем составления компьютерных программ и создания машин, решающих частные интеллектуальные задачи или разумно ведущих себя в заданной ситуации.

Образовательная программа будет способствовать формированию у студента умений и навыков в областях решения задач проектирования и управления на основе методов искусственного интеллекта, зеленых технологий, разработки программного обеспечения для современных интеллектуальных экосистем.

Цель и задачи образовательной программы

Цель (цели) освоения дисциплины:

Подготовка компетентных  научно-исследовательских и педагогических кадров, для обеспечения потребностей науки, образования и производства в области современных интеллектуальных экосистем.

Задачи:

  • изучение принципов организации современных интеллектуальных систем;
  • освоение методов представления знаний и методов вывода в современных интеллектуальных системах;
  • изучение методов и программных средств разработки интеллектуальных систем различного назначения;
  • анализ реальных проблем, применение интеллектуальных систем для решения задач средствами экспертных систем, систем поддержки принятия решений.

Цель ОП - подготовить универсального специалиста, который обладает знаниями в математике, статистике, ИКТ, компьютерных науках, бизнесе и экономике.

Задачи ОП:

  1. ознакомление с концепциями и методами, составляющими основу для понимания современных достижений искусственного интеллекта и экосистем;
  2. изложение технической постановки основных задач, решаемых системами искусственного интеллекта;
  3. определение ценности программного продукта за счёт интеграции с другими продуктами
  4. ознакомление с современными областями исследования по искусственному интеллекту;
  5. ознакомление с основными моделями представления знаний и некоторыми интеллектуальными системами;
  6. рассмотрение теоретических и некоторых практических вопросов создания и эксплуатации экспертных систем, систем ;
  7. ознакомление с особенностями практического использования интеллектуальных информационных систем и систем принятия решений.
  8.  рассмотрение совокупности неразрывно связанных в единую сеть сервисов, устройств, других продуктов одной компании;
  9. разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях.
  10. cтудент должен владеть навыками комплексного анализа и аналитического обобщения результатов научно-исследовательских работ с использованием современных достижений науки и техники, навыки самостоятельного сбора данных, изучения, анализа и обобщения научно-технической информации по тематике исследования, умение создавать теоретические модели, позволяющие прогнозировать свойства исследуемых объектов, и разрабатывать предложения по внедрению результатов.