Магистратура "Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование" ПГНИУ, Пермь

Студенты получают навыки работы с методами искусственного интеллекта, включая алгоритмы распознавания образов, детекции объектов, а также анализ временных рядов и обработки больших данных. Обучение охватывает важные аспекты разработки рекомендательных систем, теории перколяции и параллельных вычислений, что позволяет эффективно использовать вычислительные мощности для решения комплексных задач.

Особое внимание уделяется созданию систем машинного обучения, работе с инструментами для сбора данных в сети Интернет, а также использованию компьютерного зрения для анализа изображений. Программа включает также изучение методов обработки естественного языка и алгоритмов оптимизации. В рамках обучения студенты осваивают важные дисциплины, связанные с математическим моделированием динамических систем и оптимальным управлением, что позволяет им разрабатывать эффективные решения для различных областей, от автоматизации процессов до создания интеллектуальных систем для различных индустрий.

Важной частью обучения является изучение принципов проектного управления и навыков академической коммуникации на английском языке, что способствует подготовке к успешной профессиональной карьере как в исследовательских, так и в прикладных областях. Студенты также могут развивать навыки работы в международной среде, благодаря углубленной подготовке по коммуникациям и межкультурному взаимодействию.

Примерный учебный план:

• DevOps
• SOTA алгоритмы распознавания и детекции объектов
• Алгоритмы искусственного интеллекта распознавания образов
• Анализ временных рядов методами искусственного интеллекта
• Дополнительные главы теории графов и оптимизационных алгоритмов
• Инструменты автоматизированного сбора данных в сети Интернет
• Интеллектуальный анализ данных методами машинного обучения
• Компьютерное зрение
• Компьютерные технологии обработки больших массивов данных
• Методы обработки естественного языка
• Методы теории перколяции
• Оптимизация параллельных вычислений на CUDA
• Принципы параллельных вычислений
• Рекомендательные системы
• Системы искусственного интеллекта
• Академическая и профессиональная коммуникация на иностранном языке (английский)
• Культурное разнообразие и диалог между культурами
• Оптимальное управление динамическими системами
• Управление проектами.

Дисциплины по выбору:

• Основы переговорного процесса
• Устная иноязычная коммуникация в академической и профессиональной среде
• Письменная иноязычная коммуникация в академической и профессиональной среде
• Управление конфликтами в профессиональной среде.