Магистратура "Моделирование систем искусственного интеллекта / Modeling of Artifical Intelligence Systems)" в ИПМКН НИ ТГУ, Томск

Программа ориентирована на подготовку специалистов в области высокоуровневых решений в сфере информационных технологий, проектирования, реализации и внедрения, на получение знаний и навыков практического использования современных платформ и методов разработки приложений, в т.ч. инструментальных средств систем искусственного интеллекта.

Изучаемые дисциплины:

• Лидерство и руководство командной работой
• Профессиональная коммуникация на иностранном языке Professional communication in a foreign
• Межкультурное взаимодействие
• Деловой английский язык Business English
• История информатики
• Информационная безопасность и работа с персональными данными
• Введение в интеллектуальный анализ данных
• Статистический анализ данных
• Математические методы и модели для компьютерных наук
• Разработка программного обеспечения
• Введение в программную инженерию
• Разработка программного обеспечения и скриптовые языки
• Алгоритмы и структуры данных
• Devops инженерия
• Введение в специализацию
• Интернет вещей
• Индустриальная аналитика данных.

Вариативная часть:

• Постреляционные модели данных
• Рефакторинг и обратное проектирование
• Архитектура программных систем
• Разработка Web-приложений
• Проектирование UX/UI
• Бизнес-моделирование
• Технологии высокопроизводительной обработки больших данных
• Нейронные сети
• Глубинное обучение
• Теория телетрафик
• Непрерывные математические модели
• Дискретные математические модели.

Дисциплины по выбору:

• Введение в иммерсивные технологии, техническое зрение и видеоаналитику
• Технологии виртуальной и дополненной реальности
• Основы 3D моделирования
• Введение цифровизацию государственного и муниципального управления
• Введение в цифровую экономику
• Технологии отраслевой цифровизации
• Ведение в информационную безопасность
• Введение в компьютерную безопасность
• Организационное и правовое обеспечение информационной безопасности
• Введение в исследование стохастических систем
• Вероятностные модели логистики
• Оценка состояний дважды стохастических потоков событий
• Введение в интеллектуальный анализ больших данных
•  Представление знаний и визуализация данных
• Анализ и моделирование общественно-политических процессов.