Искусственный интеллект: нейросети и нейрочипы: программа бакалавриата ЧГУ им. И.Н. Ульянова

Студенты проходят углубленную подготовку по прикладной математике, методам машинного и глубокого обучения, а также алгоритмам компьютерного зрения и обработки естественного языка. Основное внимание уделяется проектированию, обучению и тестированию современных архитектур нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные модели, а также методам работы с большими массивами данных.

Технологической особенностью программы является изучение принципов создания и программирования нейроморфных систем и нейрочипов. Студенты осваивают низкоуровневое программирование, архитектуру специализированных вычислительных устройств, импульсные нейронные сети и методы оптимизации алгоритмов ИИ для работы на ограниченных аппаратных ресурсах. В ходе обучения формируются навыки развертывания интеллектуальных моделей в промышленную эксплуатацию и их интеграции с микроконтроллерами и робототехническими комплексами.

Дисциплины программы:

• Философия
• История России
• Иностранный язык
• Безопасность жизнедеятельности
• Физическая культура и спорт
• Основы российской государственности
• Русский язык и деловые коммуникации
• Экономика
• Основы проектной деятельности
• История и культура Чувашии
• Социология
• Гибкие навыки развития карьеры
• Правоведение
• Введение в специальность
• Аналитическая геометрия
• Информатика и информационные технологии
• Программирование в Python
• Математический анализ
• Физика
• Введение в искусственный интеллект
• Линейная алгебра
• Введение в дискретную математику
• Введение в конечномерный анализ
• Алгоритмы и структуры данных
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Дифференциальные уравнения
• Теория функций комплексного переменного
• Базы данных
• Язык программирования С++
• Компьютерная графика и веб-дизайн
• Основы машинного обучения
• Финансовая математика
• История и развитие искусственного интеллекта
• Язык SQL в СУБД
• Теория риска и моделирование рисковых ситуаций
• Математические основы теории прогнозирования
• Теоретическая механика
• 1С: администрирование, конфигурирование, программирование
• Численные методы
• Педагогика и психология
• Интеллектуальный анализ данных и импульсные нейронные сети
• Функциональный анализ
• Методы оптимизации
• Уравнения математической физики
• Технологии нейрочипов и их применение
• Анализ больших данных
• Теория случайных процессов
• Исследование операций
• Информационная безопасность
• Основы искусственного интеллекта и теория принятия решений
• Введение в робототехнику
• Математические методы в логистике
• Прикладные модели и системы
• Методы решения некорректно поставленных задач
• Методы многокритериальной оптимизации.

Дисциплины по выбору:

• Многомерные статистические методы
• Стохастическая финансовая математика
• Интеллектуальные системы в процессах управления
• Математические методы и модели в управлении
• Практикум по машинному обучению
• Эконометрическое моделирование.