ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА МИКРОКВАЛИФИКАЦИЙ «ARTIFICIAL INTELLIGENCE SPECIALIST. BASIC LEVEL»

Паспорт образовательной программы

Область образования: Информационно-коммуникационные технологии
Направление подготовки: Телекоммуникации
Группа образовательных программ: Коммуникации и коммуникационные технологии
Номер лицензии на направление подготовки: KZ67LAA00019559
Объем кредитов: 21
Регистрационный номер: MCCE-2023/0006
Дата регистрации: 04.05.2023 г.
Языки обучения: русский, английский
Организация-партнер: Samsung Electronics Central Eurasia

Краткое описание образовательной программы микроквалификации

Основное направление ОП:
освоение принципов организации и функционирования интеллектуальных систем с использованием методов и алгоритмов машинного обучения, в частности базового уровня при работе с роботом, а также получение практических навыков их проектирования.

Цель ОП микроквалификации:
Обучение современным технологиям в области искусственного интеллекта и их применения в роботизированных системах

Задачи ОП микроквалификации:
— изучение методологии логического, функционального, объектно-ориентированного программирования на языках высокого уровня;
— разрабатывать экспертные интеллектуальные системы с использованием методов машинного обучения на базе робота;
— изучить нейросетевые методы проектирования в задачах искусственного интеллекта;
— развитие навыков работы с промышленными роботами на уровне создания интеллектуальных систем;
— приобрести теоретические и практические знания в области искусственного интеллекта в целом и, в частности, в области создания алгоритмов, способных к обучению.

ФОРМИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

РО1. Уметь создавать программные продукты в области искусственного интеллекта с использованием методов машинного обучения.
РО2. Уметь управлять интеллектуальными системами на базе роботизированных комплексов.
РО3. Уметь применять методологии современных языков программирования в работе с интеллектуальными системами с помощью нейросетевых методов.
РО4. Уметь использовать технологии искусственного интеллекта и ориентироваться в различных типах интеллектуальных систем и методах представления знаний;
РО5. Уметь разрабатывать нейросетевые технологии для различных задач при работе с роботизированными устройствами.
РО6. Уметь создавать интеллектуальные системы и использовать современные программные инструменты для сбора, систематизации, обработки и представления данных.
РО7. Уметь понимать, обрабатывать и размышлять о новых и устоявшихся результатах исследований в области искусственного интеллекта в работе с роботизированными комплексами.

СВЕДЕНИЯ О ДИСЦИПЛИНАХ

Наименование дисциплины Краткое описание дисциплины Кол-во кредитов Кол-во акад.часов Формируемые компетенции (коды)
1. Введение в программирование (С++) Курс предназначен для изучения основ программирования и отладки программ. Рассматриваются неформальное определение понятия алгоритм, переменные, типы данных языка С++, итеративные конструкции, ветвления в коде, получение доступа к локальным и удаленным файлам, работа с функциями на языке C++. 5 150 ПК1, ПК4, ПК6
Продвинутое программирование на C/C++ Изучаются алгоритмы и структуры данных в программировании на С/С++, синтаксис современного языка программирования, управляющие операторы, функции, процедуры и работа с файлами. Рассматриваются основы принципы разработки текстов программ и их трансляции в современных средах программирования. Даются принципиальные основы и навыки проектирования программ с многооконным интерфейсом, методы и способы устранения ошибок при их наличии в процессе написания алгоритмов и кодов программ. Исследуется продвинутое программирование на С/С++ с применением системного подхода многозадачности, файловая система, межпроцессорное взаимодействие и обработка ошибок. 5 150 ПК1, ПК4, ПК6
2. Введение в интеллектуальные системы Курс направлен на формирование у студентов представления о цифровой электронике, основах цифровой схемотехники, принципах работы и проектирования цифровых устройств. В курсе рассматриваются основные методы описания и синтеза логических схем, современные средства разработки цифровых устройств. 5 120 ПК2, ПК4, ПК6
Машинное обучение Цель курса — получить теоретические и практические знания в области искусственного интеллекта в целом, и в частности в построении алгоритмов, способных обучаться. Курс рассматривает основные алгоритмы машинного обучения, различные подходы и технологии анализа данных, их качества, особенности и влияние в различных сферах науки и техники. В результате освоения курса, обучающиеся смогут применять методы машинного обучения для визуализации своих данных, строить графики, качественно представлять результаты. 5 120 ПК2, ПК4, ПК5, ПК6
3. Итоговая аттестация Целью итоговой аттестации обучающегося является оценка результатов обучения и профессиональных компетенций, достигнутых по завершению изучения образовательной программы микроквалификации 1 30