Digital Business and AI Technologies

Целью курса является формирование иноязычной профессионально — ориентированной коммуникативной компетенции магистрантов, позволяющей интегрироваться в международную профессиональную среду для межкультурного и профессионального общения.

Содержание курса направлено на формирование системных представлений о психологических закономерностях управленческой деятельности, специфики использования социально — психологических знаний в структуре деятельности менеджера и освоении навыков анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления.

Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о свойствах науки как вида познания и социально-культурного феномена в её историческом развитии; формирование системных представлений об общих закономерностях научного познания в его историческом развитии и изменяющемся социокультурном контексте.

Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о теоретических основах педагогической теории и педагогического мастерства, управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе, формирование представления об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы, понимание базовых принципов современной педагогики и методических подходов к решению педагогических задач высшей школы.

Педагогическая практика представляет собой вид практической деятельности магистрантов, включающий в себя преподавание специальных дисциплин, организацию учебной деятельности студентов, научно-методическую работу по предмету, получение умений и навыков в работе преподавателя.

Курс направлен на углубленное изучение современных методов ИИ, включая глубокое обучение, нейросетевые архитектуры, усиленное обучение и генеративные модели. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов и работе с библиотеками TensorFlow и PyTorch в реальных задачах.

Цель курса состоит в том, чтобы предоставить студентам глубокое понимание практического применения искусственного интеллекта в различных отраслях и оценить его социальное и этическое воздействие. Обучающиеся изучат реальные примеры применения ИИ, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и автономные системы. Курс также охватит вопросы этики, связанные с использованием ИИ, включая проблемы предвзятости данных, конфиденциальности и ответственности алгоритмов.

Курс направлен на формирование у обучающихся системного мышления, позволяющего им анализировать текущее состояние бизнеса, выявлять области для улучшения и разрабатывать стратегии цифровой трансформации.
• анализировать текущее состояние бизнеса и выявлять области для улучшения с помощью цифровых технологий.
• Разрабатывать стратегии цифровой трансформации, соответствующие целям бизнеса.
• Принимать обоснованные решения в области цифрового бизнеса и применения ИИ в бизнесе.

Цель курса «Машинное обучение для бизнеса» заключается в подготовке специалистов, способных применять методы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач. Обучающиеся изучат основные алгоритмы машинного обучения, научатся разрабатывать и обучать модели, а также применять их для прогнозирования, классификации и кластеризации данных. Курс фокусируется на практических аспектах применения машинного обучения в бизнесе, таких как анализ клиентского поведения, оптимизация маркетинговых кампаний, прогнозирование продаж и выявление мошеннических действий.

Дисциплина нацелена на формирования у магистрантов широкого понимания методологии исследований, навыков критического чтения научной литературы и разработки исследовательского инструментария.

В рамках дисциплины магистрантам предлагаются разнообразные стратегии и инструменты для создания интерактивной и стимулирующей учебной среды. В ходе курса обучающиеся изучают различные активные методы, такие как групповые проекты, ролевые игры, обратная связь и дискуссии, использование технологий и инструментов для интерактивного обучения и пути адаптации их к специфике IT-дисциплин и интеграции практических заданий и проектов в учебный процесс.

Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.

Обучающиеся изучат современные методы сбора, хранения и обработки больших данных, освоят инструменты и технологии для анализа данных, а также научатся строить прогнозные модели и визуализировать результаты анализа. Курс направлен на развитие аналитического мышления и навыков принятия решений на основе данных, что является ключевым требованием для успешной работы в цифровой экономике. Научатся эффективно работать с большими объемами данных, извлекать из них ценную информацию и применять полученные знания для принятия обоснованных бизнес-решений

Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.