Фундаментальная информатика и технологии искусственного интеллекта: программа бакалавриата в вузах Ростова-на-Дону

Содержание программы построено вокруг синтеза глубокой фундаментальной математики и передовых методов машинного обучения. Обучение включает в себя изучение алгоритмов и структур данных, дискретной математики и математической логики, а затем переходит к таким сложным темам, как глубокое обучение, обработка естественного языка (NLP) и генеративные модели. Отдельное внимание уделяется инженерным аспектам, включая программирование на CUDA и построение визуально-языковых моделей, а также прикладным задачам — от графовых нейронных сетей до мультиагентных технологий. 

Подготовка также охватывает управление IT-проектами и понимание этических, юридических аспектов ИИ. Выпускник этой программы способен разрабатывать большие языковые модели (LLM), строить интеллектуальные рекомендательные системы и применять технологии ИИ в финансах, здравоохранении, науке и образовании, имея при этом прочную теоретическую базу для продолжения исследований.

Профессиональные дисциплины:

• Основы программирования
• Дискретная математика
• Алгебра и геометрия
• Непрерывная математика
• Математическая логика
• Теория автоматов и формальных языков
• Математические основы защиты информации
• Языки программирования
• Парадигмы и технологии программирования
• Теория алгоритмов / Алгоритмы на графах
• Алгоритмы и структуры данных
• Архитектура компьютера и операционные системы
• Компьютерные сети
• Основы работы с данными для ИИ
• Управление ИТ-проектами
• Технологии и фронтиры науки о данных
• Прикладные графовые нейронные сети
• Введение в исследовательские методы в ИИ
• Этика и юридические аспекты ИИ
• Методы оптимизации и математические основы машинного обучения
• Прикладное машинное обучение
• Глубокое обучение
• Генеративные модели
• Программирование на CUDA (трек ML Engineer)
• Визуально-языковые модели (трек ML Engineer)
• Современные подходы к построению интеллектуальных и рекомендательных систем
• Агентные и мультиагентные технологии
• Продвинутые кейсы ИИ: финансы, здравоохранение, образование, наука
• Обработка естественного языка (NLP)
• Большие языковые модели (LLM)
• Экономика и право.