• Прикладная статистика в анализе данных
• Эффективные алгоритмы
• Машинное обучение
• Математические основы ИИ
• Глубокое обучение
• Методы обработки и генерации текста и речи
• ИИ прикладной проект

Дисциплины по выбору:

• Введение в теорию управляемых систем
• Высокопроизводительные вычисления
• Введение в компьютерное зрение
• UX/UI Дизайн
• Построение IT-команды
• Генеративные модели и оптимальный транспорт
• Диффузионные модели
• Обучение с подкреплением
• Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов
• Методы глубокого обучения в области программной инженерии
• Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа
• Психология IT-специалиста

Учебная практика, ознакомительная практика Производственная практика, технологическая (проектно-технологическая) практика

Обучаясь на программе, ты будешь иметь потенциал к дальнейшему росту как ученый в области ИИ. Ведь программа заточена на обучение базовой математике, необходимой для более глубокого понимания того, что находится у ИИ “под капотом”, и только потом на изучение современных технологий ИИ (глубокие нейронные сети, большие языковые модели, диффузионные модели, мультимодальность и т.п.).
Выбирая академический трек, ты сможешь создавать инновации в сфере ИИ, двигать науку вперед или руководить исследовательскими группами.

Выбирая траекторию развития в индустрии, ты получишь прикладную специальность на 4-м курсе и сможешь пойти на годовую практику в исследовательский отдел ИИ-компании партнера Университета Иннополис. Консультантами бакалаврской программы являются ведущие исследователи основных крупных российский компаний, активно использующих и внедряющих ИИ, таких как, Яндекс или Сбер. Ты сможешь работать инженером-исследователем (ML-/DS-инженерами), ведущим аналитиком данных, архитектором ИИ, разработчиком софта и проект-менеджером

Трек предназначен для кандидатов, увлеченных физикой, математикой и программированием, желающих заниматься разработкой ПО для робототехнических систем. Трек также подходит тем, кто интересуется работой с аппаратной частью и взаимодействием с реальными робототехническими компонентами. Студенты будут иметь возможность работать в индустриальных проектах, связанных с решением прикладных задач в области беспилотного транспорта, промышленной робототехники, тросовых роботов и систем технического зрения.

Первый курс обучения пройдет по общей для всего профиля программе. Со второго курса ты пойдешь на трек с углубленной специализацией.

Предметы трека:
- Ведение в машинное обучение
- Физика II (Электротехника)
- Теория автоматического управления
- Теоретическая механика
- Основы робототехники
- Введение в компьютерное зрение
- Прикладные технологии машинного и глубокого обучения
- Механика и механизмы
- Мехатроника
 - Автономная робототехника
- Робототехника
- Датчики и считывание
- Сигналы и системы