1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение'|Математические и естественно-научные основы искусственного интеллекта

1002

Уровень образования образовательной прог: Аспирантура

Код программы: 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение

Направление подготовки: Математические и естественно-научные основы искусственного интеллекта

Локация: Ростов-на-Дону

Структурное подразделение: Международный исследовательский институт интеллектуальных материалов

Количество мест на коммерческую основу: 1

Срок обучения: 3 года

Стоимость обучения в год: 220 000

Набор базовых дисциплин
Набор базовых профильных дисциплин
Что будет во время обучения?
Набор общеуниверситетских дисциплин
Где смогут работать выпускники программы?
Кого и зачем учат по данной программе?
Преимущества программы

Набор базовых дисциплин

История и философия науки, История науки, Иностранный язык, Педагогика высшей школы, Методики профессионально-ориентированного обучения

Набор базовых профильных дисциплин

Научный компонент программы включает в себя: 1. Научно-исследовательскую деятельность 2. Подготовку научных публикаций

Что будет во время обучения?

Формирование высококвалифицированных научных и научно-педагогических кадров, отвечающих потребностям социально-экономического развития страны, способных позитивно влиять на внутрироссийские и мировые процессы, в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Направленность программы: Математические и естественно-научные основы искусственного интеллекта.

Набор общеуниверситетских дисциплин

Где смогут работать выпускники программы?

Кого и зачем учат по данной программе?

Преимущества программы

Концепция программы аспирантуры по направлению подготовки 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение» направленности «Математические и естественно-научные основы искусственного интеллекта» является: -подготовка специалистов, владеющих фундаментальными знаниями в области искусственного интеллекта, обладающих универсальными, общепрофессиональными и профессиональными компетенциями исследователя и преподавателя и подготовленных к защите научно-квалификационной работы (диссертации) на соискание ученой степени кандидата наук по научной специальности 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение; -формирование у выпускников навыков практической реализации и внедрения инновационных решений и проектов в области интеллектуальных систем, задач планирования и организации работ, проведения анализа рыночной эффективности создаваемых систем, авторского сопровождение предлагаемых решений, подготовки по результатам выполненных исследований научно-технических отчетов, публикаций и научных докладов, а также разработки учебно-методических материалов для обучающихся по дисциплинам предметной области данного направления.