Магистратура "Перспективные методы искусственного интеллекта в анализе данных" БФУ им. И. Канта, Калининград

Программа предлагает глубокое погружение в область создания и применения передовых алгоритмов искусственного интеллекта для решения сложных задач в современных и перспективных информационно-коммуникационных системах. Основной фокус сделан на фундаментальную исследовательскую подготовку в русле прикладной математики и информатики, что позволяет не просто использовать существующие инструменты, а разрабатывать новые математические модели и интеллектуальные методы для сетей передачи и обработки данных.

В рамках этого направления осваивается проектирование адаптивных и самоуправляемых сетевых инфраструктур, интегрируются принципы машинного обучения и прикладной статистики для анализа трафика, управления качеством сервиса и обеспечения безопасности. Особое внимание уделяется работе с распределенными системами, большими данными и разработке интеллектуальных решений для задач в реальном времени, включая обработку естественного языка и сложной графической информации. Это образование готовит специалистов, способных создавать и внедрять научно-обоснованные интеллектуальные системы, определяющие развитие цифровой инфраструктуры будущего.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Современная философия и методология науки
• История и методология прикладной математики и информатики
• Управление проектами
• Введение в облачные вычисления
• Информационная безопасность
• Адаптивные сервис-ориентированные сети
• Методы машинного обучения
• Интеллектуальные управляющие системы реального времени
• Инструменты прикладной статистики
• Спецсеминар "Методы искусственного интеллекта в сетях передачи и обработки данных".

Дисциплины по выбору:

• Алгебраические коды
• Объектно-ориентированное проектирование и паттерны программирования
• Основы программно-конфигурируемых сетей
• Современные методы разработки интеллектуальных интерфейсов
• Распределенные алгоритмы: принципы устройства и применения
• Распределенные базы данных
• Технологии сотовой связи
• Системы искусственного интеллекта
• Математические основы верификации программ
• Нейросети в задачах цифрового анализа данных
• Методы управления качеством сетевого сервиса
• Формализация и работа с естественным языком
• Алгебраические методы в задачах сжатия, обработки и передачи информации
• Моделирование и визуализация 3D моделей объектов
• Архитектура сетевых устройств
• Обработка и визуализация больших объемов графических данных.