Инженерия интеллектуальных систем: программа бакалавриата КГУ

Содержание образования представляет собой сбалансированное сочетание фундаментальных естественно-научных дисциплин и узкоспециализированных инженерных практик. Студенты погружаются в изучение математического аппарата, необходимого для моделирования сложных процессов, и осваивают архитектуру современных вычислительных систем. Значительная часть учебного плана посвящена методам программирования, где акцент делается на создание надежного и верифицируемого кода.

Особое место в подготовке занимает формирование компетенций в области искусственного интеллекта, где будущие инженеры учатся работать с нейронными сетями, машинным обучением, интеллектуальным анализом данных и машинным зрением. Параллельно с техническими аспектами изучаются вопросы проектирования баз данных, защиты информации, сетевого взаимодействия, а также управления IT-проектами и архитектурой предприятий. Завершает картину гуманитарная и правовая подготовка, обеспечивающая понимание контекста разработки программных продуктов и навыки эффективной коммуникации.

Профессиональные дисциплины:

• Русский язык и культура речи
• Иностранный язык
• Экономика
• Философия
• Безопасность жизнедеятельности
• Математический анализ
• Основы математической логики
• Дискретный анализ
• Алгебра и геометрия
• Анализ функций одной переменной
• Основы статистической обработки данных
• Физика
• Электротехника и электроника
• Цифровая схемотехника
• Введение в информатику
• Введение в программирование
• Прикладная теория цифровых автоматов
• Языки и методы программирования
• Основы проектирования баз данных
• Архитектура вычислительных систем
• Системы искусственного интеллекта
• Сети и системы передачи информации
• Защита информации
• Инженерная графика
• Администрирование операционных систем
• Информационно-правовое обеспечение программного продукта
• Информационные технологии.

Вариативная часть:

• Декларативное программирование
• Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных
• Нейронные сети
• Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
• Математические методы в прикладных интеллектуальных системах
• Машинное зрение и распознавание изображений
• Микропроцессорные системы
• Методы программирования на языках высокого уровня
• Технология программирования
• Основы проектирования интеллектуальных систем
• Программирование мобильных устройств
• Системное программирование
• Верификация программного обеспечения.

Дисциплины по выбору:

• Менеджмент IТ-проектов
• Архитектура предприятий
• Теория информации, данные, знания
• Основы кибернетики.