Программное обеспечение систем искусственного интеллекта (ИУК4): программа бакалавриата ИУ-КФ Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана

В рамках программы студенты осваивают ключевые аспекты проектирования, разработки и управления программными системами, а также изучают методы машинного обучения, обработки больших данных и работы с современными технологиями. Особое внимание уделяется практическим навыкам, включая разработку мобильных и веб-приложений, работу с базами данных, обеспечение информационной безопасности и внедрение DevOps-практик.

Программа также предусматривает изучение современных подходов к созданию пользовательских интерфейсов, управлению IT-проектами и применению искусственного интеллекта в различных областях. Это позволяет выпускникам быть востребованными специалистами, способными решать сложные задачи в быстро развивающейся IT-индустрии.

Профессиональные дисциплины:

• Английский язык для профессиональных целей
• Введение в математический анализ
• Многомерный анализ, интегралы и ряды
• Кратные интегралы и теория поля
• Гармонический анализ
• Линейная алгебра
• Аналитическая геометрия
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Дискретная математика
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Формальные языки и сложность вычислений
• Вычислительная математика
• Элементы дифференциальных уравнений
• Алгоритмы и структуры данных и языки программирования
• Введение в программирование и алгоритмы
• Практикум по программированию и алгоритмам
• Алгоритмы и структуры данных
• Практикум по алгоритмам и структурам данных
• Основы машинного обучения
• Базы данных
• Программирование на языке Go
• Разработка на Flutter
• Информационная безопасность
• Архитектура, дизайн и процесс разработки ПО
• Управление IT - проектами.
• Модуль дисциплин: Искусственный интеллект.

Блок дисциплин по выбору:

• Программирование на языке Java
• Программирование на языке С++
• Фронтенд-разработка
• Веб-верстка и язык Javascript
• Низкоуровневое программирование
• Веб-разработка
• Теория и практика многопоточной синхронизации
• Разработка операционных систем
• Компьютерные сети
• Введение в технологии DevOps
• Параллельные и распределенные вычисления
• Разработка мобильных приложений
• Современные методы DevOps
• Основы дизайна и UX/UI проектирование
• Паттерны проектирования
• Анализ изображений и видео
• Функциональное программирование
• Криптография
• Теория информации
• Дискретная оптимизация
• Теория отказоустойчивых распределенных систем
• Теория кодирования
• Дополнительные главы машинного обучения
• Алгоритмы обработки больших данных
• Машинный перевод
• Блокчейн-разработка
• Дополнительные главы математического анализа и линейной алгебры
• Дополнительные главы дискретной математики
• Теория групп
• Информационный поиск
• Разработка компьютерных игр
• Управление продуктом.