Магистратура
2026/2027
Системы и технологии искусственного интеллекта
ID 1024675
Статус:
Курс обязательный (Бизнес-аналитика)
Где читается:
Факультет социально-экономических и компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Горшков Олег Владимирович
Язык:
английский
Кредиты:
6
Контактные часы:
32
Course Syllabus
Abstract
В рамках дисциплины изучаются теоретические основы трех основных технологий создания систем искусственного интеллекта: нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, причем основной упор делается на нейросетевые технологии. Материал осваивается на примерах создания и применения нейросетевых моделей для решения задач извлечения знаний, прогнозирования, управления, оптимизации в экономике, промышленности, медицине, политологии, социологии, психологии, спорте и др. Курс позволяет студентам разных направлений и специализаций, не имеющих специальных ИТ-навыков и знаний языков программирования, быстро и легко получить необходимый минимум теоретических знаний, целостное представление о предмете, приобрести практические навыки разработки и применения нейросетевых интеллектуальных систем для решения широкого круга задач в различных предметных областях.
Learning Objectives
- Освоение программного инструментария создания интеллектуальных систем. Приобретение навыков использования технологий создания и применения систем искусственного интеллекта для решения практических задач.
Expected Learning Outcomes
- Студент должен знать области применения и виды систем искусственного интеллекта;
- Студент должен знать принцип действия и основные технологии создания систем искусственного интеллекта;
- Студент должен знать основные проблемы, препятствующие созданию и применению систем искусственного интеллекта и пути их преодоления;
- Студент должен знать способы тестирования и доказательства адекватности систем искусственного интеллекта;
- Студент должен знать методы извлечения знаний с помощью систем искусственного интеллекта с целью разработки практических рекомендаций; технологию разработки алгоритмов и программ, методы отладки и решения задач на ЭВМ в различных режимах.
- Студент должен уметь выполнять постановку задач создания систем искусственного интеллекта, разрабатывать системы искусственного интеллекта, применять системы искусственного интеллекта для решения практических задач оптимизации, прогнозирования, управления, извлечения знаний распознавания образов.
- Студент должен владеть навыками постановки задач для разработки систем искусственного интеллекта, навыками работы с различными прикладными программными продуктами проектирования систем искусственного интеллекта, навыками программной реализации и тестирования систем искусственного интеллекта, навыками практического применения систем искусственного интеллекта.
Course Contents
- Раздел 1. Основные технологии создания интеллектуальных систем. Условия применения, основные архитектурные паттерны.
- Раздел 2. Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей.
Assessment Elements
- Блиц-опросУстно или с использованием системы онлайн-викторин
- Экзамен
- Самостоятельная работа
Interim Assessment
- 2026/2027 2nd module0.5 * Самостоятельная работа + 0.3 * Блиц-опрос + 0.2 * Экзамен
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Кудрявцев, В. Б. Интеллектуальные системы : учебник и практикум для вузов / В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 165 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07779-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/491107 (дата обращения: 02.07.2026).
Recommended Additional Bibliography
- Глубокое обучение - 978-5-496-02536-2 - Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. - 2019 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/356955 - 356955 - iBOOKS