1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение

Педагогический состав.

Программу реализуют 7 преподавателей, в том числе 4 доктора наук (профессора), 3 кандидата наук, которые ежегодно повышают свою квалификацию и ведут научно-исследовательскую работу.

Уникальность дисциплин / методик преподавания.

Аспирант работает по индивидуальному плану, составляемому совместно с научным руководителем.

В процессе обучения применяются современные образовательные модели и технологии. Реализация компетентностного подхода предусматривает широкое использование активных и интерактивных форм проведения занятий: компьютерных симуляций, деловых и ролевых игр, разбора конкретных ситуаций, психологических и иных тренингов — в сочетании с внеаудиторной работой. В рамках учебных курсов предусмотрены мастер-классы экспертов и специалистов в области естественно-научного и инженерного образования.

Особое внимание уделяется практической подготовке. Базовая кафедра создана при участии Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук». Основная цель деятельности базовой кафедры — предоставление студентам старших курсов, магистрантам, аспирантам и молодым ученым знаний в новейших научных направлениях радиофизики и прикладных информационных технологий, обучение их навыкам научной теоретической и экспериментальной работы на современном научном уровне, а также умению представить полученные ими результаты на отечественных и международных конференциях и симпозиумах. Подготовка ведется на основе тесной связи учебного процесса и научных исследований, что позволяет выпускать специалистов, сочетающих профессиональные знания со способностью самостоятельно решать задачи в фундаментальной и прикладной науке.

Студенты РосНОУ участвуют в научных исследованиях, направляются на российские и международные конференции, работают в рамках международного сотрудничества института в исследовательских центрах за рубежом.

Выпускники аспирантуры программы «Искусственный интеллект и машинное обучение» умеют проводить критический анализ и оценивать современные научные достижения, генерировать новые идеи при решении исследовательских и практических задач, проводить комплексные исследования, организовывать работу исследовательского коллектива, вести преподавательскую деятельность по основным образовательным программам высшего образования и научно-исследовательскую деятельность в области разработки методов, алгоритмов и создания систем искусственного интеллекта и машинного обучения; проводить исследования в области совместного применения методов машинного обучения и классического математического моделирования; ставить задачи управления и принимать решения на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения; разрабатывать системы управления с использованием систем искусственного интеллекта и методов машинного обучения, в том числе управления роботами, автомобилями, БПЛА и т.п.; разрабатывать специализированное математическое, алгоритмическое и программное обеспечение систем искусственного
интеллекта и машинного обучения.