Список дисциплин

Направление: 09.04.03 — Прикладная информатика (ПИНФ)
Профиль: Искусственный интеллект и большие данные
Форма: Очная
Квалификация: Магистр
№№ Название дисциплины Кафедра Аннотации рабочих программ Рабочие программы Методические материалы
М.1 Блок 1 Дисциплины (модули)
М.1.1 Обязательная часть Блока 1
М.1.1.1 Иностранный язык делового и профессионального общения ИПК
М.1.1.2 История и направления развития искусственного интеллекта ПИТ
М.1.1.3 Технологии обработки больших данных ПИТ
М.1.1.4 Управление проектами в области искусственного интеллекта ПИТ
М.1.1.5 Методы принятия решений в слабоформализованных системах ПИТ
М.1.1.6 Основы научно-исследовательской деятельности ПИТ
М.1.1.7 Методы машинного обучения ПИТ
М.1.1.8 Методы и технологии глубинного анализа больших данных ПИТ
М.1.1.9 Методы оптимизации в системах поддержки принятия решений ПИТ
М.1.1.10 Методы и технологии построения интеллектуальных систем ПИТ
М.1.2 Часть, формируемая участниками образовательных отношений Блока 1
М.1.2.1 Методы интеллектуального анализа естественного языка ПИТ
М.1.2.2 Системы управления ресурсами предприятий ПИТ
М.1.2.3 Методы искусственного интеллекта в бизнес-аналитике и анализе социальных сетей ПИТ
М.1.2.4 Прикладные интеллектуальные системы в бизнес-аналитике ПИТ
М.1.3 Дисциплины по выбору
  Дисциплина по выбору 1
М.1.3.1.1 Системы аналитики многомерных данных ПИТ
М.1.3.1.2 Аналитические информационные системы на основе хранилищ данных ПИТ
  Дисциплина по выбору 2
М.1.3.2.1 Технологическое предпринимательство ПИТ
М.1.3.2.2 Основы предпринимательской деятельности в IT-сфере ПИТ
М.2 Блок 2 Практики
М.2.1 Обязательная часть Блока 2
М.2.1.1 Научно-исследовательская работа ПИТ
М.2.1.2 Учебная технологическая практика (проектно-технологическая) ПИТ
М.2.2 Часть, формируемая участниками образовательных отношений Блока 2
М.2.2.1 Производственная технологическая практика (проектно-технологическая) ПИТ
М.2.2.2 Производственная практика (преддипломная) ПИТ
М.3 Блок 3 Государственная итоговая аттестация
М.3 Государственная итоговая аттестация ПИТ
Ф Факультативные дисциплины
Ф.1 Системы поддержки принятия решений ПИТ
Ф.2 Нейронные сети и машинное обучение ПИТ