Бакалавр компьютерных наук с искусственным интеллектом

Каким бы ни было разрабатываемое программное обеспечение, для его создания необходимо понимание основ программирования — это одинаково актуально как для интерактивного веб-сайта, так и для мобильного приложения. В данном модуле представлены фундаментальные принципы программирования с использованием доступного и востребованного в индустрии языка. Изучаются алгоритмы — что они собой представляют, почему важны и как применяются, — а также их сочетание с навыками программирования для написания собственных программ.

При написании программного обеспечения используется алгоритмика и алгебра, и для их корректного применения необходимы прочные математические навыки. В модуле изучаются теория множеств, алгоритмы и их сложность, а также логическая арифметика.

Для любого разработчика важно иметь фундаментальное понимание устройства компьютера и всех его сложных компонентов. В модуле рассматриваются основные концепции вычислений, работа транзисторов и их роль в реализации вычислительных процессов. 

Рассматриваются архитектуры центрального процессора (CPU), иерархия памяти, эффективность, сетевые технологии и вопросы безопасности. Кроме того, вводится концепция операционной системы, которая в сочетании с изучаемыми темами позволяет начать путь разработчика.

Модуль развивает базовые навыки программирования, полученные в курсе «Концепции и алгоритмы». Вводятся новые идеи, такие как объектно-ориентированное программирование и проектирование переиспользуемого кода, изучаемые на другом популярном языке программирования. Обучение включает структурирование кода для упрощения его поддержки и расширения, что подготавливает к следующему этапу изучения разработки программного обеспечения.

Технологии, этика и законы, регулирующие процессы работы с базами данных, являются ключевым элементом разработки программного обеспечения в XXI веке. В модуле изучаются элементы обработки, хранения и управления данными, которые будут применяться в последующих этапах обучения.

Модуль использует активный подход к обучению, в рамках которого группа планирует и реализует проект, связанный с учебной программой. Проект предоставляет возможность закрепить и применить знания, полученные в течение первого года обучения, а также развить новые технические и командные навыки. 

В этом модуле дается комплексное понимание современных концепций и приложений искусственного интеллекта. Изучаются различные определения термина «искусственный интеллект», а также юридические и этические вопросы, возникающие при создании систем, принимающих решения. В рамках модуля формируется портфолио решений, решающих задачи искусственного интеллекта, исследуются такие области, как представление знаний, логическое рассуждение и влияние человеческого фактора на сферу ИИ.

Модуль охватывает сложные темы вычислительной науки, такие как формализация языков, модели вычислений и природа вычислимости. Главная цель — научить оценивать, имеет ли задача вычислимое решение или решение, которое можно вычислить в разумные сроки.

Опираясь на знания программирования и алгоритмов первого года, модуль расширяет понимание сложных структур данных и продвинутых техник программирования. Изучаются понятия графа и дерева в вычислительной технике и методы их использования в программных решениях. Также рассматриваются стратегии работы с вычислительной сложностью задач, что позволяет создавать более эффективные и сложные программные решения.

Модуль объясняет, что такое операционная система и как она работает. Рассматривается структура ОС, а также сетевые компьютерные системы и вопросы безопасности, включая криптографию, аутентификацию пользователей, сокет-программирование и сетевые протоколы.

Продолжая модуль «Работа с данными», студенты осваивают навыки работы с большими данными (Big Data). Используя современные программные средства, изучаются предиктивное моделирование, обработка данных, выборка и анализ. Особое внимание уделяется визуализации данных и методам представления результатов анализа для разных аудиторий.

Модуль фокусируется на профессиональной организации разработки программного обеспечения. Изучаются отраслевые практики, обеспечивающие эффективное и качественное создание программных продуктов. Студенты выполняют реальный проект разработки ПО, выбирая инструменты и применяя практики управления конфигурациями и контроля версий. Результатом является тщательно протестированное и качественно выполненное программное решение, демонстрирующее навыки.

Модуль предоставляет возможность реализовать проект по собственным интересам и навыкам. При поддержке научного руководителя определяется и реализуется проект, развиваются исследовательские и управленческие навыки, необходимые для самостоятельной работы над крупным проектом в области компьютерных наук.

Работа выполняется под руководством научного эксперта. Студент создаёт диссертацию и проектный артефакт, обычно в виде сложного программного продукта. Модуль обеспечивает опыт самостоятельного управления проектом, его оценки и успешной реализации по самостоятельно заданной спецификации, объединяя знания и навыки, полученные за весь период обучения.

Модуль углубленно изучает компьютерную безопасность. Рассматриваются концепции и практические аспекты создания и оценки защищённых компьютерных систем. В дополнение к техническим вопросам изучаются законодательство и нормативные акты, касающиеся безопасности продуктов и услуг.

На основе знаний по искусственному интеллекту модуль охватывает машинное обучение — один из ключевых компонентов многих ИИ-систем. Изучается разница между контролируемым и неконтролируемым обучением, искусственные нейронные сети, ситуации для их применения, а также анализ эффективности алгоритмов машинного обучения на реальных данных.

Современные вычислительные приложения часто используют агентов и роботов для автоматизации части своей функциональности. В модуле рассматриваются способы создания роботов и агентов, а также их интеграции в сложные распределённые системы. Учебный материал охватывает соответствующие методы и примеры применения роботов и агентов.

Нейронные сети представляют собой вычислительные модели работы человеческого мозга. Они успешно применяются в различных областях, включая обработку изображений, распознавание речи и естественного языка, медицинскую диагностику, биоинформатику, распознавание эмоций и робототехнику. Модуль знакомит с основными концепциями нейронных сетей и их применением для решения практических задач.