Программа предоставляет студентам базовые знания и навыки, необходимые для работы с современными технологиями искусственного интеллекта и суперкомпьютеров. В ходе обучения они изучают ключевые концепции и алгоритмы машинного обучения, глубокого обучения, нейронных сетей, а также методы анализа и обработки больших объемов данных.

Студенты также осваивают основы высокопроизводительных вычислений и архитектур суперкомпьютеров, включая параллельные вычисления и распределённые системы. Получаемые навыки включают практическую работу с суперкомпьютерами и программирование на языках, таких как Python и R, широко применяемых в сфере искусственного интеллекта.

Учебная программа охватывает разнообразные аспекты применения ИИ, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, автономные системы и робототехнику. Студенты имеют возможность участвовать в проектах и исследованиях, применяя полученные знания на практике.

В целом, программа бакалавриата по системам ИИ и суперкомпьютерным технологиям обеспечивает широкую подготовку, необходимую для работы в областях искусственного интеллекта, анализа данных и вычислительных технологий.

Основная цель программы — подготовка специалистов для разработки современных информационных технологий, компьютерной математики, технологий анализа методом конечных элементов, а также программных систем инженерного анализа, компьютерного проектирования и автоматизированного проектирования. Выпускники смогут управлять проектами, организовывать работу научных и производственных подразделений, занимающихся разработкой новой техники и технологий.

Основные профессиональные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Экономика
• Гуманитарные проблемы суперкомпьютерных вычислений
• Технологии цифровой промышленности
• Иностранный язык: Базовый курс
• Иностранный язык: Профессионально-ориентированный курс
• Семинар по специальности (на английском языке)
• Математический анализ
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Физика
• Практикум по физике
• Теория автоматического управления
• Основы программирования
• Введение в профессиональную деятельность
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Базы данных
• Теоретические основы баз данных
• Методы проектирования баз данных
• Проектирование WEB приложений
• Математическая логика и теория автоматов
• Системы искусственного интеллекта
• Дополнительные разделы математики
• Дискретная математика
• Теория алгоритмов
• Программирование
• Программирование и алгоритмизация
• Объектно-ориентированное программирование
• Операционные системы
• Защита информации
• Методы оптимизации
• Методы программирования
• Высокоскоростные сетевые технологии суперкомпьютеров
• Методы проектирования систем реального времени
• Сетевые технологии
• Сети ЭВМ и телекоммуникации компьютерных сетей
• Архитектура суперкомпьютерных систем
• Архитектура ОС UNIX
• Организация вычислений
• Основы архитектуры ЦВМ
• Архитектура суперкомпьютеров
• Организация высокопроизводительных вычислений
• Облачные вычисления
• Методы управления киберфизическими объектами
• Приемы программирования
• Программирование микроконтроллеров
• Параллельное программирование
• Проектирование комплексов программ
• Методы тестирование программного обеспечения
• Технология разработки программного обеспечения
• Информационные системы
• Методы разработки компиляторов
• Программирование на языке JAVA
• Разработка человеко-машинного интерфейса
• Курсовое проектирование по объектно-ориентированному программированию
• Курсовое проектирование по параллельному программированию
• Курсовое проектирование по программированию генетических алгоритмов
• Курсовое проектирование по основам программирования
• Методы проектирования
• Теория графов
• Методы исследовательской работы
• Генетические алгоритмы
• Компьютерная графика
• Управление проектами

Преимущества обучения по направлению «Суперкомпьютерное моделирование и искусственный интеллект в инженерных задачах (ФН11)» в МГТУ им. Н.Э. Баумана:

Образовательная программа осуществляется на кафедре ФН11 «Вычислительная математика и математическая физика».