Программа "Искусственный интеллект в программировании" позволит вам получить целостное представление о том, как искусственный интеллект влияет и улучшает каждый этап разработки программного обеспечения"

Важность искусственного интеллекта в программировании заключается в его способности улучшать и автоматизировать процессы, оптимизировать разработку программного обеспечения и повышать эффективность решения сложных задач. Его способность анализировать большие объемы данных и находить оптимальные решения привела к значительным достижениям в таких областях, как оптимизация алгоритмов, создание более интуитивных интерфейсов и решение сложных задач в различных областях. 

Именно поэтому TECHразработал эту Специализированную магистратуру, которая является стратегическим решением для расширения профессиональных возможностей и карьерного роста специалистов в области компьютерных технологий. Программа будет посвящена повышению производительности разработки программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта, изучению методов и инструментов для автоматизации процессов, оптимизации кода и ускорения создания интеллектуальных приложений. 

Кроме того, программа будет посвящена важнейшей роли искусственного интеллекта в области QA-тестирования, внедрению алгоритмов и методов искусственного интеллекта для повышения качества, точности и охвата тестов, более эффективного обнаружения и исправления ошибок. Кроме того, это позволит глубже интегрировать возможности машинного обучения и обработки естественного языка в веб-разработку, создавая интеллектуальные сайты, которые адаптируются и обеспечивают персонализированный пользовательский опыт. 

Также будут рассмотрены методы искусственного интеллекта для улучшения удобства использования, взаимодействия и функциональности мобильных приложений, для создания интеллектуальных и предсказуемых приложений, адаптирующихся к поведению пользователя. Кроме того, будет проведен глубокий анализ архитектуры программного обеспечения ИИ, включая различные модели, которые облегчат интеграцию алгоритмов ИИ и их развертывание в производственных средах. 
Для того чтобы вырастить высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, TECH разработал комплексную программу, основанную на уникальной методологии Relearning. Такой подход позволит студентам закрепить свое понимание путем повторения ключевых понятий.

Вы будете руководить инновационными проектами, адаптированными к требованиям постоянно развивающегося технологического рынка. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в программировании содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области  искусственного интеллекта в программировании 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы погрузитесь в основы архитектуры программного обеспечения, включая производительность, масштабируемость и ремонтопригодность, благодаря самым инновационным мультимедийным ресурсам"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Хотите специализироваться на искусственном интеллекте? В рамках этой программы вы освоите оптимизацию процесса развертывания и интеграцию искусственного интеллекта в облачные вычисления"

Вы изучите интеграцию элементов искусственного интеллекта в Visual Studio Code и оптимизацию кода с помощью ChatGPT, и все это в рамках комплексной академической программы"

Основная цель этой программы — предоставить профессионалам доступ к самым передовым знаниям в этой области, при этом подход будет способствовать их всесторонней подготовке. Таким образом, студенты получат возможность пройти эксклюзивную академическую программу в режиме онлайн. Студенты будут обладать полезными современными навыками, от разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта до проектирования и реализации веб-проектов и мобильных приложений с интеллектом и адаптивностью. С помощью этой программы специалист по информатике выйдет за рамки обычного программирования и станет активным участником технологической революции.

Благодаря TECH вы пройдете весь жизненный цикл тестирования, от создания тестовых примеров до обнаружения ошибок″

Общие цели

• Развивать навыки создания и управления эффективными средами разработки, обеспечивая прочную основу для реализации проектов ИИ 
• Приобрести навыки планирования, выполнения и автоматизации тестов качества, используя инструменты искусственного интеллекта для обнаружения и исправления ошибок 
• Понимать и применять принципы производительности, масштабируемости и ремонтопригодности при проектировании крупномасштабных вычислительных систем 
• Познакомиться с наиболее важными паттернами проектирования и эффективно применять их в архитектуре программного обеспечения 

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта  

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события 
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте 
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать их полезность для решения сложных задач 
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта 
• Изучить концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и понимание информации в цифровой среде 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных  

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных 
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных 
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы 
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры 
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора 
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну 
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом 

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте  

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации 
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации 
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта 
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию 
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных 
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций 
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных 
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста 
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных 
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте  

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем 
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства 
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах 
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения 
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными 
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями 
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач 
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях 

Модуль 6. Интеллектуальные системы  

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии 
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации 
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде 
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем 
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения 
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения 
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных 
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения 
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы 
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным 
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных 
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения  

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении 
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей 
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом 
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей 
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей 
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей 
• Выполнять настройку гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей  

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей 
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей 
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели 
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения 
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей 
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах 
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей 
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач 
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow  

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений 
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow 
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных 
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow 
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей 
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки 
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле 
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей  

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения 
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений 
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras 
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах 
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели 
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач 
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения 
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей 
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (NNN) и внимания  

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) 
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах 
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка 
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP 
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения 
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей 
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач 
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели  

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей 
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных 
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки 
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных 
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных 
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров 
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей 
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных 

Модуль 14. Биоинспирированные алгоритмы   

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных вычислений 
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным вычислениям 
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах 
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации  
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений  
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения 
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных вычислений 
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных вычислений  
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги 
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг 
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения 
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности 
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления 
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе 
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности 
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта 

Модуль 16. Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью ИИ  

• Ознакомиться с внедрением необходимых расширений ИИ в Visual Studio Code для повышения производительности и облегчения разработки программного обеспечения 
• Получить глубокое понимание основных концепций ИИ и его применения в разработке программного обеспечения, включая алгоритмы машинного обучения, обработку естественного языка, нейронные сети и т. д. 
• Освоить настройку оптимизированных сред разработки, чтобы студенты могли создавать среды, благоприятные для проектов ИИ 
• Применять специальные техники используя ChatGPT для автоматического выявления и исправления возможных улучшений кода, поощряя более эффективные методы программирования 
• Способствовать сотрудничеству между различными специалистами в области программирования (от программистов до инженеров по обработке данных и дизайнеров пользовательского опыта) для разработки эффективных и этичных
• программных решений в области ИИ 

Модуль 17. Архитектура программного обеспечения для QA-тестирования 

• Развивать навыки разработки надежных планов тестирования, охватывающих различные виды тестирования и обеспечивающих качество программного обеспечения 
• Распознавать и анализировать различные типы программных фреймворков, такие как монолитный, микросервисный или сервис-ориентированный 
• Получите полное представление о принципах и методах проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных 
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения  
• Разрабатывать безопасные методы разработки, уделяя особое внимание предотвращению уязвимостей для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне 

Модуль 18. Веб-проекты с помощью ИИ 

• Развивать комплексные навыки реализации веб-проектов, начиная с фронтенд-дизайна и заканчивая оптимизацией бэкенда, с включением элементов ИИ 
• Оптимизировать процесс развертывания веб-сайта, применяя методы и инструменты для повышения скорости и эффективности 
• Интегрировать ИИ в облачные вычисления, что позволит студентам создавать высокомасштабируемые и эффективные веб-проекты 
• Приобрести способность определять конкретные проблемы и возможности в веб-проектах, где может быть эффективно применен ИИ, например, обработка текста, персонализация, рекомендация контента и т.д. 
• Побудить студентов быть в курсе последних тенденций и разработок в области ИИ для правильного применения в веб-проектах 

Модуль 19. Мобильные приложения с помощью ИИ 

• Применять передовые концепции чистой архитектуры, источников данных и репозиториев для обеспечения надежной и модульной структуры в мобильных приложениях с ИИ 
• Развивать навыки разработки интерактивных экранов, иконок и графических активов с использованием ИИ для улучшения пользовательского опыта в мобильных приложениях 
• Углубить знания в области настройки фреймворка для мобильных приложений и использовать Github Copilot для ускорения процесса разработки 
• Оптимизировать мобильные приложения с помощью ИИ для эффективной работы с учетом управления ресурсами и использования данных 
• Проводить тестирование качества мобильных приложений с помощью ИИ, позволяя студентам выявлять проблемы и отлаживать ошибки  

Модуль 20. ИИ для QA-тестирования 

• Освоить принципы и методы проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных 
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения 
• Понимать и применять практики безопасной разработки, уделяя особое внимание предотвращению таких уязвимостей, как инъекции, для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне 
• Создавать автоматизированные тесты, особенно в веб- и мобильных средах, интегрируя инструменты ИИ для повышения эффективности процесса 
• Использовать передовые инструменты QA на основе ИИ для более эффективного обнаружения ошибок и непрерывного совершенствования программного обеспечения  

Вы овладеете технологиями будущего, пройдя обучение по данной эксклюзивной программе университета на 100% в онлайн-формате. Только с TECH!"