Ноу-хау — программа подготовки аспирантов в сфере искусственного интеллекта

Нам очень повезло — мы живем в век инноваций, ноу-хау и оригинальных решений. Сейчас мы часто слышим о технологиях искусственного интеллекта. О них говорят, пишут и ведут споры. Однако, несмотря на все дискуссии, все чаще и чаще в различные сферы нашей жизни внедряются новейшие интеллектуальные разработки. Чтобы уметь правильно их применять, нужны люди, которые будут задействованы в их разработке, исследованиях, анализе, обслуживании и других процессах.

Летом нынешнего года Национальным исследовательским университетом ИТМО (г. Санкт-Петербург) была разработана и внедрена программа подготовки аспирантов по специальности «Искусственный интеллект и машинное обучение». В России эта программа является единственной в своем роде, она просто уникальна.

Немного об ИТМО

Национальный исследовательский университет ИТМО является ведущим высшим учебным заведением России в сфере фотонных и информационных технологий. В глобальном и национальном академическом сообществе он считается одним из лидеров.

Он является крупным научно-образовательным центром, в структуре которого имеется 4 мегафакультета и 15 факультетов. В университете получает образование более 12,5 тысяч студентов с разных стран мира. ИТМО подготавливает высококлассных и продвинутых программистов, ученых, инженеров, предпринимателей. Кроме этого, в ИТМО также можно получить профессии, находящиеся на стыке новых направлений.

В работе ИТМО задействовано свыше 4 тысяч ученых, преподавателей и сотрудников. Приоритетными направлениями являются:

1. ИТ-технологии,
2. Фотоника и оптика,
3. Квантовые коммуникации,
4. Трансляционная медицина,
5. Биотехнологии,
6. Art&Science,
7. Science Communication
8. Робототехника,
9. Интеллектуальные технологии,
10. Информационная безопасность и прочие.

Системы искусственного интеллекта

Artificial intelligence (в переводе с английского Искусственный интеллект, сокращенно – AI либо же ИИ) представляет собой направление современной науки, которое занимается формализацией проблем и задач, напоминающих действиям человека. Простыми словами, искусственный интеллект – это направление, изучающее методы создания и обучения интеллектуальных машин (компьютеров, роботизированной техники) и аналитических систем добывать, обрабатывать и применять знания и умения человека.

Данная наука является достаточно молодой областью исследования. Годом ее основания считается 1956 год. Artificial intelligence достаточно плотно взаимосвязан с нейрофизиологией, психологией, трансгуманизмом и другими дисциплинами. Особое внимание уделяется философии и робототехнике. Наряду с другими компьютерными науками ИИ также использует математический аппарат.

Данная наука является достаточно молодой областью исследования. Годом ее основания считается 1956 год. Artificial intelligence достаточно плотно взаимосвязан с нейрофизиологией, психологией, трансгуманизмом и другими дисциплинами. Особое внимание уделяется философии и робототехнике. Наряду с другими компьютерными науками ИИ также использует математический аппарат.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

дипломные
магистерские
диссертации

Новая единственная и неповторимая аспирантура

Искусственный интеллект может применяться в любой области. В этой сфере имеется место как для творческих личностей, так и для людей с математическим складом ума: режиссеры снимают фильмы, писатели пишут книги, а ученые защищают диссертации. Однако несмотря на то, что она очень популярна в нынешнее время, отдельной научной специальности для присуждения ученых степеней именно по искусственному интеллекту до сих пор не было. До появления этой программы программа подготовки аспирантов по специальности «Искусственный интеллект и машинное обучение» научную степень получали лишь в смежных науках. Причиной этому является то, что ИИ объединяет в себе множество предметных областей, меняет их и меняется сам. Данная особенность и была причиной тому, что раньше кандидатские и докторские защиты проводились только по смежным тематикам.

С 2021 года будущие аспиранты университета ИТМО начали учиться согласно новой номенклатуре Министерства науки и образования Российской Федерации. В процессе учебы они приобретут знания по разным научным направлениям, которые связанны с исследованиями, анализом и развитием Artificial intelligence.

Не следует путать программу подготовки аспирантов и научную специальность, по которой присуждается ученая степень. Программа подготовки — определяется только учебной деятельностью аспиранта, а вот уже результаты исследовательской диссертации отражают саму специальность.

Вот тут и проявляется уникальность программы университета ИТМО. После окончания аспирантуры молодому ученному будет присвоена степень кандидата физико-математических наук. В других вузах программы аспирантской подготовки в сфере Artificial intelligence не привязаны к научной специальности.

Методики создания и изучения искусственного интеллекта в ИТМО

Выделяют различные методики создания искусственного интеллекта, которые очень отличаются друг от друга. Предлагаем рассмотреть четыре основных подхода, применяющиеся ИТМО:

1. Метод логики.

Ядром изучения логического подхода служит алгебра логики. Первое знакомство с ней начинается с изучения условного оператора IF. Свое дальнейшее развитие алгебра логики получила благодаря введению предметных символов и отношений между ними, так называемых исчисления предикатов. Каждая такая включает в себя блок генерации цели, а система вывода пытается доказать эту цель как теорему. При достижении цели, последовательность правил, которые были использованы, позволяет получать цепочку действий, необходимых для выполнения поставленной цели.

1. Метод структурного подхода.

Структурный подход представляет собой попытки построения искусственного интеллекта путем моделирования структуры человеческого разума. Одной из первых попыток считается предложенная Фрэнком Розенблаттом компьютерная модель восприятия информации мозгом (перцептрон Ф.Розенблатта). Перцептрон считается одной из первых моделей нейронных сетей.

1. Метод эволюции.

Основное внимание во время построения системы ИИ по данному методу уделяют построению начальной модели и правилам, по которым она может эволюционировать.

1. Метод имитационного моделирования (simulation).

Данный подход позволяет строить модели, которые описывают процесс таким, каким бы он был в действительности. Имитационное моделирование является классическим для кибернетики.

Вышеописанные подходы пытаются объединить в рамках гибридных интеллектуальных систем. Например, экспертные правила выводов, генерируются нейросетями, а попутные правила получают при помощи статистического изучения.

В чем же заключается важность искусственного интеллекта?

1. Автоматизация часто повторяющихся процессов поиска и обучения.
2. Трансформация существующих продуктов в интеллектуальные.
3. Осуществление более глубокого анализа больших объемов данных.
4. Достижение беспрецедентного уровня точности.
5. Извлечение максимальной пользы из данных.