Искусственный интеллект в технических системах

01.03.02 Прикладная математика и информатика

О программе

Искусственный интеллект в технических системах

Главное отличие программы — групповая практическая работа как основная образовательная технология. В составе групп студенты выполняют проекты в области принятия решений в технических системах с использованием математических методов и искусственного интеллекта.

Выпускники программы владеют навыками в области программирования, машинного обучения и больших данных, моделирования и симуляции, автоматизации и робототехники, проектирования и тестирования систем. Они могут работать в сфере информационных технологий, в промышленности, медицине, транспорте и других индустриях, разрабатывая интеллектуальные решения для повышения производительности, снижения издержек, улучшения качества.

Особенности программы

Кроме лекций и лабораторных, обязательными являются исследовательская работа и научно-технологические практики.

Кроме лекций и лабораторных, обязательными являются исследовательская работа и научно-технологические практики.

На занятиях применяются виртуальные симуляции, в лабораториях студенты работают с новейшим оборудованием и ПО.

На занятиях применяются виртуальные симуляции, в лабораториях студенты работают с новейшим оборудованием и ПО.

Во время обучения студенты решают практические задачи и выполняют совместные проекты с индустриальными партнерами.

Во время обучения студенты решают практические задачи и выполняют совместные проекты с индустриальными партнерами.

Студенты могут выбрать спецкурсы и проекты в соответствии со своими интересами.

Студенты могут выбрать спецкурсы и проекты в соответствии со своими интересами.
Военный учебный центр:

Для обучающихся очной формы обучения по программам бакалавриата и специалитета, предусмотрена возможность пройти подготовку по одной из военно-учетных специальностей подготовки в Военном учебном центре при ФГБОУ ВО «ТулГУ».

В случае успешного освоения программы, обучающимся присваивается воинское звание офицера или сержанта запаса.

Цифровая кафедра (бесплатное получение второго диплома по IT-программам):

Для студентов очной формы обучения, начиная со второго курса, доступно обучение по программам подготовки высококвалифицированных IT-кадров для цифровой̆ экономики России. В университет реализуются такие программы как:

– аналитика данных (для студентов, обучающихся по IT-направлениям, объем – 252 часа, продолжительность – 9 месяцев);

– программирование на языке Python (для студентов, обучающихся не по IT-направлениям, объем – 296 часов, продолжительность - 9 месяцев).

Тип программы: дополнительное профессиональное обучение с выдачей диплома о профессиональной переподготовке.

Руководитель программы

Смирнов Олег Игоревич

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики ТулГУ

Область научных / профессиональных интересов: разработка и применение математических методов для решения задач в области искусственного интеллекта

Задайте вопрос Зайти в группу ВК
План набора1:
Форма обучения Бюджетные места Целевая квота Особая квота Отдельная квота Платные места

очная

30 7 3 3 40
Стоимость платного обучения2:
Форма обучения Полный срок Ускоренное обучение

очная

150 000  /год

-

Вступительные испытания3 (минимальный балл):

Математика (40)

Русский язык (40)

Физика (39) или Информатика и ИКТ (44)

1 План набора указан для 2025 года.

2 Стоимость обучения указана для 2025 года.

3 Перечень вступительных испытаний для поступающих на программы подготовки.

Обучение

Программа основана на модели обучения «2+2». Первые два года студенты учатся по общему для специальностей IT-кластера плану, осваивая базовые дисциплины — математический анализ, алгебру и геометрию, информатику, программирование.

Третий и четвертый курс — это преимущественно специальные предметы: компьютерный проектный практикум, парадигмы программирования, промышленная разработка приложений, методы машинного обучения, нейросетевые методы обработки данных.

Обучение завершается подготовкой и защитой выпускной квалификационной работы (ВКР). Вот примеры тем ВКР, которые выполняют наши студенты: «Распознавание изображений рукописных цифр при помощи нейросети», «Разработка приложения для специалиста охранной системы», «Применение нейронных сетей для прогнозирования показателей фондового рынка».

Ключевые дисциплины

Ключевые дисциплины

  • Математическое моделирование (включая методы принятия решений)
  • Вычислительные алгоритмы математического моделирования (включая численные методы)
  • Компьютерная математика
  • Компьютерный проектный практикум (сквозная дисциплина на 3-м и 4-м курсах)
  • Парадигмы программирования
  • Промышленная разработка приложений
  • Системы управления базами данных
  • Нейросетевые методы обработки данных

Практика

В учебный план входят разные виды практик — учебные, проектно-технологические, преддипломная. С каждой последующей практикой задачи усложняются: во время первой студенты работают со стандартными приложениями, затем занимаются программированием, ведут исследование, решают задачи в реальных производственных условиях. Преддипломная практика посвящена подготовке выпускной работы.

Большинства практик организовано на базе предприятий-партнеров.

Практика

Партнеры и работодатели

АО «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова»
АО «Центральное конструкторское бюро аппаратостроения» (АО ЦКБА)
АО «Научно-производственное объединение «Сплав» имени А.Н. Ганичева»
АО «Акционерная компания «Туламашзавод»
АО «Тулаточмаш»
ITooLabs (ООО «Айтулабс Софт»)
Все партнеры

Студенты

Наши студенты сочетают в себе аналитический ум, креативность и практическое мышление. Они любят исследовать новые идеи и методы, участвуют в хакатонах и разрабатывают собственные проекты.

После обучения

Профессиональные навыки и компетенции

Профессиональные навыки и компетенции

  • Владение языками программирования Python, C++, Java, R.
  • Построение и тренировка моделей машинного обучения, включая глубокое обучение, кластеризацию, регрессию и классификацию.
  • Работа с большими объемами данных, обработка, очистка и визуализация данных с помощью Pandas, NumPy, Matplotlib.
  • Создание математических моделей, численные эксперименты с использованием методов математической статистики и теории вероятностей.
  • Использование методов оптимизации для нахождения наилучших решений в технических и бизнес-задачах.
  • Знание принципов работы и разработки автономных систем, включая роботов и беспилотные транспортные средства.
  • Проектирование, разработка и тестирование программного обеспечения с соблюдением стандартов качества и надежности.
  • Взаимодействие с реляционными и нереляционными базами данных, SQL-запросы и администрирование баз данных.
  • Разработка эффективных алгоритмов для решения специфических задач, возникающих в технических системах.
  • Интеграция искусственного интеллекта в технические системы, такие как промышленные процессы, медицинские устройства, транспортные системы и др.

Где реализовать себя

  • Магистратура и аспирантура: продолжение образования по смежным специальностям (искусственный интеллект, компьютерные науки, инженерия, математическое моделирование), по профилю «Разработка устройств с элементами искусственного интеллекта для управления роботизированными комплексами» в Передовой инженерной школе «Интеллектуальные оборонные системы».
  • Дополнительные сертификаты и курсы: получение сертификатов в области data science, машинного обучения, глубокого обучения.
  • Участие в исследовательских проектах: сотрудничество с научными институтами и университетами для участия в международных исследовательских проектах.
  • Работа в IT-компаниях: разработчик, инженер по данным, исследователь в области искусственного интеллекта в крупных технологических компаниях.
  • Стартап-проекты: основание собственного стартапа или работа в уже существующих стартапах, связанных с искусственным интеллектом и высокими технологиями.
  • Консультации и аналитика: консультант по внедрению ИИ-решений в бизнесе, финансовом анализе, медицине и других областях.
  • Преподавательская деятельность: преподавание в вузах, школах, на курсах дополнительного образования.

Где реализовать себя

Сферы работы выпускников — разработка программного обеспечения, исследования и разработки в области ИИ, автоматизация производства, финансовый сектор, медицина и биотехнологии, транспорт и логистика, государственная служба и оборона, образование и наука.

Искусственный интеллект — технология, которая меняет мир на наших глазах и развивается невероятными темпами. Создавайте свои системы ИИ, работайте в креативных проектах, станьте частью глобального сообщества профессионалов.

Как поступить?

Стипендии ТулГУ

Академическая стипендия

2 980 рублей

Выплачивается всем студентам первого курса до сдачи первой аттестации или студентам, обучающимся на «хорошо» и «отлично» при количестве оценок «отлично» меньше или равным количеству оценок «хорошо»

Академическая стипендия «4+»

3 695 рублей

Выплачивается студентам, обучающимся на «хорошо» и «отлично» при количестве оценок «отлично» больше количества оценок «хорошо»

Академическая стипендия «5»

5 130 рублей

Выплачивается студентам, обучающимся на «отлично»

Повышенная «1 уровень»

34 000 рублей

Назначается за достижения в учебной, научно-исследовательской, общественной, культурно-массовой и спортивной деятельности. Студенту должна быть назначена государственная академическая стипендия.

Повышенная «2 уровень»

17 000 рублей

Назначается за достижения в учебной, научно-исследовательской, общественной, культурно-массовой и спортивной деятельности. Студенту должна быть назначена государственная академическая стипендия.

Повышенная «3 уровень»

8 500 рублей

Назначается за достижения в учебной, научно-исследовательской, общественной, культурно-массовой и спортивной деятельности. Студенту должна быть назначена государственная академическая стипендия.

Повышенная «7 уровень»

3 500 рублей

Назначается за достижения в спортивной деятельности. Студенту должна быть назначена государственная академическая стипендия.

Социальная

3 480 рублей

Назначается студентам, относящимся к одной из социальных категорий. Размер выплаты рассчитывается со дня подачи документов

Повышенная социальная

9 480 рублей

Назначается студентам 1 и 2 курса, получающим социальную стипендию и имеющим успехи по результатам промежуточной аттестации

Президента и правительства РФ

до 7 000 рублей

Региональные

до 20 000 рублей

Именные

до 20 000 рублей

Gosuslugi
Поступи сейчас

Начните своё обучения сегодня!

Стань частью нашего сообщества!