Актуальные зарубежные образовательные практики и исследовательская повестка в сфере искусственного интеллекта

Предмет, цели и задачи курса, источники информации. Основные этапы и вехи исследования естественного интеллекта и развития идей искусственного интеллекта. Современное состояние знаний в области ИИ, направления исследований, реализация результатов исследований, задачи образования в области ИИ. Цели и задачи подготовки студентов и аспирантов на примере зарубежного опыта. Организация научно-исследовательской деятельности и учебного процесса на примере зарубежных университетов – лидеров в области ИИ. Структура учебного плана и формы проведения учебных занятий. Онлайн-образование. Особенности учебно-методической деятельности в ведущих зарубежных университетах. Закономерности и тенденции развития зарубежных образовательных практик. Примеры образовательных программ в области ИИ ведущих зарубежных университетов.

Математические дисциплины, необходимые для обучения дисциплинам в области ИИ: элементы и разделы математического анализа и линейной алгебры, теория вероятностей и математическая статистика, элементы численных методов, методы оптимизации, тензорные вычисления и др. Общепрофессиональные дисциплины в области ИИ: математическая логика, принципы и технологии ИИ, машинное обучение. Специальные дисциплины по теории и методологии ИИ: принятие решений в условиях неопределённости, глубокое обучение, обучение с подкреплением, глубокие генеративные модели, вероятностные графические модели, машинное обучение на графах, геометрическое глубокое обучение, теория машинного обучения, глубокое мультизадачное и метаобучение и др. Дисциплины по практическим проблемам машинного обучения. Примеры учебных дисциплин в области ИИ, реализуемых зарубежными университетами.

Учебные дисциплины по интеллектуальному анализу больших данных. Дисциплины по компьютерному зрению. Дисциплины по обработке естественных языков: компьютерная лингвистика, обработка устной речи, глубокое обучение для обработки естественных языков, голосовые помощники на основе глубокого обучения, этические проблемы ИИ и др. Дисциплины по интеллектуальной робототехнике. Дисциплины по генеративному моделированию и генеративным состязательным сетям. Примеры учебных дисциплин в области ИИ, реализуемых зарубежными университетами.

Учебные дисциплины по созданию рекомендательных систем на основе принципов ИИ. Дисциплины по применению ИИ в области информационной безопасности. Дисциплины по биоинформатике. Дисциплины по когнитивным исследованиям и нейронауке. Примеры учебных дисциплин в области ИИ, реализуемых зарубежными университетами. Сферы и примеры применения ИИ как инструмента фундаментальной науки в математике, физике, химии, биологии и др. отраслях знания. Позитивные эффекты применения ИИ в научных исследованиях. Перспективы применения ИИ в научных исследованиях.

Сложные структуры данных как следствие новых задач и новых сфер применения ИИ. Решение внутренних проблем науки об ИИ. Создание инструментов решения новых научных проблем, вовлечение в орбиту применения ИИ новых сфер человеческой деятельности. Перспективы развития фундаментальных исследований проблем ИИ. Доверенный ИИ, инструменты обеспечения доверия ИИ. Информационная безопасность ИИ, инструменты обеспечения информационной безопасности. Контроль знаний.