Искусственный интеллект и машинное обучение (в области новых атомных бизнесов)

Шифр и наименование области науки: 1. «Естественные науки»

Шифр и наименование группы научных специальностей:  1.2. «Компьютерные науки и информатика»

  Выпускающая кафедра: кафедра экономики и менеджмента в промышленности (71)

Форма обучения: очная

 Срок обучения: 3 года

 Куратор программы: профессор Гусева Анна Ивановна, aiguseva@mephi.ru

 Цель программы:

 Целью программы аспирантуры является подготовка аспирантом диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук в области информационных технологий и телекоммуникаций.  Научная деятельность аспирантов проходит в рамках научных школ факультета ФБИУКС, что позволяет им совместно с нашими учеными вести разработки на переднем крае науки.

Направление научных исследований:

• формализация и постановка задач управления и поддержки принятия решений на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения;
• исследования в области оценки качества и эффективности алгоритмических и программных решений для систем искусственного интеллекта и машинного обучения, методы и средства использования экспертных знаний;
• разработка методов, алгоритмов и создание систем искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки и анализа текстов на естественном языке, для изображений, речи, биомедицины и других специальных видов данных, а также сравнения и выбора алгоритмических и программных решений при многих критериях;
• разработка систем управления и специализированного математического, алгоритмического и программного обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения;
• исследования в области статистики, логики, алгебры, топологии, анализа функции, методов оптимизации, многоагентных систем, когнитивного и нейросетевого моделирования, ориентированные на решение задач искусственного интеллекта и машинного обучения;
• исследования в области этических проблем, связанных с созданием и внедрением ИИ-систем, включая моделирование ожидаемых социальных и экономических последствий и новых бизнесов;
• методы и средства формирования массивов и коллекций данных и прецедентов, включая «большие данные» и условно-реальные данные, необходимых для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения.

Организации-партнеры для проведения совместных научных исследований: 

 Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН

 Институт стратегических исследований РАН

Научные группы, научные лаборатории, центры НИЯУ МИФИ:

 Научная работа аспирантов проводится в составе научных школ факультета на базе лаборатории «Развитие инженерных образовательных программ в области Производственной системы «Росатом» (ПСР)», размещающейся на мощностях Центра обработки данных НИЯУ МИФИ.