Интеллектуальные системы поддержки принятия решений

бакалавриат

О программе

Реализуется совместно с ООО «Аналитические технологии» (Loginom).

В рамках профиля ведётся подготовка специалистов, которые владеют универсальными технологиями и навыками создания программного обеспечения и информационных систем поддержки принятия решений в различных направлениях и сферах деятельности. Студенты изучают проектирование и обучение нейронных сетей, многоагентное моделирование, интеллектуальные информационные технологии. Выпускники высоко востребованы в государственных и коммерческих организациях и структурах в связи с расширением сферы применения искусственного интеллекта, а также необходимостью интеллектуального анализа данных в процессах управления организационными системами.

Советы и лайфхаки по поступлению в МИРЭА

Мечтаешь поступить в этот универ? Собрали для тебя в удобном pdf-формате — все способы попасть на бюджет, расписание приемной кампании, скидки на платном отделении.

Скачать в Telegram

Варианты обучения после 11 классов

Форма обучения	Проходной балл бюджет / платное	Мест, бюджет / платное	Стоимость, за год	Начало занятий	Срок обучения
очно	280 / 142	40 / 120	380 000 р.	—	4 года

Хочешь сдать ЕГЭ на 80+ и поступить в этот вуз на бюджет?

«Поможем подготовиться к ЕГЭ на высокие баллы с гарантией поступления в онлайн-школе Учеба.ру»

Условия поступления

Предметы ЕГЭ и минимальные баллы

математика от 39
русский язык от 40
информатика от 44

Поступление по олимпиаде

Можно поступить без экзаменов, победив в одной из олимпиад

Подобрать олимпиаду

Дополнительные баллы к сумме ЕГЭ

10 баллов за аттестат с отличием
10 баллов за диплом колледжа с отличием
2-3 балла за золотой значок ГТО
2-8 баллов за волонтерская деятельность
3 балла за абитуриенты, мобилизованные и проходившие службу в Вооруженных силах РФ
1-10 баллов за результаты олимпиад и творческих конкурсов, не используемые для получения особых прав
5-7 баллов за наличие статуса победителя чемпионата «Абилимпикс»

Результаты обучения

Выпускники имеют углублённую подготовку в сфере технологий искусственного интеллекта, позволяющую реализовывать проекты по их прикладному применению.
Выпускники владеют инструментарием отечественной аналитической платформы Loginom и средств математического моделирования.
Выпускники имеют навыки разработки систем искусственного интеллекта, машинного обучения, аналитики и визуализации данных.
Выпускники владеют популярными фреймворками Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matpotlib и инструментами для разработки и обучения нейросетей: Keras, Tensolflow, PyTorch.
Специалисты способны на практике применять методы машинного обучения, технологий компьютерного зрения, обработки естественного языка и алгоритмов построения рекомендательных систем.