Дата обновления
Jul 24, 2024 6:33 PM
Тэг
1.2.1 Аспирантура
Уровень обучения: Аспирантура Форма обучения: Очная Продолжительность обучения: 3 года
При освоении программы инвалидами и лицами с ограниченными возможностями здоровья СПбГУ вправе продлить срок освоения программы до 4 лет.
Группа программ: 1.2 Компьютерные науки и информатика Программа вступительного испытания (план научной работы)
Количество мест:
Бюджет | 10 |
Договор | 9 |
‣
Конкурс на эти места проводится для группы программ:
Руководитель программы
Дегтярев Александр Борисович
Доктор технических наук, профессор кафедры компьютерного моделирования и многопроцессорных систем
Комн. 234 тел. +7 (812) 428-47-83
Веб-сайт:
https://www.researchgate.net/profile/Alexander_Degtyarev/
E-mail: a.degtyarev@spbu.ru
Комплексная подготовка научных и научно-педагогических кадров в области искусственного интеллекта и его приложений в различных естественно-научных и технических областях. Разработка алгоритмических и программных решений для систем искусственного интеллекта и машинного обучения, включая бортовые системы реального времени сложных технических объектов, разработка процедурных компонент для систем поддержки принятия решений в условиях неполной, нечёткой и недостоверной информации. Разработка специализированного математического, алгоритмического и программного обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Методы и технологии поиска, приобретения и использования знаний и закономерностей, в том числе эмпирических, в системах искусственного интеллекта. Исследования в области совместного применения методов машинного обучения и классического математического моделирования. Методы и средства использования экспертных знаний. Разработка систем распознавания, классификации, кластеризации сценариев, ситуаций, а также изображений, речи, и других биометрических компонент. Методы и алгоритмы моделирования мыслительных процессов: рассуждений, аргументации, формирования понятий. Исследования в области нейроморфных методов анализа данных, имитационное моделирование строения и функций мозга. Нейроинформатика и методы моделирования биологических нервных систем. Исследования в области «сильного ИИ». Методы и средства взаимодействия систем искусственного интеллекта с другими системами и человеком-оператором. Построение высокопроизводительных вычислительных систем на базе результатов особенностей функционирования человеческого мозга. Методы и средства использования для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения высокопроизводительных вычислений, включая параллельные, гибридные, распределённые и иные перспективные подходы. Многоагентные системы и распределённый ИИ, распределённые реестры, интеллектуальные технологии в грид- и облачных вычислениях. Интеллектуальный анализ данных, «большие данные», методы и средства формирования массивов данных и прецедентов. Проблемно- ориентированные коллекции данных для важных прикладных областей. Математические исследования, ориентированные на решение задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Доп. информация:
