Проектно-исследовательский семинар

Цели и задачи дисциплины

Цель: формирование у студентов компетенций, необходимых для выполнения и представления научно-исследовательской работы в области искусственного интеллекта, включая анализ научных публикаций, проектирование и проведение экспериментов, критическую оценку результатов и профессиональную коммуникацию. Задачи дисциплины. Формирование навыков поиска, отбора и анализа научной литературы по тематике искусственного интеллекта; Освоение основ методологии научного исследования, включая постановку задачи, формулировку гипотезы и планирование эксперимента; Развитие навыков академического письма, рецензирования и научной дискуссии; Формирование умений представлять и обосновывать результаты исследования в устной и письменной форме; Приобретение опыта выполнения исследовательского проекта, связанного с современными задачами искусственного интеллекта и анализа данных; Развитие навыков командного взаимодействия и экспертного обсуждения результатов работы.

Краткое содержание дисциплины

Дисциплина посвящена организации и сопровождению исследовательской работы студентов в области искусственного интеллекта. В рамках курса рассматриваются основы методологии научного исследования, поиск и анализ современных публикаций, подготовка обзорных докладов, рецензирование научных работ и студенческих проектов, а также разработка и представление собственного исследовательского проекта. Особое внимание уделяется актуальным направлениям ИИ, академической коммуникации, интерпретации результатов и их обсуждению в формате научного семинара.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-2 [MF-3] Способен применять современные методы оптимизации для обучения моделей машинного обучения, настройки гиперпараметров и решения задач искусственного интеллекта
ПК-24 [FC-2] Способен проводить передовые исследования в области фундаментальных и генеративных моделей
ПК-25 [FC-3] Способен проводить передовые исследования в области управления, решения, агентных и мультиагентных систем
ПК-26 [LC-1] Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи, формулировать требования к системе ИИ
ПК-27 [LC-2] Способен проводить эксперименты на данных, формулировать гипотезы исследования, строить (обучать, дообучать) модели ИИ с оценкой их качества и анализом ошибок, обеспечивать воспроизводимость и масштабируемость исследований на данных