Технологии разработки интеллектуальных систем (Python)

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: Формирование компетенций в области применения языка Python, современных программно-технических платформ и инструментальных сред для разработки, оптимизации и внедрения компонентов интеллектуальных систем. Задачи дисциплины: Формирование понимания внутренней архитектуры Python для написания предсказуемого, эффективного и безопасного кода. Освоение математических основ численных методов (анализ ошибок, обусловленность задач, устойчивость схем) и их аппаратной реализации через векторизацию, JIT-компиляцию и использование оптимизированных библиотек. Изучение парадигм построения интеллектуальных систем с использованием передовых фреймворков (PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn). Формирование культуры промышленной разработки ИИ-продуктов: от версионирования данных (DVC) и трекинга экспериментов (MLflow) до создания отказоустойчивых API (FastAPI, gRPC), мониторинга дрейфа данных в соответствии с принципами FAIR.

Краткое содержание дисциплины

Язык Python и основы современного программирования. Современные научные библиотеки для расчетов. ML/DL библиотеки. Внедрение моделей - MLOps.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ОПК-2 Способен применять компьютерные/суперкомпьютерные методы, современное программное обеспечение (в том числе отечественного производства) для решения задач профессиональной деятельности