Аспирантура.РФ Аспирантуры. Обучение в аспирантуре и защита диссертации. Далее-->	Что такое аспирантура Обучение в аспирантуре. Очная, заочная аспирантуры. Далее-->	Аспирантуры Москвы и России ВУЗы с аспирантурой. Формы обучения. Платная и бесплатная аспирантура. Далее-->	Написание текста диссертации Как написать диссертацию. Структура диссертации. Требования к диссертации. Далее-->

Паспорт специальности 1.2.1. «Искусственный интеллект и машинное обучение» Паспорт научной специальности 1.2.1. «Искусственный интеллект и машинное обучение» Область науки: 1. Естественные науки Группа научных специальностей: 1.2. Компьютерные науки и информатика Наименование отрасли науки, по которой присуждаются ученые степени: Физико-математические Шифр научной специальности: 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение Направления исследований: 1. Естественно-научные основы и методы искусственного интеллекта. 2. Исследования в области оценки качества и эффективности алгоритмических и программных решений для систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Методики сравнения и выбора алгоритмических и программных решений при многих критериях. 3. Методы и алгоритмы моделирования мыслительных процессов: рассуждений, аргументации, распознавания и классификации, формирования понятий. Исследования в области нейроморфных методов анализа данных, имитационное моделирование строения и функций мозга, в том числе – и с использованием методов машинного обучения. Нейроинформатика и методы моделирования биологических нервных систем. 4. 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. 5. 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. 6. Формализация и постановка задач управления и (поддержки) принятия решений на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Разработка систем управления с использованием систем искусственного интеллекта и методов машинного обучения в том числе – управления роботами, автомобилями, БПЛА и т.п. 7. Разработка специализированного математического, алгоритмического и программного обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Методы и средства взаимодействия систем искусственного интеллекта с другими системами и человеком-оператором. 8. Многоагентные системы и распределенный ИИ. 9. Методы и средства использования для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения параллельных, квантовых вычислений и т.д. 10. Исследования в области этических проблем, связанных с созданием и внедрением ИИ-систем, включая моделирование ожидаемых социальных и экономических последствий. 11. Исследования в области «сильного ИИ», включая формирование понятийной базы и элементов математического формализма, необходимых для построения алгоритмического аппарата. 12. Исследования в области «доверенных» систем класса ИИ, включая проблемы формирования тестовых выборок прецедентов, надежности, устойчивости, переобучения и т.д. 13. Методы и средства формирования массивов данных и прецедентов, включая «большие данные», необходимых для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Проблемно-ориентированные коллекции данных для важных прикладных областей. 14. Методы и средства формирования массивов условно-реальных данных и прецедентов, необходимых для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения. 15. Математические исследования в области статистики, логики, алгебры, топологии, анализа функции и других областях, ориентированные на решение задач искусственного интеллекта и машинного обучения. 16. Исследования в области специальных методов оптимизации, проблем сложность и элиминации перебора, снижения размерности. 17. Исследования в области многослойных алгоритмических конструкций, в том числе – многослойных нейросетей. Смежные специальности (в т.ч. в рамках группы научной специальности): 1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ 1.2.3. Теоретическая информатика, кибернетика 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации		Главная Выбор аспирантуры Номенклатура специальностей Очная аспирантура Заочная аспирантура Аспирантуры Москвы Аспирантуры России Поступление в аспирантуру Реферат в аспирантуру Соискательство Учеба в аспирантуре Учеба в аспирантуре Обоснование темы диссертации Индивидуальный план Кандидатский минимум Написание диссертации Как написать диссертацию Тема диссертации Концепция диссертации Актуальность диссертации Степень разработанности проблемы Научная новизна Объект и предмет исследования Методы исследования Цели и задачи диссертации Достоверность научных положений Научные положения Практическая значимость работы Апробация и внедрение результатов Структура диссертации Оформление диссертации Написание текста диссертации Введение диссертации Основная часть диссертации Заключение Титульный лист диссертации Библиография Приложение к диссертации Научные статьи Научные статьи Защита диссертации Заслушивание диссертации Заключение о предварительной защите Отзыв ведущей организации Отзыв официального оппонента Отзыв руководителя Автореферат диссертации Текст и структура автореферата диссертации Оформление автореферата диссертации Отзыв на автореферат Защита диссертации на совете Документы для сдачи в диссертационный совет Рассмотрение диссертации в ВАК Распространенные вопросы Аспирантура и отсрочка от армии Где опубликовать научную статью

Представленная на сайте информация получена из открытых источников и может быть не актуальна на текущий момент времени. Администрация сайта не несет никакой ответственности за неактуальность опубликованной информации (подобные виды документов часто подлежат обновлению). Сайт аспирантура.рф содержит полную информацию об обучении в аспирантуре и описание научной специальности 1.2.1. «Искусственный интеллект и машинное обучение» номенклатуры научных специальностей.