Dirbtinio intelekto sistemos
Vilniaus Gedimino technikos universitetas
Programos aprašymas
Bendras apibūdinimas:
Studijų programos tikslas (-ai):
suteikti informatikos bei elektronikos mokslų žinių ir gebėjimų, reikalingų projektuojant, kuriant, taikant ir prižiūrint dirbtinio intelekto ir mašininio mokymo sistemas, suvokiant jų poveikį aplinkai, ugdyti gebėjimą kūrybiškai ir kritiškai spręsti informatikos inžinerijos problemas ir palaikyti profesinę kompetenciją mokantis visą gyvenimą.
Studijų rezultatai:
Studentai sužinos ir išmoks:
Z1. Nuosekliai paaiškinti pagrindinius faktus, sąvokas, teorijas ir matematinius metodus, susijusius su dirbtinio intelekto sistemų veikimu, technine ir programine įranga, jos savybėmis ir praktinio panaudojimo galimybėmis, komunikacija ir taikomaisiais sprendimais, kurie yra susiję su svarbiais istoriniais, dabartiniais ir galimais srities pokyčiais bei tendencijomis ateityje.
Z2. Nuosekliai paaiškinti dirbtinio intelekto sistemoms aktualių algoritmų sudarymo ir analizės principus, programavimo paradigmas, kalbas ir technologijas, žmogaus ir kompiuterio sąveikos principus, tipinius programinės įrangos gyvavimo ciklo etapus bei programinės įrangos kūrimo ir priežiūros metodus.
Z3. Nuosekliai paaiškinti kaip verslo, pramoninis, ekonominis ir socialinis kontekstas veikia dirbtinio intelekto taikymo sritis, apibrėžia etikos normas ir reglamentuoja teisinius reikalavimus, įskaitant duomenų apsaugą, intelektinės nuosavybės teises, sutartis, gaminių saugos, atsakomybės ir kitus susijusius klausimus.
Z4. Taikyti informatikos ir elektronikos inžinerijos studijų krypčių žinias, kuriant saugos ir kitus aktualius kriterijus atitinkančius dirbtinio intelekto sistemų sprendimus aktualioms profesinės veiklos problemoms spręsti.
Z5. Nuosekliai paaiškinti dirbtinio intelekto sistemose naudojamos kompiuterinės ir kitos specializuotos skait-meninės technikos kūrimo metodus, jos sandarą, veikimo principus ir taikymą konkretiems uždaviniams spręsti.
Studentai lavins tyrimų vykdymo įgūdžius ir gebės:
GT1. Apibūdinti informatikos inžinerijos studijų krypties profesinės veiklos problemą skirtinguose abstrakcijos lygmenyse.
GT2. Efektyviais metodais paruošti dirbtinio intelekto sistemoms reikalingus duomenis ir informaciją iš įvairių šaltinių. GT3. Efektyviais metodais išanalizuoti dirbtinio intelekto sistemoms reikalingus duomenis, informaciją ir technologijas pagal aktualius kriterijus.
GT4. Kritiškai įvertinti tyrimo metu surinktus ir gautus duomenis, informaciją, rezultatus ir sukurtus sprendimus argumentuotomis išvadomis ir rekomendacijomis.
Studentai lavins specialiuosius gebėjimus:
SG1. Taikyti aktualius informatikos ir elektronikos inžinerijos metodus, grįstus dirbtiniu intelektu, formuluojant ir spren-džiant įvairių sričių uždavinius.
SG2. Parinkti programinę ir techninę įrangą, kuriant naujas ar tobulinant esamas intelektines kompiuterines sistemas.
SG3. Tinkamai įgyvendinti specializuotą programinę įrangą dirbtinio intelekto elektroninėms sistemoms, taikant aktualius standartus, tipinius gyvavimo ciklo etapus ir projektų valdymo metodus.
SG4. Tinkamai įgyvendinti specializuotą programinę įrangą dirbtinio intelekto programų sistemoms, taikant aktualius standartus, tipinius gyvavimo ciklo etapus ir projektų valdymo metodus.
SG5. Įvertinti intelektines kompiuterines sistemas pagal našumo, saugumo ir patikimumo kriterijus.
SG6. Planuoti ir tinkamai įgyvendinti dirbtinio intelekto elektroninių sistemų palaikymą ir plėtrą.
SG7. Planuoti ir tinkamai įgyvendinti dirbtinio intelekto programų sistemų palaikymą ir plėtrą.
SG8. Metodiškai parengti specifikaciją, projektą ar kitą dokumentaciją, reikalingą dirbtiniu intelektu grįstam produktui arba paslaugai sukurti.
Studentai išsiugdys socialinius gebėjimus:
CG1. Profesionaliai komunikuoti valstybine ir bent viena užsienio kalba su įvairiomis auditorijomis.
CG2. Efektyviai dirbti komandose, laikantis profesinio, etinio elgesio ir socialinės atsakomybės principų ir taisyklių.
Studentai išsiugdys asmeninius gebėjimus:
AG1. Sistemingai ir savarankiškai mokytis, siekiant nuolatinio asmeninio ir profesinio tobulėjimo.
AG2. Savarankiškai, sistemingai ir atsakingai dirbti, imantis iniciatyvos ir prisiimant asmeninę atsakomybę.
AG3. Demonstruoti kūrybingumą, sprendžiant profesinės veiklos uždavinius ir problemas.
Mokymo ir mokymosi veiklos:
Įtraukiančios paskaitos; laboratoriniai darbai; individualios konsultacijos; seminarai, mokymas nedidelėse grupėse; pratybos, probleminių uždavinių sprendimas; praktika; individualūs arba komandiniai projektai; atvejų analizė; referatų ir rašto darbų rašymas; naujų žinių paieška ir apibendrinimas; knygų ir straipsnių skaitymas; žodinių pranešimų rengimas ir pristatymas; eksperimentų atlikimas; diskusija.
Studijų rezultatų vertinimo būdai:
Egzaminas raštu arba žodžiu; kolokviumas; kontroliniai darbai, pateikiant uždarojo ir (arba) atvirojo tipo užduotys; namų darbai; laboratorinių darbų ataskaita ir gynimas; žodiniai ir stendiniai pranešimai; rašto darbai; individualaus ar komandinio projekto/darbo/referato ataskaita; praktikos ataskaita; baigiamasis darbas ir jo gynimas; kaupiamasis vertinimas.
Sandara:
Studijų dalykai (moduliai), praktika:
Studijų programos studijų krypties dalykų apimtis yra 156 kreditų (su praktika).
Tarp bendrųjų teorinių pagrindų ir pagrindinių studijų krypties dalykų mokomasi šių kertinių dalykų: Dirbtinio intelekto pagrindai; Programavimas Python; Skriptinis programavimas; Objektinis programavimas; Algoritmai ir duomenų struktūros; Kompiuterių architektūra; Elektronikos įtaisai; Duomenų bazės; Operacinių sistemų koncepcijos; Programų sistemų inžinerija; Kompiuterių tinklai; Debesų kompiuterija; Vaizdo atpažinimo sistemos; Mechatronikos įtaisai; Mašininis mokymas; Didžiųjų duomenų apdorojimas; Informacijos saugos pagrindai.
Programoje yra numatyta profesinė praktika, kurios trukmė – 2 mėn. (15 kr.).
Specializacijos:
Dirbtinio intelekto elektroninės sistemos;
dirbtinio intelekto programų sistemos
Studento pasirinkimai:
Galima rinktis iki 66 kreditų apimties dalykų:
a) gilinti žinias studijų kryptyje, pasirenkant atitinkamos specializacijos dalykus (48 kreditų apimtis);
b) pasirinkti tris 3 kreditų apimties dalykus iš siūlomų 8 bendrojo universitetinio lavinimo dalykų (9 kreditų apimtis);
c) pasirinkti vieną iš siūlomų dirbtinio intelekto elektroninės sistemos specializacijos pasirenkamą 3 kreditų apimties dalyką;
d) pasirinkti du 3 kreditų apimties dalykus iš universiteto laisvai pasirenkamų dalykų sąrašo (6 kreditų apimtis).
Studijų programos skiriamieji bruožai:
a) programa orientuota į:
• pažintį su informatikos ir elektronikos produktų vertės kūrimo grandine,
• dirbtinio intelekto technologijas,
• taikomųjų ir įterptinių programų kūrimą,
• tarp-dalykinius ir grupinius praktinius darbus, sprendžiančius verslo įmonėms kylančius uždavinius;
b) unikalus programos turinys:
• sudarantis sąlygas gilintis dirbtinio intelekto elektroninių ar programų sistemų specializacijose;
• stiprinantis tarp-funkcinį supratimą, gebėjimą taikyti SCRUM ir pan. judriuosius metodus projektų valdyme, dirbant kartu su kitų studijų programų kolegomis;
• grindžiamas net tik IT ir dirbtinio intelekto pagrindų, bet ir mechatronikos bei elektronikos įtaisų, multimedijos sistemų, skaitmeninių įtaisų ir skaitmeninio signalų apdorojimo žiniomis;
• leidžiantis atrasti ir gilintis pasirinktoje tematikoje – tam skiriama iki 39 kreditų (15 kreditų praktika, 9 kreditai kompleksiniams darbams ir 15 kreditų baigiamajam darbui, orientuotam į inovatyvaus produkto kūrimą);
c) patyrę dėstytojai:
• nuolat tobulėjantys ir teigiamai vertinami studentų,
• dirbantys pedagoginį ir praktinį darbą projektuose,
• atliekantys tyrimus informacinių elektroninių sistemų kūrimo, jų našumo optimizavimo, dirbtinio intelekto taikymo, virtualios realybės, multimedijos, vaizdų ir garso signalų apdorojimo srityse.
Profesinės veiklos ir tolesnių studijų galimybės:
Profesinės veiklos galimybės:
Absolventai galės:
• dirbti mašininio mokymo, giliojo mokymo ar kompiuterinės regos inžinieriais, didžiųjų duomenų architektais, verslo intelekto/analitikos kūrėjais, dirbtinio intelekto sprendimų diegimo ir derinimo koordinatoriais;
• darbą dirbtinio intelekto specialistams siūlo pasaulyje garsios bendrovės: Google, Facebook, Amazon, IBM, SkyScanner, Intel, ARM, Samsung, NVIDIA, Keysight, JP Morgans, Citigroup ir kt.;
• dirbtinio intelekto specialistų Lietuvoje nuolat ieško tokios bendrovės kaip „Neurotechnology“, „Baltnetos komunikacijos“, SEB bankas, „Swedbank“, „Alna Intelligence“, „Intelektualios technologijos“, „Simplit“, „IT City“, „IT Sistemos“, „Universalios valdymo sistemos“, „Aiva sistema“, „Blue Bridge“, Lietuvos nacionalinis radijas ir televizija ir kt.;
• kurti naujas ar valdyti esamas IT bendroves.
Tolesnių studijų galimybės:
Baigus dirbtinio intelekto sistemų studijų programą, studijas galima tęsti informatikos mokslų srities magistrantūros studijų programose.
Panašios programos kitose mokymo įstaigose