1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Контактная информация
Описание
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.
Условия поступления
Прикрепление для подготовки диссертации (соискатель)
Право прикрепления к СПбПУ для подготовки диссертации на соискание ученой степени кандидата наук без освоения программ подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре предоставляется лицам, имеющим высшее образование, подтвержденное дипломом специалиста или магистра.
Прикрепление для подготовки диссертации проводится по научной специальности, предусмотренной номенклатурой научных специальностей, утверждаемой Министерством образования и науки Российской, по которой в СПбПУ на момент прикрепления действует совет по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.
Срок Прикрепления не более 3 лет.
Прием документов для Прикрепления осуществляется три раза в год:
c 10 января по 01 февраля;
с 01 апреля по 01 мая;
c 01 сентября по 01 октября.
Репутация
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СпбПУ) - многопрофильное государственное высшее учебное заведение в области техники и технологий, осуществляющее подготовку инженерных кадров для высокотехнологичных отраслей промышленности. В 2010 СпбПУ присвоен статус национального исследовательского университета. СпбПУ по ряду научных направлений занимает ведущие позиции в России и мире. Научные исследования в политехническом университете носят мультидисциплинарный характер и сосредоточены в следующих областях науки, техники и технологий: Ядерная физика, физика конденсированного состояния, физика плазмы и управляемый термоядерный синтез, радиофизика и электроника; Физико-химические основы организации биологических систем, медицинская физика и техника, физическая химия; Физико-технические проблемы энергетики, рациональное использование природных ресурсов, системы городского хозяйства и жизнеобеспечения; Механика, конструкционные материалы, наноматериалы и нанотехнологии, физико-химические основы металлургических процессов; Вычислительная техника, управление и кибернетика, робототехника; Новые производственные технологии, виртуальные полигоны, цифровая экономика; Телекоммуникационные системы, фотоника; Экономика и управление народным хозяйством, мировая экономика, финансы, управление в социальных и экономических системах.
В аспирантуре СпбПУ ведется подготовка по 82 научным специальностям. СпбПУ наделен правом создавать собственные диссертационные советы. Функционирует 50 диссертационных советов для рассмотрения диссертаций на соискание ученой степени кандидата и доктора наук по физико-математическим, техническим, биологическим, химическим, экономическим, историческим, философским и педагогическим наукам.