Курс направлен на освоение методов разработки и внедрения систем искусственного интеллекта (ИИ) в промышленных и исследовательских проектах. Вы изучите этапы жизненного цикла систем ИИ, основы программирования на функциональных языках (Haskell, F#), архитектуру экспертных систем и применение ИИ для решения задач принятия решений.


Для кого подходит

• Инженеры и разработчики, стремящиеся внедрять ИИ в производственные процессы.
• Студенты технических вузов, изучающие data science, автоматизацию или робототехнику.
• Специалисты, работающие с базами данных и системами поддержки решений.

Требования : высшее образование, базовые навыки программирования.

Чему научитесь

• Разрабатывать системы ИИ, учитывая этапы жизненного цикла: проектирование, отладка, внедрение.
• Работать с экспертными системами: создавать базы знаний, механизмы вывода и интерфейсы.
• Применять функциональные языки программирования (Haskell, F#) для задач ИИ.
• Анализировать применимость ИИ-технологий в решении производственных задач.
• Оптимизировать системы ИИ на основе данных и обратной связи.

Преимущества курса:
Уникальная специализация в промышленном ИИ
— Фокус на внедрение ИИ в реальные производственные и исследовательские проекты , что отличает курс от общеобразовательных программ по машинному обучению.
— Акцент на экспертные системы — редкая компетенция, востребованная в автоматизации принятия решений и сложных аналитических задачах.
Работа с функциональными языками
— Обучение Haskell и F# — языкам, которые редко встречаются в стандартных курсах, но критически важны для создания надежных и масштабируемых ИИ-систем.
— Практические навыки программирования на этих языках расширяют возможности разработки, особенно в high-load и data-centric проектах.
Полный цикл разработки ИИ-систем
— Изучение всех этапов жизненного цикла: проектирование → отладка → внедрение .
— Навыки анализа применимости ИИ-технологий и оптимизации систем на основе данных повышают ценность специалиста для индустрии.