Dirbtinis intelektas (anglų k. - Artificial intelligence)
Institucijos, teikiančios šią programą
Programos panašiais pavadinimais
Programos teikiančios tas pačias kvalifikacijas
Aprašymo santrauka
Studijų programos tikslas (-ai):
Suteikti kompetencijas, įgalinančias kurti dirbtinio intelekto metodais ir technologijomis pagrįstas, žmogaus mąstymą imituojančias kompiuterines sistemas, ypatingą dėmesį skiriant duomenų apdorojimo ir analizės, mašininio mokymo, vaizdų bei kalbos atpažinimo algoritmams, socialiniams ir ekonominiams DI taikymo aspektams.
Studijų programos aprašas: https://stojantiesiems.ktu.edu/programme/b-dirbtinis-intelektas/
Studijų rezultatai:
Žinios ir jų taikymas:
geba paaiškinti matematikos, fizikos, kognityvinio neuromokslo pagrindus, suvokia šių mokslų sąsajas su dirbtinio intelekto tyrimais ir taikymais.
geba išsamiai paaiškinti algoritmų sudarymo ir analizės principus, programavimo kalbas ir technologijas, programų sistemos gyvavimo ciklą ir kūrimo procesus, geba juos taikyti kuriant programų sistemas.
geba nuosekliai paaiškinti šiuolaikinės kompiuterių techninės ir programinės įrangos veikimo principus ir apribojimus, pagrindines kompiuterių tinklų architektūras, saugios komunikacijos tinkle principus.
geba nuosekliai paaiškinti sistemų modeliavimo, duomenų rinkimo ir analizės sąvokas, metodus ir praktinio taikymo galimybes.
geba išsamiai paaiškinti kaip veikia dirbtinis intelektas įtraukiant ekspertines, taisyklėmis ir logika grįstas sistemas bei mašininį mokymą.
geba nuosekliai paaiškinti kalbos signalų ir vaizdų atpažinimo, identifikavimo, segmentavimo algoritmus bei jų taikymo sritis.
geba apibūdinti visaapimančius skaitmenizavimo procesus ir informatikos bei dirbtinio intelekto srities raidą, įžvelgti galimas dirbtinio intelekto taikymo ateityje tendencijas.
geba paaiškinti dirbtinio intelekto etikos gaires, teisinius reikalavimus, įskaitant duomenų apsaugą, intelektinės nuosavybės teises, produktų saugos klausimus ir profesinės elgsenos taisykles bei supranta kaip kurti pagarbą į žmogų orientuotas dirbtinio intelekto sistemas.
geba vertinti, kaip kintantis verslo, technologijų, socialinio bei teisinio sektorių kontekstas ir dirbtinio intelekto technologijos įtakoja vienas kitą.
Gebėjimai vykyti tyrimus:
geba atlikti sistemos įvesties ir išvesties duomenų analizę.
geba sudaryti sistemos imitacinį modelį, išskirti esminius procesus bei atlikti modelio validavimą ir verifikavimą.
geba įvertinti algoritmo efektyvumą intelektinėse sistemose bei atlikti palyginamąją algoritmų analizę.
Specialieji gebėjimai:
geba parinkti ir sudaryti tinkamų parametrų sistemos architektūrą dirbtinio intelekto sprendimų įgyvendinimui.
geba kurti tiriamos sistemos konceptualųjį ir grafinį veiklų bei procesų modelį bei parinkti tinkamus modelio realizacijos įrankius ir platformas.
geba paaiškinti optimizavimo teoriją bei parinkti tinkamus optimizavimo algoritmus konkretiems praktiniams uždaviniams, iškylantiems inžinerijoje, spręsti.
geba kurti hibridinius intelektinius sprendimus, panaudojant vaizdų bei kalbos apdorojimo ir mašininio mokymo algoritmus.
geba įgyvendinti programinės įrangos gyvavimo ciklą, specifikuojant, kuriant, vystant, testuojant ir įdiegiant dirbtinio intelekto sprendimus bei užtikrinant jų kokybę ir patikimumą.
geba taikyti programavimo ir kitus praktinius įgūdžius, realizuojant autonomines, save apsimokančias ir žmogui asistuojančias intelektines sistemas.
Socialiniai gebėjimai:
geba pristatyti savo idėjas ir sprendimus raštu ir žodžiu skirtingoms auditorijoms, kalbėti bent viena iš užsienio kalbų.
geba dirbti komandoje grupės nariu ir jos vadovu.
Asmeniniai gebėjimai:
geba savarankiškai organizuoti darbą, rodyti iniciatyvą ir asmeninę atsakomybę.
geba planuoti savišvietą, savarankiškai studijuoti ir mokytis visą gyvenimą.
geba demonstruoti kūrybingumą, sprendžiant profesinės veiklos uždavinius ir problemas.
Mokymo ir mokymosi veiklos:
Studijos apima auditorinį darbą (paskaitos, pratybos, laboratoriniai darbai, seminarai, išvykstamieji vizitai į įmones ir kita) ir savarankišką darbą, skirtą įsisavinti teorinę medžiagą, pasirengti auditoriniam darbui, tarpiniams ir galutiniams atsiskaitymams bei atlikti kitas veiklas. Kiekvieno studijų modulio studijos baigiamos studento žinių bei įgūdžių vertinimu – egzaminu arba kitu galutiniu atsiskaitymu, studijų programa baigiama baigiamuoju projektu ir jo gynimu.
Studijų rezultatų vertinimo būdai:
Taikoma studijų rezultatų kaupiamojo vertinimo sistema, leidžianti užtikrinti nuolatinį ir įtraukiantį studentų darbą viso studijų semestro metu, kai studijų modulio galutinį įvertinimą sudaro tarpinių atsiskaitymų ir galutinio atsiskaitymo pažymiai, juos padauginant iš svertinių koeficientų (procentinių dedamųjų) ir sandaugas susumuojant.
Studijų dalykai (moduliai):
Dirbtinio intelekto ekosistema, Informatikos studijų įvadas, Kognityvinio neuromokslo taikymas, Matematika 1, Objektinio programavimo įvadas, Duomenų bazės, Matematika 2, Objektinis programavimas 2, Skaitmeninės logikos pradmenys, Akademinė ir dalykinės srities komunikacija anglų kalba (C1 lygiu), Diskrečiosios struktūros, Duomenų apdorojimas ir analizė, Duomenų struktūros, Kompiuterių architektūra, Algoritmų sudarymas ir analizė, Daugiaagenčių sistemų pagrindai, Didžiųjų duomenų apdorojimo algoritmai, Operacinės sistemos, Programavimo inžinerija, Informacinių sistemų pagrindai, Kompiuterių tinklai ir internetinės technologijos, Mašininio mokymo algoritmai 1, Skaitiniai metodai ir algoritmai, Vaizdų apdorojimo algoritmai, Gilusis mokymasis, Mašininio mokymo algoritmai 2, Produkto vystymo projektas, Sistemų imitacinis modeliavimas, Debesų kompiuterija dirbtinio intelekto uždaviniams, Kalbos atpažinimo algoritmai, Bakalauro baigiamasis projektas, Profesinė praktika.
Alternatyvos: Dirbtinis intelektas verslo procesuose, Verslo etika, Robotų programavimo technologijos, Intelektinės asistavimo sistemų technologijos, Dirbtinis intelektas žaidimams;
Filosofijos ir darnaus vystymosi alternatyvos: Darnus vystymasis, Medijų filosofija.
Studijų programos skiriamieji bruožai:
Pirmaisiais studijų metais gilinamasi į programavimo technologijas, algoritmų sudarymo ir analizės, programų kūrimo principus, IT sistemų projektavimą ir modeliavimą – t.y. įsisavinamos būtinos bet kokios srities IT specialistui reikalingos žinios, ugdomos bendrosios programų sistemų ar informatikos sprendimų kūrėjo kompetencijos. Nuo antrųjų studijų metų pradedama gilintis į dirbtinio intelekto tematikas – duomenų analizę ir apdorojimą, vaizdų analizę ir apdorojimą, mašininio mokymo algoritmus, gilųjį mokymą, mokomasi kurti ir projektuoti dirbtinio intelekto sprendimus ir sistemas.
Studijų metu studentai turi galimybę atlikti praktiką lyderiaujančiose programinės įrangos ir IT bei dirbtinio intelekto sprendimus kuriančiose Lietuvos ir tarptautinėse verslo įmonėse.
Profesinės veiklos galimybės:
Parengti informatikos bakalaurai gali dirbti Dirbtinio intelekto sprendimų kūrėju(-a), Dirbtinio intelekto sistemų analitiku (-e), Išmanių taikomųjų programų, IT paslaugų kūrėju (-a), Žmogui asistuojančių intelektinių sistemų kūrėju (-a), Intelektinių sistemų priežiūros specialistu (-e).
Tolesnių studijų galimybės:
Ši studijų programa turi tęstinumą visose trijose studijų pakopose (bakalauro, magistro ir doktorantūros). Dirbtinio intelekto specialistai, baigę bakalauro studijas, gali toliau studijuoti informatikos, programinės įrangos inžinerijos, informacinių sistemų inžinerijos ar informacinių ir informacinių technologijų saugos antrosios pakopos studijų programose. Tiems, kurie planuoja doktorantūros studijas Universitete, siūlomos Informatikos ir informatikos inžinerijos doktorantūros studijų programos.
