Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Научная работа Кафедры искусственного интеллекта сосредоточена на разработке и внедрении передовых практико-ориентированных технологий и методологий, которые имеют значительное влияние на различные сферы деятельности.

Мы ориентируемся на создание интеллектуальных моделей и продуктов, которые могут быть непосредственно применены для решения реальных задач в бизнесе и исследовательской деятельности.

Монографии

Преподаватели кафедры искусственного интеллекта активно занимаются научной деятельностью, публикуют монографии и участвуют в научных конференциях международного уровня. Их исследования охватывают актуальные проблемы машинного обучения, анализа данных и автоматизации интеллектуальных систем. Благодаря плодотворной научной работе кафедра поддерживает статус ведущего подразделения в своей области, обеспечивая высокое качество подготовки будущих специалистов

  •  Парадигмы цифровой экономики: Технологии искусственного интеллекта в финансах и финтехе / Н. М. Абдикеев, В. Б. Барк, Ю. М. Бекетнова [и др.]. – Москва : Издательство Когито-Центр, 2019. – 326 с.
  • Коровин, Д. И. Оптимизация промышленного производства методами имитационного моделирования / Д. И. Коровин, М. В. Коротеев, Д. А. Петросов. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус", 2024. – 134 с. 
  • Интеллектуальный структурно-параметрический синтез имитационных моделей и бизнес-процессов / Д. А. Петросов, М. В. Коротеев, Н. А. Андриянов, В. Е. Косарев. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью "Русайнс", 2024. – 100 с.
  • Прокопчина, С. В. Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности / С. В. Прокопчина. – Москва : Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2020. – 292 с.
  • Разработка новых информационных технологий задач управления и принятия решений в цифровой трансформации образования / В. Н. Таран, К. А. Маковейчук, И. И. Линник [и др.]. – Симферополь : ООО "Издательство Типография "Ариал", 2024. – 157 с.

Научные мероприятия

Преподаватели кафедры искусственного интеллекта активно участвуют в международных и всероссийских научных конференциях, школах-семинарах, круглых столах, мастер-классах и ворк-шопах.

В 2025 году на базе кафедры была проведена Всероссийская научно-практическая конференция «Применение технологий искусственного интеллекта в прикладных областях», которая охватыватила широкий спектр вопросов и вызовов, связанных с применением технологий искусственного интеллекта в различных прикладных областях, таких как экономика, образование, здравоохранение и многие другие. 

Научно-исследовательские работы

К основным направлениям проведения научно-исследовательских работ Кафедры искусственного интеллекта относятся:

  • Применение интеллектуальных технологий и анализа данных в финансовой сфере 
  • Улучшение методологии оценки эффективности моделей искусственного интеллекта
  • Создание практико-ориентированных интеллектуальных моделей и методов обучения
  • Создание цифровых двойников и моделей, которые служат инструментами для симуляции и анализа сложных систем
  • Создание методологии и информационных технологий интеграции генеративного искусственного интеллекта и регуляризирующего байесовского подхода для управления сложными объектами в условиях значительной неопределенности
  • Квантовые технологии в финансовой отрасли: новые подходы к моделированию 

Научно-исследовательская работа студентов

Кафедра искусственного интеллекта придает большое значение включенности обучающихся в научные исследования. Руководствуясь наставничеством квалифицированных педагогов и ученых, студенты превращаются в полноценных участников исследовательского сообщества, совершенствуя собственные академические и личные качества.

Студенты проявляют активность в составе временных творческих студенческих коллективов (ВТСК) и международных временных творческих студенческих коллективов (МВТСК). 

Основные направления студенческой научной деятельности:

  • Создание масштабируемой платформы для анализа поведения русскоязычных LLM-агентов и сравнения их с англоязычными аналогами
  • Разработка и апробация специализированного виртуального помощника FinGPT, в который интегрированы технологии RAG
  • Автоматизированная диагностика травм опорно-двигательного аппарата на основе методов глубокого обучения и анализа медицинских изображений
  • Исследование и разработка методов повышения эффективности планирования маршрутов и формирования летных экипажей для авиакомпаний.
  • Поиск алгоритма вычисления оптимального порядка действий оператора сложной радиотехнической системы в условиях нештатной ситуации

Научно-образовательный кластер

Научно-образовательный кластер объединяет учебные процессы и научные исследования, обеспечивая студентам участие в прикладных проектах и повышая уровень подготовки и профессиональных компетенций. Это способствует формированию высококлассных специалистов в области искусственного интеллекта, соответствующих требованиям современных технологий и рыночным стандартам. Платформа служит местом продуктивного обмена знаниями среди студентов, преподавателей и исследователей, способствуя развитию научной мысли посредством организации семинаров, лекций и приглашения отраслевых экспертов.

Задачи кластера включают создание активных научных коллективов для реализации проектов в финансово-экономической сфере, укрепление научной школы по искусственному интеллекту в университете, поддержку профессионального ориентирования студентов и привлечение перспективных молодых кадров на магистерские программы кафедры. Направления деятельности охватывают организацию научно-практических мероприятий, исследование инновационных решений на базе искусственного интеллекта, взаимодействие с ведущими научными сообществами, бизнес-структурами и профильными учебными заведениями.

Ключевые направления научной работы кафедры:

  • Создание практико-ориентированных интеллектуальных моделей и методов обучения. Мы разрабатываем инновационные решения, которые адаптируются к потребностям конкретных областей, обеспечивая тем самым максимальную оперативность и результативность. Наша цель — сделать так, чтобы разработанные модели не только соответствовали современным требованиям, но и превосходили существующие аналоги в своей эффективности.
  • Улучшение методологии оценки эффективности моделей искусственного интеллекта также является важным аспектом нашей научной работы. Мы ищем новые пути для более глубокого анализа и оценки качества работы разрабатываемых моделей. Это позволяет нам выявлять их слабые места и своевременно вносить необходимые коррективы, что способствует созданию более стабильных и производительных решений.
  • Применению интеллектуальных технологий и анализа данных в финансовой сфере. Мы проводим исследования, направленные на оптимизацию финансовых процессов, а также на поддержку принятия решений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Это открывает новые возможности для организаций, стремящихся улучшить свои результаты и повысить конкурентоспособность.
  • Создание цифровых двойников и моделей, которые служат инструментами для симуляции и анализа сложных систем. Это обеспечивает организации возможность проводить тестирование различных сценариев и стратегий, что значительно снижает риски и повышает качество принимаемых решений.

Наши сотрудники работают над многообещающими проектами и активно взаимодействуют с промышленными партнерами, что обеспечивает практическую значимость и востребованность наших исследований. Мы уверены, что интеграция искусственного интеллекта в различные сектора экономики может принести значительные преимущества и способствовать развитию инновационных решений, отвечающих вызовам времени.

Приглашаем всех заинтересованных лиц следить за нашими достижениями, а также участвовать в исследованиях, семинарах и конференциях, проводимых нашей кафедрой. Мы открыты к сотрудничеству и новым идеям, которые могут внести вклад в развитие науки в области искусственного интеллекта.

 

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год