Научная работа

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.

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. 

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 

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 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.