Северо-Кавказский федеральный университет активно внедряет технологии искусственного интеллекта в научные исследования и образовательные программы. Студенты осваивают нейросети, а учёные создают ИИ-платформы для медицины и сельского хозяйства.
В СКФУ технологии машинного обучения применяются в научных исследованиях. Группа учёных факультета математики и компьютерных наук под руководством заведующего кафедрой математического моделирования Павла Ляхова создаёт нейросетевые платформы для анализа медицинских данных — распознавания рака кожи и расшифровки кардиограмм.
Исследователи факультета перспективной инженерии запатентовали систему анализа почвы и урожая с использованием ИИ. Платформа позволяет изучать физико-химические свойства почвы и льда. На медико-биологическом факультете технологии применяют для обработки больших данных при анализе ДНК и создают системы оценки риска сахарного диабета второго типа.
«Искусственный интеллект мы рассматриваем как трансформирующую технологию, которую можно и нужно направлять для решения задач в области науки и высшего образования», — отметила исполняющая обязанности ректора СКФУ Татьяна Шебзухова. По её словам, ИИ помогает исследователям сократить рутинные задачи, анализирует массивы данных и моделирует сложные процессы.
В университете действует Цифровая кафедра — проект Минобрнауки и Минцифры, который реализуется по программе «Приоритет 2030». Цифровые компетенции параллельно с базовой специальностью ежегодно получают более двух тысяч студентов. Они изучают компьютерную лингвистику и искусственный интеллект, ИИ в образовании, интеллектуальные информационные юридические системы.
Заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики Михаил Бабенко рассказал об особенностях подготовки кадров. Изучение ИИ начинается уже на втором курсе с ознакомления с возможностями машинного обучения и нейронных сетей.
«Для студента важно глубоко понимать процесс интеллектуальной обработки данных, а не просто научить его нажимать нужные кнопки на клавиатуре», — подчеркнул Бабенко.
В магистратуре изучают более сложные задачи кластеризации, ранжирования, обнаружения аномалий. Студенты осваивают принципы построения рекомендательных систем, специальные архитектуры нейронных сетей для работы с изображениями и естественным языком.
С ИИ работают и аспиранты, реализующие исследования в рамках диссертационных работ. Совместные проекты проводятся с коллегами других факультетов, институтов и университетов. | 
Войти
