1. Бакалавриат
  2. Бакалавриат в Уфе

Информатика и вычислительная техника (09.03.01)

Технологии искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли: программа бакалавриата в вузах Уфы

  • от 150 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 70 бюджет. мест
  • 30 платных мест
  • 4 года обучения

Проходные баллы в вузах Уфы на программу "Технологии искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли"

Бюджет Платно

Статистика за 2024 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Иностранный язык 

или другие
1 вариант

Детали

Вуз
Город
Уфа
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

Студенты получат фундаментальные знания в области программирования, алгоритмов, баз данных и компьютерных сетей. Они также изучат основы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, а также их применение в нефтегазовой отрасли. В рамках программы студенты будут изучать методы анализа данных, обработку сейсмических данных, прогнозирование и оптимизацию добычи нефти и газа с использованием алгоритмов машинного обучения. Кроме того, они будут знакомиться с современными инструментами и технологиями, используемыми в нефтегазовой отрасли, такими как системы автоматизации, датчики и IoT (интернет вещей), и будут исследовать их применение в контексте искусственного интеллекта. В ходе обучения студенты также могут сталкиваться с задачами оптимизации процессов, прогнозирования цен на энергоносители и разработки интеллектуальных систем управления в нефтегазовой отрасли. Программа предоставляет студентам необходимые знания и навыки для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта и их применения в нефтегазовой отрасли, что позволит им стать востребованными специалистами в этой области.

Одной из ключевых отраслей потребления искусственного интеллекта является нефтегазовая отрасль.

Программа готовит специалистов в области исследований и разработок систем ИИ для нефтегазовой отрасли. Студенты изучают основы математики, физики, информатики, программирования, а также специальные дисциплины по ИИ, машинному обучению, нейронным сетям, компьютерному зрению, обработке естественного языка и другим.

Перечень дисциплин программы может включать следующие курсы:

  • Основы искусственного интеллекта
  • Методы оптимизации
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Методы машинного обучения
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Компьютерное зрение
  • Обработка естественного языка
  • Большие данные и аналитика
  • Интеллектуальный анализ данных
  • Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли
  • Системы поддержки принятия решений
  • Инженерия знаний
  • Экспертные системы
  • Робототехника.

Отдельно следует отметить дисциплины на стыке разработки и эксплуатации прикладного программного обеспечения и задач нефтегазовой отрасли:

  • Программное обеспечение для нефтегазовой отрасли: изучение основных видов и функций программного обеспечения, используемого для управления и оптимизации процессов в нефтегазовой отрасли, таких как географические информационные системы (ГИС), системы SCADA, системы поддержки принятия решений, экспертные системы и другие.
  • Промышленная автоматика и средства управления: изучение принципов и методов автоматизации и управления промышленными процессами с использованием современных технологий, таких как сенсоры, контроллеры, приводы, коммуникационные протоколы и стандарты.
  • Инженерия программного обеспечения: изучение методологий и инструментов для разработки, тестирования, сопровождения и документирования программного обеспечения высокого качества и надежности.
  • Информационная безопасность: изучение основных угроз и рисков для информационных систем и данных в нефтегазовой отрасли, а также методов их защиты и предотвращения.
  • Интеллектуальный анализ данных: изучение методов и алгоритмов для извлечения полезной информации и знаний из больших объемов данных, собираемых в нефтегазовой отрасли, таких как сейсмические данные, данные с датчиков и телеметрии, данные о потреблении и ценах на рынке и другие.