Область науки:
Естественные науки
Группа научных специальностей:
1.2. Компьютерные науки и информатика
Наименование отрасли науки, по которой присуждаются ученые степени:
Физико-математические, Технические
Шифр научной специальности:
1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
Направления исследований:
- Естественно-научные основы и методы искусственного интеллекта.
- Исследования в области оценки качества и эффективности
алгоритмических и программных решений для систем искусственного
интеллекта и машинного обучения. Методики сравнения и выбора
алгоритмических и программных решений при многих критериях. - Методы и алгоритмы моделирования мыслительных процессов:
рассуждений, аргументации, распознавания и классификации, формирования
понятий. Исследования в области нейроморфных методов анализа данных,
имитационное моделирование строения и функций мозга, в том числе – и с
использованием методов машинного обучения. Нейроинформатика и методы
моделирования биологических нервных систем. - Разработка методов, алгоритмов и создание систем искусственного
интеллекта и машинного обучения для обработки и анализа текстов на
естественном языке, для изображений, речи, биомедицины и других
специальных видов данных. - Методы и технологии поиска, приобретения и использования знаний и
закономерностей, в том числе – эмпирических, в системах искусственного
интеллекта. Исследования в области совместного применения методов
машинного обучения и классического математического моделирования.
Методы и средства использования экспертных знаний. - Формализация и постановка задач управления и (поддержки) принятия
решений на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения.
Разработка систем управления с использованием систем искусственного
интеллекта и методов машинного обучения в том числе – управления роботами,
автомобилями, БПЛА и т.п. - Разработка специализированного математического, алгоритмического и
программного обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного
обучения. Методы и средства взаимодействия систем искусственного
интеллекта с другими системами и человеком-оператором. - Многоагентные системы и распределенный ИИ.
- Методы и средства использования для решения задач искусственного
интеллекта и машинного обучения параллельных, квантовых вычислений и т.д. - Исследования в области этических проблем, связанных с созданием и
внедрением ИИ-систем, включая моделирование ожидаемых социальных и
экономических последствий. - Исследования в области «сильного ИИ», включая формирование
понятийной базы и элементов математического формализма, необходимых для
построения алгоритмического аппарата. - Исследования в области «доверенных» систем класса ИИ, включая
проблемы формирования тестовых выборок прецедентов, надежности,
устойчивости, переобучения и т.д. - Методы и средства формирования массивов данных и прецедентов,
включая «большие данные», необходимых для решения задач искусственного
интеллекта и машинного обучения. Проблемно-ориентированные коллекции
данных для важных прикладных областей. - Методы и средства формирования массивов условно-реальных данных и
прецедентов, необходимых для решения задач искусственного интеллекта и
машинного обучения. - Математические исследования в области статистики, логики, алгебры,
топологии, анализа функции и других областях, ориентированные на решение
задач искусственного интеллекта и машинного обучения. - Исследования в области специальных методов оптимизации, проблем
сложность и элиминации перебора, снижения размерности. - Исследования в области многослойных алгоритмических конструкций, в
том числе – многослойных нейросетей.
Смежные специальности (в т.ч. в рамках группы научной специальности):
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы
программ
1.2.3. Теоретическая информатика, кибернетика
2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации