Intelligence artificielle

FACULTÉ D'ENTREPRENEURIAT ET DE GESTION

60610500 – Intelligence artificielle

Les étudiants de cette filière maîtrisent parfaitement l'anglais. Ils peuvent également choisir, en option, le français ou l'allemand comme seconde langue étrangère.

Les domaines d'activité professionnelle en intelligence artificielle couvrent la résolution de problèmes complexes liés à l'intelligence artificielle et aux technologies numériques au sein d'entreprises, d'organisations et d'institutions publiques et privées, ainsi que dans les organes de l'administration publique ; ils englobent également l'ensemble des domaines professionnels liés aux activités de recherche à l'Académie des sciences de la République d'Ouzbékistan et dans les instituts de recherche, centres de recherche et associations de recherche-production qui en relèvent.

En 1ère année, toutes les matières prévues au programme sont enseignées en ouzbek.

Le stage qualifiant vise à consolider les connaissances théoriques dans les disciplines générales professionnelles et spécialisées, à les intégrer aux processus pratiques (de production), et à développer les compétences, aptitudes et qualifications pratiques correspondantes.

À l'issue des 4 années d'études réussies, les diplômés se voient décerner la qualification d'« Ingénieur en intelligence artificielle ».

1 crédit équivaut à 30 heures académiques.

L'indicateur de moyenne générale (GPA) est déterminé chaque année au cours de la troisième semaine d'août.

Le bloc des matières optionnelles est défini par décision du Conseil de l'établissement, sur la base d'un ensemble de disciplines garantissant la flexibilité et la mobilité des étudiants conformément aux exigences du marché du travail et des employeurs.

Lors de l'élaboration du plan d'études de travail à partir du programme, il est possible — tout en maintenant le volume hebdomadaire de charge de travail des étudiants — de modifier le volume des blocs de matières jusqu'à 5 %, de modifier le volume des matières au sein des blocs jusqu'à 10 %, et de déterminer librement le volume de la charge hebdomadaire pour certains semestres, tout en maintenant le volume global des heures en présentiel.

Les délais de la certification d'État finale incluent également la soutenance du mémoire de fin d'études.

Les travaux pratiques des matières de spécialisation inscrites au programme sont dispensés dans des établissements d'enseignement secondaire général.

Afin d'assurer l'unité entre théorie et pratique, les stages qualifiants des étudiants sont effectués dans des établissements d'enseignement secondaire général.

L'éducation physique et le sport sont organisés en tant que cours facultatif, sur la base du choix volontaire de l'étudiant parmi les sections sportives.

Les travaux de cours sont réalisés dans le cadre des heures de travail personnel allouées à la matière concernée, sur la base d'1 crédit.

Composantes du processus éducatif

PÉRIODES DE VACANCES :

1ère année :

• De la 5e semaine de décembre à la 1ère semaine de janvier
• De la 2e semaine de juin à septembre

2e année :

• De la 5e semaine de décembre à la 1ère semaine de janvier
• De la 1ère semaine de juillet à septembre

3e année :

• De la 5e semaine de décembre à la 1ère semaine de janvier
• De la 1ère semaine de juillet à septembre

4e année :

• De la 5e semaine de décembre à la 1ère semaine de janvier
• À partir de la 1ère semaine de juillet

MATIÈRES

• Histoire contemporaine de l'Ouzbékistan
• Sciences des religions
• Philosophie
• Langue étrangère 1, 2
• Analyse mathématique (Calculus)
• Physique 1, 2
• Équations différentielles
• Algèbre linéaire
• Programmation 1, 2
• Rédaction académique
• Bases de données
• Fondamentaux de la cybersécurité
• Structures de données et algorithmes
• Électronique et circuits
• Structures discrètes
• Réseaux informatiques
• Fondamentaux de l'intelligence artificielle
• Probabilités et statistiques
• Projet individuel
• Vision par ordinateur
• Réseaux de neurones et apprentissage profond
• Robotique
• Introduction à l'apprentissage automatique
• Traitement du signal
• Traitement automatique du langage naturel