Курс направлен на формирование у студентов целостного понимания терминологического аппарата, лежащего в основе профессиональной деятельности в области искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем. Особое внимание уделяется систематизации и осмыслению ключевых понятий, понятийных рамок и классификаций, применяемых в научной литературе, прикладных системах и международных стандартах
Курс представляет собой введение в фундаментальные концепции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Студенты познакомятся с ключевыми методами обработки данных, основами обучения с учителем и без учителя, принципами работы алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Особое внимание уделяется практическим аспектам — разработке и анализу моделей на языке Python с использованием современных библиотек (Scikit-learn, Pandas, NumPy и др.).