საქართველოს უნივერსიტეტი
| პროგრამა: | ხელოვნური ინტელექტი |
| განათლების საფეხური: | ბაკალავრიატი |
| ხელმძღვანელი: | ბექარ მელაძე ედუარდ სააკაშვილი |
| სწავლების ენა: | ქართული |
| მისანიჭებელი კვალიფიკაცია: | ინფორმატიკის ბაკალავრი |
| პროგრამაზე დაშვების წინაპირობა: | აკადემიური უმაღლესი განათლების პირველ საფეხურზე (საბაკალავრო პროგრამებზე) სტუდენტთა ჩარიცხვა ხორციელდება ერთიანი ეროვნული გამოცდების შედეგების ან საქართველოს განათლებისა და მეცნიერების მინისტრის №224/ნ (2011 წლის 29 დეკემბერი) ბრძანების შესაბამისად, ადმინისტრაციული რეგისტრაციის გავლისა და რექტორის ბრძანების საფუძველზე. ერთიან ეროვნულ გამოცდებზე სტუდენტისთვის სავალდებულოა ქართულის და ინგლისურის, ასევე მათემატიკას ან/და ფიზიკაში ერთ-ერთი დამატებითი საგნის ჩაბარება. |
| პროგრამის მიზანი: | კურსდამთავრებულებს ექნებათ უნარი შეასრულონ პროფესიული ამოცანები ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით, როგორიცაა მონაცემთა ანალიზი, ინტელექტუალური გადაწყვეტილებების მიღება და ხელოვნური ინტელექტის და მანქანური სწავლების მოდელების შექმნა. ისინი შეძლებენ გამოიყენონ პროგრამირების ენები, მონაცემთა სტრუქტურები და ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი ტექნოლოგიები — მათ შორის მანქანური სწავლება, გაძლიერებული სწავლება, ბუნებრივი ენის დამუშავება და კომპიუტერული ხედვა. სტუდენტები შეიძენენ კრიტიკული აზროვნებისა და ტექნიკური კომუნიკაციის უნარებს, იმუშავებენ გუნდურ გარემოში და შეასრულებენ რეალურ ამოცანებზე დაფუძნებულ პროექტებს ეთიკური და პროფესიული სტანდარტების გათვალისწინებით. პროგრამა უზრუნველყოფს თეორიულ და პრაქტიკულ საფუძველს სამაგისტრო სწავლის გასაგრძელებლად ხელოვნურ ინტელექტში, მონაცემთა მეცნიერებასა და პროგრამული უზრუნველყოფის მიმართულებით. |
| სწავლის შედეგების მიღწევის მეთოდები/აქტივობები: |
|
| სწავლის შედეგი: | ცოდნა და გაცნობიერება
უნარი
|
| პროგრამის დამტკიცების თარიღი: | 03-03-2025 |
| პროგრამის დამტკიცების ოქმის ნომერი: | 13PCD6070-01 |
| პროგრამის განახლების თარიღი: | |
| პროგრამის განახლების ოქმის ნომერი: | |
| პროგრამის დეტალები: | |
| სწავლების ორგანიზების თავისებურებები: | ბაკალავრის ხარისხის მისაღებად სტუდენტმა უნდა დააგროვოს 240 კრედიტი, რომელიც მოიცავს: 138 ECTS პროგრამის ძირითადი საგნებიდან (მათ შორის საბაკალავრო პროექტი 12 ECTS); 84 ECTS პროგრამის ასარჩევი საგნების ბლოკიდან; 6 ECTS უნივერსიტეტის არჩევითი STEM ბლოკიდან; 12 ECTS უნივერსიტეტის არჩევითი ჰუმანიტარულ-სოციალური ბლოკიდან. |
ჰუმანიტარულ-სოციალური ბლოკი
| კოდი | საგანი | კრედიტი | სემესტრი |
| HIST1230 | შესავალი საქართველოს ისტორიაში | 6 | 2,4 |
| COIN1515 | შედარებითი და საერთაშორისო განათლება | 6 | 2,4 |
| LAWB1177 | აზროვნება და მორალი | 6 | 2,4 |
| LITR1212 | დიადი წიგნები | 6 | 2,4 |
| BUSN4433 | ეკონომიკა, ბიზნესი, მენეჯმენტი | 6 | 2,4 |
| HIST1222 | რუსული ოკუპაციის ისტორია საქართველოში | 6 | 2,4 |
| POLI2260 | პოლიტიკური იდეოლოგიების საფუძვლები | 6 | 2,4 |
| ANTH3130 | კულტურული ანთროპოლოგიის საფუძვლები | 6 | 2,4 |
| HIST1118 | ცივილიზაციები და კაცობრიობის განვითარება | 6 | 2,4 |
| LAWB1195 | მოქალაქეობა თანამედროვე მსოფლიოში | 6 | 2,4 |
| გასავლელი კრედიტების ჯამი: | 18 | ||
უნარების ბლოკი
| კოდი | საგანი | კრედიტი | სემესტრი |
| LAWB1155 | დებატები და კრიტიკული აზროვნება | 6 | 1 |
| STEM0013 | კიბერ ჰიგიენის საფუძვლები | 6 | 1 |
| STEM0014 | ლაშქრობა - საველე პრაქტიკა | 6 | 1 |
| STEM0018 | ხელოვნური ინტელექტი ყოველდღიურ ცხოვრებაში | 6 | 1 |
| STEM0002 | გამომგონებლობის ტექნოლოგიები | 6 | 1 |
| გასავლელი კრედიტების ჯამი: | 6 | ||
პროგრამის ძირითადი
| კოდი | საგანი | კრედიტი | სემესტრი |
| ENGL2526 | ტექნოლოგიური ინგლისური | 6 | 1 |
| INFO2117 | პროგრამირება C++ | 6 | 1 |
| MATH1123 | წრფივი ალგებრა და ანალიზური გეომეტრია | 6 | 1 |
| MATH3112 | დისკრეტული მათემატიკა | 6 | 1 |
| INFO3230 | დაპროგრამების ენა Java I | 6 | 2 |
| INFO4259 | მონაცემთა სტრუქტურები და ალგორითმები | 6 | 2 |
| KART1515 | სახელმწიფო ენის სპეციალური კურსი | 6 | 2 |
| MATH1115 | კალკულუსი I | 6 | 2 |
| AINT1001 | მონაცემთა ანალიზის საფუძვლები Python-ის გამოყენებით | 6 | 3 |
| INFO4250 | დაპროგრამების ენა Java II | 6 | 3 |
| MATH1166 | კალკულუსი II | 6 | 3 |
| MATH2004 | ალბათობის თეორია და სტატისტიკა | 6 | 3 |
| AINT1002 | ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები | 6 | 4 |
| INFO1122 | მონაცემთა ინჟინერია | 6 | 4 |
| INFO2214 | ოპერაციული სისტემა Linux | 6 | 4 |
| MATH3111 | ოპტიმიზაციის მეთოდები | 6 | 4 |
| AINT1003 | მანქანური სწავლება | 6 | 5 |
| AINT1004 | მიკროსერვისები ჯავას ბაზაზე (Spring Boot) | 6 | 5 |
| AINT1005 | ხელოვნური ინტელექტის რეგულირება, ეთიკა და ფილოსოფია | 6 | 5 |
| AINT1006 | ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) | 6 | 5 |
| AINT1019 | კონტეინერიზაცია I: Docker-ის საფუძვლები | 6 | 5 |
| AINT1007 | გაძლიერებული მანქანური სწავლება | 6 | 6 |
| AINT1008 | კომპიუტერული ხედვა | 6 | 6 |
| AINT2121 | საბაკალავრო პროექტი | 12 | 6 |
| AINT2123 | მანქანური და ღრმა სწავლება | 6 | 6 |
| გასავლელი კრედიტების ჯამი: | 156 | ||
პროგრამის ასარჩევი
| კოდი | საგანი | კრედიტი | |
| AINT1010 | AI კიბერუსაფრთხოებისთვის | 6 | |
| AINT1011 | მანქანური სწავლება შეღწავადობის ტესტირებაში | 6 | |
| AINT1012 | AI-Internet of Things (IoT) & AI | 6 | |
| AINT1013 | თანამედროვე მიდგომები ხელოვნურ ინტელექტში | 6 | |
| AINT1014 | MLOps და მონაცემთა საინჟინრო მექანიზმები AI სისტემებისთვის | 6 | |
| AINT1015 | ავტომატიზებული პროგრამული კოდის დეველოპმენტი და მიწოდება Docker და Jenkins-ის მეშვეობით | 6 | |
| AINT1016 | დიდი მონაცემების ანალიტიკა და დამუშავება Hadoop ეკოსისტემის გამოყენებით | 6 | |
| AINT1017 | რეალურ დროში მონაცემთა ნაკადების დამუშავება | 6 | |
| AINT1018 | გენერაციული AI სისტემების შექმნა და ინტეგრაცია | 6 | |
| AINT1020 | კონტეინერიზაცია II: Docker ხელოვნური ინტელექტისთვის | 6 | |
| INFO0111 | IOS დეველოპმენტი | 6 | |
| INFO0114 | არარელაციური მონაცემთა ბაზა MongoDB | 6 | |
| INFO1108 | IT სერვისების და პროექტების მართვა | 6 | |
| INFO2217 | ოპერაციული სისტემა | 6 | |
| INFO2410 | კომპიუტერის არქიტექტურა | 6 | |
| INFO3011 | შესავალი ბლოკჩეინ და BlockDAG ტექნოლოგიებში | 6 | |
| INFO3252 | Oracle მონაცემთა ბაზის დიზაინი და პროგრამირება | 6 | |
| INFO4246 | კომპიუტერული პერიფერიის ორგანიზაცია | 6 | |
| INFO4444 | სტაჟირება | 6 | |
| INFO5555 | არდუინო და Hardware უსაფრთხოების შესავალი | 6 | |
| INFO9998 | ქსელების არქიტექტურა და ტექნოლოგიები: გადართვა, მარშრუტიზაცია, უკაბელო კომუნიკაცია | 6 | |
| INFO9999 | საწარმოო ქსელების არქიტექტურა, უსაფრთხოება და ავტომატიზაცია | 6 | |
| KART1220 | აკადემიური წერა | 6 | |
| გასავლელი კრედიტების ჯამი: | 6 | ||
პრერეკვიზიტების მატრიცა
| შედეგების საშუალო | შედეგების საშუალოს კოეფიციენტი (GPA) | საუნივერსიტეტო შეფასება | საქართველოში მოქმედი ზოგადი შეფასება | |
| 97-100 | 4,00 | A+ | A | ფრიადი |
| 94-96 | 3,75 | A | ||
| 91-93 | 3,50 | A- | ||
| 87-90 | 3,25 | B+ | ძალიან კარგი | |
| 84-86 | 3,00 | B | B | |
| 81-83 | 2,75 | B- | ||
| 77-80 | 2,50 | C+ | C | კარგი |
| 74-76 | 2,25 | C | ||
| 71-73 | 2,00 | C- | ||
| 67-70 | 1,75 | D+ | D | დამაკმაყოფილებელი |
| 64-66 | 1,50 | D | ||
| 61-63 | 1,25 | D- | ||
| 51-60 | 1,00 | E | E | საკმარისი |
| უარყოფითი შეფასება | ||||
| 41-50 | FX | FX | ვერ ჩააბარა | |
| <40 | F | F | ჩაიჭრა | |