ПЛОВДИВСКИ УНИВЕРСИТЕТ ”ПАИСИЙ ХИЛЕНДАРСКИ”
България 4000 гр. Пловдив ул. “Цар Асен” № 24
Централа: (032) 261261
Ректор: (032) 631 449 факс: (032) 628 390
e-mail: rector@uni-plovdiv.bg
ФАКУЛТЕТ ПО МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА
УТВЪРЖДАВАМ: |
|
ДЕКАН на ФМИ: |
Ректор: |
(Проф. д-р Ангел Голев) |
(проф. д-р Румен Младенов) |
УЧЕБЕН ПЛАН
Област на висше образование: |
ПРИРОДНИ НАУКИ, МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА (4) |
Професионално направление: |
ИНФОРМАТИКА И КОМПЮТЪРНИ НАУКИ (4.6.) |
Специалност: |
ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ |
Образователно- квалификационна степен: |
БАКАЛАВЪР |
Професионална квалификация: |
ИНФОРМАТИК |
Форма на обучение: |
РЕДОВНА |
Продължителност на обучението: |
4 ГОДИНИ |
Започнали обучението през учебната 2025/2026 г. |
|
|
Факултет |
Факултет по математика и математика |
Професионално направление |
4.6. Информатика и компютърни науки |
Специалност |
Изкуствен интелект |
Образователно-квалификационна степен |
Бакалавър |
Професионална квалификация |
Информатик |
Форма на обучение |
Редовно обучение |
Продължителност на обучението |
4 години, 8 семестъра |
Утвърден с протокол на АС |
№ 20/31.03.2025 г. |
Приет с протокол на ФС |
№ 17/26.03.2025 г. |
Влиза в сила от: |
Учебната (2025-2026) |
Анотация
Специалността „Изкуствен интелект” е от областта на висше образование 4. Природни науки, математика и информатика по професионалното направление 4.6. Информатика и компютърни науки. Обучението по специалността за образователно-квалификационна степен „Бакалавър” има редовна форма с продължителност 4 години. Завършилите бакалаври по тази специалност придобиват професионална квалификация „Информатик“.
Обща характеристика на специалността
Специалността "Изкуствен интелект" отговаря на съвременните тенденции в развитието на информационните технологии и нарастващите изисквания на индустрията за специалисти в областта на машинното обучение, обработката на данни и интелигентните софтуерни системи. Програмата осигурява солидна подготовка по изкуствен интелект, софтуерно инженерство и информатика, като поставя акцент върху разработването и внедряването на интелигентни системи, алгоритми за машинно обучение и анализ на големи данни. В рамките на обучението студентите изучават съвременни алгоритми и модели за машинно обучение и дълбоки невронни мрежи, компютърно зрение, обработка на естествен език, оптимизационни техники и статистически методи за анализ на данни. Програмата обръща специално внимание на двете основни направления в изкуствения интелект – класическия (символен) изкуствен интелект, базиран на логика и знания, и статистическия (подсимволен) изкуствен интелект, който използва машинно обучение и невронни мрежи за моделиране и прогнозиране. Учебният план включва необходимите математически основи за изкуствения интелект, като линейна алгебра, математически анализ, вероятности и статистика, дискретни структури и теория на графите. Практическата насоченост на програмата е подсигурена чрез лабораторни упражнения, работа с актуални софтуерни платформи, участие в проекти и стажове в компании от сектора.информационни технологии (ИТ) при разработване на проекти за защитени информационни системи.
Специфични изисквания за прием
Приемът за всички бакалавърски специалности във Факултета се реализира на базата на следната формула.
Знанията, уменията и способностите, които се изискват на конкурсните изпити са дадени в програмите за кандидатстудентските изпити по математика и по информатика. Тази информация присъства в кандидатстудентския справочник на ПУ, както и на сайта на Факултета.
Ред за признаване на предходно обучение
Стандартен административен ред, регламентиран в Правилника за учебната дейност на Пловдивския университет.
Профил на специалността
Специалността „Изкуствен интелект” е от областта на висше образование 4. Природни науки, математика и информатика по професионалното направление 4.6. Информатика и компютърни науки. Обучението по специалността за образователно квалификационна степен „Бакалавър” е в редовна форма с продължителност 4 години. Завършилите бакалаври по тази специалност придобиват професионална квалификация „Информатик“.
Основни резултати от обучението Завършилите специалността „Изкуствен интелект“ ще придобият компетентности за:
- Познания за алгоритмите и моделите в изкуствения интелект, машинното обучение и обработката на данни.
- Способност за разработване на интелигентни системи.
- Анализ на големи обеми от данни и прилагане на статистически методи за извличане на знания.
- Работа със съвременни софтуерни платформи за машинно обучение и невронни мрежи (TensorFlow, PyTorch и др.).
- Разработване и тестване на интелигентни алгоритми за компютърно зрение, обработка на естествен език и статистически анализ.
- Разбиране на разликите между символния и подсимволния изкуствен интелект и тяхното приложение в различни домейни.
- Способност за работа в екип и участие в мултидисциплинарни проекти.
Наред с информатичната и математическа компетентности, характерни за професионалното направление, всеки дипломиран студент придобива и следните ключови умения и компетентности:
- Способност за логическо мислене и моделиране на реални процеси.
- Способност за работа в екип.
- Способност за самостоятелно търсене на информация и натрупване на допълнителни знания.
- Способност за прилагане на математически основи в кодирането и криптографията за устойчив бизнес с помощта на най-новите информационни технологии.
- Способност за анализиране, моделиране и разработване защитени информационни системи.
- Познания за съвременни софтуерни платформи.
- Умения за бизнес комуникации на английски език
Професионален профил на завършилите
- Завършилите специалността "Изкуствен интелект" са подготвени за успешна професионална реализация в различни сфери на индустрията и науката. Те могат да заемат позиции като:
- Програмисти на софтуерни приложения за различни сфери;
- Специалисти по машинно обучение и изкуствен интелект;
- Разработчици на софтуер с фокус върху интелигентни системи;
- Анализатори на данни и специалисти по големи данни;
- Разработчици в областта на компютърното зрение и обработката на естествен език;
- Разработчици на иновативни решения за анализ и прогнозиране в различни индустрии
Възможности за продължаване на обучението
Завършилите бакалавърската програма „Изкуствен интелект“ могат да продължат обучението си в магистърски и докторски програми във Факултета по математика и информатика и Факултета по икономически и социални науки, в други български и чуждестранни висши учебни заведения, както и да се реализират като преподаватели и научни работници във висши училища и изследователски институти, съгласно Закона за висше образование.
1-ви семестър |
1 |
|
Програмиране |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
2 |
|
Уеб програмиране 1 |
40 |
20 |
0 |
20 |
0 |
0 |
110 |
110 |
|
150 |
5 |
ТО |
3 |
|
Линейна алгебра и аналитична геометрия |
60 |
30 |
30 |
0 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
4 |
|
Спорт |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
30 |
1 |
П |
5 |
|
Английски език |
50 |
0 |
50 |
0 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
ТО |
6 |
|
Обектно-ориентирано програмиране 1 (Java) |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
150 |
150 |
|
210 |
7 |
И |
Общо за 1-ви семестър |
300 |
110 |
110 |
80 |
0 |
0 |
600 |
600 |
0 |
900 |
30 |
|
2-ри семестър |
1 |
|
Алгоритми и структури от данни |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
2 |
|
Обектно-ориентирано програмиране 2 |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
3 |
|
Математически анализ |
80 |
40 |
0 |
40 |
0 |
0 |
160 |
160 |
|
240 |
8 |
И |
4 |
|
Спорт |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
30 |
1 |
П |
5 |
|
Дискретни структури |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
6 |
|
Специализиран английски език |
50 |
0 |
50 |
0 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
ТО |
Общо за 2-ри семестър |
340 |
130 |
80 |
130 |
0 |
0 |
620 |
620 |
0 |
960 |
32 |
|
3-ти семестър |
1 |
|
Бази от данни |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
2 |
|
Въведение в софтуерното инженерство |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
3 |
|
Спорт |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
30 |
1 |
П |
4 |
|
Уеб програмиране 2 |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
5 |
|
Операционни системи и компютърни архитектури |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
6 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
7 |
|
Избираема дисциплина 2 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Общо за 3-ти семестър |
320 |
120 |
30 |
100 |
0 |
0 |
610 |
610 |
0 |
930 |
31 |
|
4-ти семестър |
1 |
|
Интелигентни системи |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
130 |
130 |
|
180 |
6 |
ТО |
2 |
|
Компютърна графика и ГПИ |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
130 |
130 |
|
180 |
6 |
И |
3 |
|
Разпределени приложения |
70 |
30 |
0 |
20 |
20 |
0 |
140 |
140 |
|
210 |
7 |
И |
4 |
|
Практикум по ООП и БД |
30 |
0 |
0 |
30 |
0 |
0 |
60 |
60 |
|
90 |
3 |
ТО |
5 |
|
Спорт |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
30 |
1 |
ТО |
6 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
7 |
|
Избираема дисциплина 2 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Общо за 4-ти семестър |
300 |
90 |
30 |
90 |
20 |
0 |
630 |
630 |
0 |
930 |
31 |
|
5-ти семестър |
1 |
|
Логическо програмиране |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
ТО |
2 |
|
Представяне на знания |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
3 |
|
Компютърни мрежи и комуникации |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
4 |
|
Практика по специалността |
80 |
0 |
0 |
80 |
0 |
0 |
160 |
160 |
|
240 |
8 |
ТО |
5 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
6 |
|
Избираема дисциплина 2 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Общо за 5-ти семестър |
320 |
90 |
0 |
160 |
0 |
0 |
670 |
670 |
0 |
990 |
33 |
|
6-ти семестър |
1 |
|
Анализ и проектиране на софтуер и архитектури |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
2 |
|
Въведение в машиннното учене |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
3 |
|
Вероятности и приложна статистика |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
4 |
|
Deep Learning (Дълбоки невронни мрежи) |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
5 |
|
Практикум по изкуствен интелект |
30 |
0 |
0 |
30 |
0 |
0 |
60 |
60 |
|
90 |
3 |
TO |
6 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
7 |
|
Избираема дисциплина 2 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Общо за 6-ти семестър |
310 |
120 |
0 |
120 |
0 |
0 |
650 |
650 |
0 |
960 |
32 |
|
7-ми семестър |
1 |
|
Софтуерни процеси |
40 |
20 |
0 |
20 |
0 |
0 |
110 |
110 |
|
150 |
5 |
И |
2 |
|
Практическо машинно учене с Python |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
3 |
|
Големи данни |
60 |
30 |
0 |
30 |
0 |
0 |
120 |
120 |
|
180 |
6 |
И |
4 |
|
Генеративен изкуствен интелект |
50 |
30 |
0 |
20 |
0 |
0 |
100 |
100 |
|
150 |
5 |
И |
5 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
6 |
|
Факултативна дисциплина |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Общо за 7-ми семестър |
280 |
110 |
0 |
100 |
0 |
0 |
620 |
620 |
0 |
900 |
30 |
|
8-ми семестър |
1 |
|
Преддипломен стаж |
40 |
0 |
0 |
40 |
0 |
0 |
80 |
80 |
|
120 |
4 |
ТО |
2 |
|
Обработка на естествен език (NLP) |
40 |
20 |
0 |
20 |
0 |
0 |
80 |
80 |
|
120 |
4 |
И |
3 |
|
Обработка на цифрови изображения |
40 |
20 |
0 |
20 |
0 |
0 |
80 |
80 |
|
120 |
4 |
И |
4 |
|
Prompt engineering |
40 |
20 |
0 |
20 |
0 |
0 |
80 |
80 |
|
120 |
4 |
И |
5 |
|
Избираема дисциплина 1 |
35 |
* |
* |
* |
0 |
0 |
85 |
85 |
|
120 |
4 |
ТО |
Форма на дипломиране: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Държавен изпит по специалността |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
300 |
300 |
0 |
300 |
10 |
|
или защита на дипломна работа |
Общо за 8-ми семестър |
195 |
60 |
0 |
100 |
0 |
0 |
705 |
705 |
0 |
900 |
30 |
|
Забележка:Избираемите и факултативни дисциплини се провеждат под формата на лекции, лабораторни занятия, семинарни занятия с обща аудиторна заетост от 35 часа.
Правила за изпитите, оценяване и поставяне на оценки
Оценяването по дадена учебна дисциплина се извършва на изпитните сесии след всеки семестър или с текуща оценка по време на семестъра. Основната форма на изпитване е писмен изпит (вкл. електронен вариант), завършващ със събеседване със студента, когато се оформя крайната оценка и се съобщават мотивите за нея.
Изисквания за завършване
Обучението завършва с писмен държавен изпит или защита на дипломна работа.
Координатор
Доц. д-р Владимир Николаев Вълканов
ПУ „Паисий Хилендарски“, бул. :България“ 236, Пловдив 4027
Служебен телефон: 032/261-800
E-mail: vvalkanov@uni-plovdiv.bg