Системный анализ в условиях неопределенности: программа магистратуры

Студенты осваивают современные методы математического моделирования, интеллектуальной обработки данных и машинного обучения, что помогает анализировать и прогнозировать поведение сложных систем.

Особое внимание уделяется методам многокритериальной оптимизации, группового выбора и принятия решений в условиях неполной информации. Программа также включает изучение современных компьютерных технологий и мультилингвистических подходов к синтезу информационного обеспечения. Студенты учатся применять адаптивные методы управления и интегрировать человеческий фактор в процессы управления сложными системами.

Кроме того, программа развивает навыки технологического предпринимательства, что позволяет выпускникам внедрять инновационные решения в реальные проекты. Факультативные дисциплины, такие как киберфизические системы и интернет вещей, расширяют кругозор и дают возможность работать с передовыми технологиями. В результате выпускники становятся специалистами, готовыми к работе в науке, IT, бизнесе и государственном управлении.

Дисциплины программы:

• Иностранный язык в профессиональной сфере
• Философские проблемы науки и техники
• Математическое моделирование
• Интеллектуальная обработка данных
• Методы многокритериальной оптимизации
• Технологическое предпринимательство
• Современные проблемы системного анализа и управления
• Современные компьютерные технологии в науке
• Мультилингвистические технологии синтеза информационного обеспечения сложных систем
• Системный анализ в технических системах
• Методы группового выбора
• Математические основы принятия решений
• Исследование операций в условиях неопределенности
• Технологии машинного обучения
• Интеллектуальные информационные системы
• Системный анализ в сложных системах.

Дисциплины по выбору:

• Адаптивные методы идентификации и управления сложными системами
• Теория игр и принятие решений
• Моделирование в условиях неопределенности
• Человеко-машинные методы в управлении сложными системами
• Теория обучающихся моделей и систем
• Основы теории распознавания образов.

Факультативные дисциплины:

• Cyber-physical system and Internet of things (Киберфизические системы и интернет вещей)
• Технологии информационно-аналитической работы.