Прикладная математика, процессы управления и искусственный интеллект: программа бакалавриата

Студенты получают знания и навыки, необходимые для работы с большими данными, машинным обучением, нейронными сетями и другими передовыми технологиями. Программа готовит специалистов, способных не только разрабатывать алгоритмы и математические модели, но и применять их в реальных задачах, таких как управление сложными системами, автоматизация процессов, анализ данных и создание интеллектуальных систем.

Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что позволяет выпускникам работать в различных областях: от IT-индустрии и робототехники до финансов, энергетики и научных исследований. 

Профессиональные дисциплины:

• Математический анализ
• Алгебра и теория чисел
• Геометрия и топология
• Информатика
• Дискретный анализ
• Дифференциальные уравнения
• Теория управления
• Численные методы
• Операционные системы и оболочки
• Теория вероятностей
• Экстремальные задачи
• Функциональный анализ
• Вычислительный практикум
• Теоретическая механика
• Уравнения математической физики
• Математическая логика
• Методы вычислений
• Математическое моделирование и обработка данных
• Практикум на ЭВМ
• Интегралы с особенностями
• Системное программирование
• Java-технологии
• Специальные квадратурные формулы
• Дополнительные главы методов вычислений
• Теория приближений
• Аппроксимации минимальными сплайнами
• Решение полной проблемы собственных значений
• Нелинейные функциональные уравнения
• Теория приближений
• Приближение функционалов и операторов
• Ортогональные многочлены и квадратурные формулы
• Методы регуляризации неустойчивых задач
• Основы технологии распараллеливания вычислений
• Алгоритмы распараллеливания
• Разностные методы
• Устойчивость разностных методов
• Локальные аппроксимации и вейвлеты
• Обращение преобразования Лапласа
• Численный анализ лагерровского спектра
• Методы решения разностных уравнений
• Устойчивость решения разностных уравнений
• Решение интегральных уравнений
• Теория приближений на комплексной плоскости
• Классические структуры операционных систем и архитектура ЭВМ
• Управление IT-проектами
• Качественная теория кибернетических систем
• Управление качеством разработки программного обеспечения
• Современные методы хаотической динамики
• 'Элементы финансовой математики
• Постановка задач
• Методы дискретного программирования
• Задачи группового выбора
• Специальные экстремальные задачи
• Теория игр
• Математические модели экономики
• Экстремальные задачи преследования и поиска
• Вычислительная геометрия
• Теория расписаний
• Векторная оптимизация
• Теория графов
• Введение в обработку данных
• Техника программирования
• Теория и практика программирования
• Моделирование распределений
• Объектно-ориентированное программирование
• Прикладное программирование
• Модельно-ориентированный анализ данных
• Задачи статистического анализа данных
• Стохастический анализ данных
• Программирование для решения вероятностных задач
• Программирование моделей
• Статистическое моделирование
• Численные методы Монте-Карло
• Актуарная математика
• Алгебраические методы моделирования систем
• Подготовка и оформление научных исследований
• Основы теории случайных процессов
• Моделирование случайных процессов
• Моделирование систем
• Структуры данных в оптимизационных алгоритмах
• Дискретное моделирование
• Финансовое моделирование
• Элементарные методы в экстремальных задачах
• Динамические системы
• Принятие решений
• Прикладная теория динамических систем
• Численные методы линейного программирования
• Компьютерная полиграфия
• Численные методы нелинейного программирования
• Управление колебаниями
• Дискретный гармонический анализ
• Алгебраическая проблема собственных значений и решение задач математической физики (на английском языке)
• Дискретные оптимизационные задачи
• Корректирующее кодирование
• Экстремальные задачи большой размерности
• Вычислительные методы первичного анализа данных
• Статистический анализ качественных признаков
• Цифровая культура
• Основы программирования на Python
• Нелинейная динамика и управление нейронными сетями в искусственном интеллекте
• Регрессионный анализ в статистической теории обучения
• Прикладная кибернетика и искусственный интеллект (на английском языке)
• Введение в математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта
• Современные технологии программирования
• Бизнес программирование
• Китайский язык для начинающих.