1. Бакалавриат и специалитет

Прикладная математика и информатика (01.03.02)

Математические основы анализа данных и искусственного интеллекта: программа бакалавриата

  • от 119 052
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 25 бюджет. мест
  • 10 платных мест
  • 4 года обучения
  • новая программа

Проходные баллы в вузах на программу "Математические основы анализа данных и искусственного интеллекта"

Бюджет Платно

Статистика за 2025 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Информатика 

или Физика

1 вариант

Детали

Город
Саратов
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

Обучение целиком строится на глубоком погружении в прикладную математику и программирование. Студенты осваивают построение сложных математических моделей, позволяющих компьютерам выявлять скрытые закономерности в огромных массивах информации и принимать решения на их основе. Особое внимание уделяется разработке и оптимизации алгоритмов, которые лежат в основе современных нейросетей и систем компьютерного зрения. Это формирует фундаментальный подход к созданию «интеллектуальных» систем, способных адаптироваться и обучаться.

Примерный перечень дисциплин:

  • Математический анализ
  • Линейная алгебра и аналитическая геометрия
  • Дискретная математика
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Дифференциальные уравнения
  • Функциональный анализ и интегральные уравнения
  • Методы оптимизации и исследования операций
  • Вычислительная математика (Численные методы)
  • Теория функций комплексного переменного
  • Уравнения математической физики
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Языки программирования (Python, C++, Java)
  • Архитектура вычислительных систем и параллельные вычисления
  • Операционные системы
  • Базы данных
  • Компьютерная графика и геометрическое моделирование
  • Технологии разработки программного обеспечения
  • Математическая логика и теория алгоритмов
  • Теория вероятностных процессов
  • Теория принятия решений
  • Математические методы распознавания образов
  • Введение в машинное обучение
  • Глубокое обучение (Deep Learning)
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Компьютерное зрение
  • Нейронные сети и нейрокомпьютеры
  • Анализ данных и приложения (Data Mining)
  • Математическая статистика в анализе данных
  • Вероятностные графические модели
  • Теория информации и кодирования
  • Математические методы прогнозирования
  • Теория игр и исследование операций
  • Имитационное моделирование
  • Статистическое обучение и теория обобщения
  • Анализ временных рядов
  • Математические основы криптографии
  • Топология в анализе данных
  • Выпуклый анализ и оптимизация
  • Квантовые вычисления и квантовый искусственный интеллект
  • Правовые и этические аспекты искусственного интеллекта.

2 варианта обучения по программе в  1 вузе России

Посмотреть