В рамках этой программы студенты получат фундаментальные знания в области математики, информатики и статистики, а также научатся применять их для решения сложных инженерных проблем.Они погрузятся в мир искусственного интеллекта, изучая различные методы машинного обучения, глубокого обучения и алгоритмов интеллектуального анализа данных. Студенты будут разрабатывать алгоритмы и модели, способные обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Они также будут исследовать области компьютерного зрения, обработки естественного языка и робототехники.
В рамках программы студенты будут активно участвовать в проектах, связанных с реальными проблемами и вызовами, с которыми сталкиваются инженеры в своей работе. Они будут применять свои знания для создания инновационных решений и разработки новых технологий. Кроме того, студенты будут обучаться работе в команде, развивать навыки коммуникации и решать проблемы в коллективе.
В целом, программа предлагает студентам возможность глубокого исследования современных методов и технологий в области математики, информатики и искусственного интеллекта, подготавливая их к успешной карьере в инженерных и технологических отраслях.
За два года закладывается сильная математическая база и база IT. Это основа образовательной программы. Проектная деятельность пронизывает весь процесс обучения, начиная с первого и заканчивая четвертым курсом. Ежегодно команды студентов проходят путь от аналитики и поиска потенциальной проблематики до получения результатов.
Специализацию студенты выбирают на 3 курсе. При выборе нет никаких ограничений на область математики, информатики или механики. Написание дипломной работы можно совместить с реализацией технологических проектов. Этот подход позволяет обучающимся существенно расширить кругозор и сформировать компетенции в разных предметных областях.
Профессиональные дисциплины:
- Иностранный язык
- Математический анализ
- Основы проектной деятельности
- Алгебра и геометрия
- Математическая логика
- Инженерная графика
- Коммуникация
- Методы решения инженерных задач
- Основы дискретной математики
- Основы программирования
- Алгоритмы и структуры данных
- Программирование на языке Python
- Проектирование мехатронных систем
- Дифференциальные уравнения
- Основы инженерного моделирования
- Программирование
- Материаловедение, 3D моделирование и 3D печать
- Теоретическая механика
- Теория вероятностей с приложениями
- Методы оптимизации
- Дифференциальная геометрия
- Теория функций комплексного переменного
- Анализ данных
- Электро- и термодинамика
- Математическая статистика
- Учебный технологический проект
- Гидродинамика
- Машинное обучение
- Инновационная экономика и технологическое предпринимательство
- Исследование операций
- Уравнения математической физики
- От теории относительности до физики микромира
- Функциональный анализ
- Современные методы вычислительной математики
- Архитектура нейронных сетей
- Инженерный проект
- Введение в финансы и основы инвестиций
- Педагогика и наставничество
- Безопасность жизнедеятельности
- Цифровизация экономических и индустриальных процессов
- Культура деловой коммуникации в научной среде.
Вариативная часть:
Дисциплины по выбору:
- Газовая динамика
- Вычислительная архитектура от процессора до сети суперкомпьютеров
- Механика материалов и конструкций
- Машинное обучение. Часть 2
- Механика материалов и конструкций
- Новые информационные технологии
- Стохастические модели геофизических процессов и полей
- Численные методы решения обыкновенных и стохастических дифференциальных уравнений
- Смешанные и векторные методы конечных элементов
- Параллельные алгоритмы метода Монте-Карло для решения задач математической физики
- Методы статистического моделирования решения нелинейных кинетических уравнений
- Технология проведения вычислительного эксперимента
- Численные методы в теории переноса
- Работа в системе Matlab
- Методы Монте-Карло для решения краевых задач математической физики
- Параллельные алгоритмы вычислительной алгебры
- Математические основы и приложения квантовой информатики: криптография и вычисления
- Экстремальные задачи анализа данных и распознавания образов
- Булевы функции в криптографии
- Алгебраическая теория графов
- Алгебраическая комбинаторика
- Блокчейн: математические задачи и приложения
- Коды и схемы
- Теория расписаний
- Теория оптимальных процессов
- Дискретный анализ и комбинаторика
- Теория графов
- Дискретные экстремальные задачи
- Методы принятия решений
- Общая теория сложности
- Параметризованные алгоритмы
- Теория статистических решений
- Уравнения с частными производными II
- Корректность задач для систем законов сохранения
- Методы без насыщения в прикладных задачах математической физики
- Дифференциальные уравнения
- в математическом моделировании. Модели и методы исследования
- Математические модели текучих полимерных систем
- Системы законов сохранения и их симметризация
- Дифференциальные уравнения в приложениях
- Геометрический анализ на группах Карно
- Дополнительные главы математического анализа
- Эргодическая теория
- Нестандартный анализ
- Броуновское движение и математический анализ
- Введение в математическое моделирование динамики гидромеханических систем
- Интервальный анализ
- Метод коллокаций и наименьших невязок решения краевых задач для систем дифференциальных уравнений
- Нелинейная динамика: фракталы, хаос, самоорганизация
- Дискретно-стохастические численные методы
- Численные методы решения задач волновой гидродинамики
- Численные методы аэродинамики
- Технологии разработки информационных систем научной тематики
- Численные модели свободных турбулентных течений
- Методы граничных элементов
- Асимптотические методы и математические модели естествознания
- Механика углеродных наноструктур
- Моделирование неоднородных материалов с памятью формы
- Краевые задачи в областях с негладкими границами
- Экспериментальные методы механики деформируемого твёрдого тела
- Методы математического программирования
- Теория игр с примерами из математической экономики и др.