Программа предназначена для бакалавров, прошедших обучение в рамках бакалавриата по направлениям 01.03.02 – Прикладная математика и информатика, 01.03.04 – Прикладная математика. Магистры данного приобретут компетенции для разработки наукоемкого программного обеспечения, базирующегося на передовых методах математического моделирования, в современных условиях цифровой экономики, а также получат хорошую базовую подготовку для продолжения обучения в аспирантуре и докторантуре по техническим, физико-математическим и экономическим направлениям.

Актуальность программы обусловлена востребованностью в настоящее время специалистов в области визуальных технологий, искусственного интеллекта и компьютерного математического моделирования технических и экономических систем, процессов и технологий.

Значимость программы связана с необходимостью цифровой трансформация экономики и социальной сферы общества. Поскольку этот процесс непрерывен, то востребованность специалистов в области прикладной математики будет возрастать.

1 курс:

Методология научных исследований, Управление проектами, Международная научно-профессиональная коммуникация, Применение методов искусственного интеллекта в анализе данных и управлении, Компьютерная алгебра, Разработка приложений на C#, Алгоритмы и структуры данных, Математические основы машинного обучения, Принципы построения математических моделей, Информационные системы предприятий и информационная безопасность, Методы оптимизации и теория оптимального управления, Языки программирования для анализа и обработки данных, Технологии математического компьютерного моделирования, Методы машинного обучения для обработки текстовых данных, Методы машинного обучения для обработки неструктурированных данных, Учебная практика. Технологическая (проектно-технологическая) практика, Производственная практика. Научно-исследовательская работа

2 курс:

Системы 3D моделирования и визуальные технологии, Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения прикладных задач, Параллельное и распределенное программирование, Методы и системы анализа больших данных, Генеративные нейронные сети, Методы искусственного интеллекта для обработки данных в медицине, Методы извлечения и обработки данных из сети Интернет, Производственная практика. Технологическая (проектно-технологическая) практика, Подготовка к сдаче и сдача государственного экзамена, Выполнение и защита выпускной квалификационной работы.

• Способен проводить сбор, обработку и анализ статистических данных с использованием современных информационных технологий
• Способен проводить патентный поиск и анализ научно-технической информации в области машинного обучения, интеллектуальных систем, технологий и методов обработки больших данных
• Способен разрабатывать и исследовать математические модели технических систем с использованием современных информационных технологий
• Способен проектировать и разрабатывать интеллектуальные информационные системы
• Способен интегрировать программные модули и компоненты при разработке программного обеспечения в области профессиональной деятельности
• Способен применять методы искусственного интеллекта и нейронные сети глубокого обучения для решения прикладных задач

• Исследование возможности построения компьютерной системы распознавания образов на основе нейросетевых моделей и законов нечеткой логики
• Создание алгоритма и реализация программы расчета вероятности поражения цели при стрельбе с подвижного носителя
• Моделирование, анализ и прогнозирование демографических процессов и человеческого капитала замкнутых социально-экономических систем
• Программное построение дорожной сети города с помощью космических снимков
• Многокритериальная модель эффективного распределения инвестиционного фонда предприятия
• Разработка приложения для обработки и классификации звуковых сигналов с использованием сверточной нейронной сети
• Разработка методов определения иерархических структур на изображении
• Разработка алгоритмов цифровизации динамики уровня интеллекта населения
• Создание интеллектуальной системы наведения на цель с использованием технологий дополненной реальности
• Разработка алгоритма оптимизации параметров пороховых элементов заряда с целью повышения дульной скорости снаряда на основе генетического алгоритма

Выпускники направления подготовки 01.04.02 – Прикладная математика и информатика работают в организациях и на предприятиях Удмуртии, России и зарубежом, в том числе: ОАО «Удмуртнефть», ОАО «НИТИ Прогресс», ПАО «Сбербанк», Министерство экономики УР, Федеральная служба государственной статистики по УР, НПО «Компьютер», НПО «ЭЛМА», ОАО «Ижевский радиозавод», ОАО «Ижевский электромеханический завод «Купол», ОАО «Концерн Калашников», Институт механики УрО РАН, в качестве руководителей разработчиков и пользователей наукоемкого программного обеспечения.