Прикладной анализ данных и искусственный интеллект
Факультет / Институт: Факультет «Математика и естественные науки»
Направление подготовки: 01.03.02 Прикладная математика и информатика
Профиль / Специализация:
Прикладной анализ данных и искусственный интеллект
Количество мест:
Бюджетных* 16
в т.ч. по особой квоте2
в т.ч. по отдельной квоте2
Платных (очно)2
Вступительные испытания (ЕГЭ)
(минимальный балл):
Обязательные:
Математика39
Русский язык40
По выбору:
Информатика и ИКТ44
Физика39
Вступительные испытания после СПО:
Русский язык 40
Основы программирования 30
Математика в профессиональной деятельности 30
Статистика в 2023 году:
Проходной балл:
приём без конкурса
Средний балл:
приём без конкурса
Языки обучения:
RUS Русский
Форма обучения:
Очная, 4 года
Стоимость платного обучения:
109 900 руб. в год** (Очная, 4 года)
* количество бюджетных мест на направление
** для граждан РФ, цена указана за первый год обучения с учетом скидки
*** для выпускников СПО и ВО обучение в ускоренные сроки
Описание образовательной программы

Область профессиональной деятельности включена в сферу разработки программного обеспечения, проектирования, создания и поддержки баз данных и проведения прикладных исследований в области информационно-коммуникационных технологий, прикладного анализа данных с применением методов искусственного интеллекта.

Основные знания, приобретаемые при освоении программы:

  • методы и алгоритмы решения инженерных и экономических задач на основе математического моделирования;
  • статистические методы, информационные технологии анализа и обработки структурированных и неструктурированных данных;
  • интеллектуальные методы машинного обучения;
  • методы проектирования, разработки и отладки математического программного обеспечения;
  • применение, эксплуатация и администрирование программных средств в различных областях профессиональной деятельности.

Актуальность программы

Математическое моделирование, анализ данных и искусственный интеллект являются сегодня одними из наиболее перспективных областей прикладной науки. Именно специалисты по математическому моделированию, которые владеют математическим инструментарием, интеллектуальными методами анализа данных, информационными технологиями, суперкомпьютерными вычислениями и умеет применять их в научной и производственной сферах, формирует научно-техническую элиту, способную вывести нас на технологический уровень, достойный 21 века. За время обучения по программе бакалавриата Вы получите основательную подготовку по математическим и компьютерным дисциплинам, научитесь решать научные и технические задачи с использованием математических методов и различных языков программирования (C#, C++, Python, R), а также современных информационных технологий web-разработки (HTML, PHP, JavaScript), СУБД (PostgreSQL, MySQL), 3D моделирования (OpenGL, Unity 3D), САПР (Компас-3D, AutoCAD) и пакетов прикладных программ (MATLAB, Scilab, Maxima). Научитесь обрабатывать большие массивы данных, в том числе с использованием статистических пакетов и библиотек (RStudio, NumPy, SciPy). Научитесь проводить предобработку и анализ неструктурированных данных, таких как текст, сигналы, изображения и видеосигналы с использованием современных информационных технологий и библиотек (ScikitLearn, TensorFlow, Keras, PyTorch), применять нейронные сети для решения задач классификации и прогнозирования. После окончания обучения Вы станете IT-специалистом-математиком в области разработки экспертных системы и систем управления на основе анализа больших данных с использованием методов искусственного интеллекта.

Дисциплины

1 курс: Дискретная математика, Математический анализ, Линейная алгебра и аналитическая геометрия, Физика, Информационные технологии и программирование, Основы экономики, Общая алгебра и теория чисел, Основы российской государственности, Социальное взаимодействие, История России, Иностранный язык, Общая физическая подготовка, Оздоровительная физическая культура, Спортивная подготовка, Учебная практика, Ознакомительная практика

2 курс: Математический анализ, Физика, Информационные технологии и программирование, Математическая логика, Дифференциальные уравнения, Основы функционального анализа, Теория функций комплексного переменного, Основы проектной деятельности, Теория вероятностей и математическая статистика, Комбинаторика и теория графов, Введение в профессиональную деятельность, Основы искусственного интеллекта и теории принятия решений, Методы и системы машинного обучения, Объектно-ориентированное программирование, Программные и аппаратные средства информатики, Общая физическая подготовка, Оздоровительная физическая культура, Спортивная подготовка, Правоведение, Основы деловой коммуникации, Философия, Технологическое предпринимательство, Учебная практика, Научно-исследовательская работа (получение первичных навыков научно-исследовательской работы.

3 курс: Теория вероятностей и математическая статистика, Уравнения математической физики, Численные методы алгебры, Методы оптимизации, Теория случайных процессов и основы теории массового обслуживания, Объектно-ориентированное программирование, Технологии Web-программирования, Технология программирования, Базы данных и знаний, Моделирование процессов и систем, Анализ и прогнозирование временных рядов, Эконометрика, Методы и системы обработки неструктурированных данных, Информационные технологии сбора данных в сети Интернет, Интеллектуальные системы в процессах управления, Статистический анализ многомерных данных, Проектирование и разработка мобильных приложений дополненной реальности, Параллельное программирование, Общая физическая подготовка, Оздоровительная физическая культура, Спортивная подготовка, Основы военной подготовки, Гражданская оборона, Деловой документооборот, Физическая культура и спор,. Производственная практика, Научно-исследовательская работа.

4 курс: Компьютерная графика, Цифровая обработка сигналов, Информационные технологии анализа и обработки больших данных, Нейронные сети, Проектирование программного обеспечения, Теория случайных процессов и основы теории массового обслуживания, Компьютерные технологии математических исследований, Численные методы решения дифференциальных уравнений, Исследование операций, Теория управления, Разработка цифровых двойников технических процессов и систем, Математические модели экономики, Безопасность жизнедеятельности, Менеджмент в профессиональной деятельности, Производственная практика. Преддипломная практика, Выполнение и защита выпускной квалификационной работы.

Получаемые компетенции

Универсальные компетенции:

  • Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач.
  • Способен определять круг задач в рамках поставленной цели и выбирать оптимальные способы их решения, исходя из действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений.
  • Способен осуществлять социальное взаимодействие и реализовывать свою роль в команде.
  • Способен осуществлять деловую коммуникацию в устной и письменной формах на государственном языке Российской Федерации и иностранном(ых) языке(ах).
  • Способен воспринимать межкультурное разнообразие общества в социально-историческом, этическом и философском контекстах.
  • Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни.
  • Способен поддерживать должный уровень физической подготовленности для обеспечения полноценной социальной и профессиональной деятельности.
  • Способен создавать и поддерживать безопасные условия жизнедеятельности, в том числе при возникновении чрезвычайных ситуаций.

Общепрофессиональные компетенции:

  • Способен применять знание фундаментальной математики и естественно-научных дисциплин при решении задач в области естественных наук и инженерной практике.
  • Способен обоснованно выбирать, дорабатывать и применять для решения исследовательских и проектных задач математические методы и модели, осуществлять проверку адекватности моделей, анализировать результаты, оценивать надежность и качество функционирования систем
  • Способен использовать и развивать методы математического моделирования и применять аналитические и научные пакеты прикладных программ.
  • Способен разрабатывать и использовать современные методы и программные средства информационно-коммуникационных технологий.

Профессиональные компетенции:

  • Способен разрабатывать и проводить отладку программного кода.
  • Способен проверять работоспособность и проводить оптимизацию программного кода.
  • Способен проектировать математическое программное обеспечение.
  • Способен принимать научно-обоснованные решения на основе математического моделирования и методов системного анализа.
  • Способен самостоятельно изучать новые разделы фундаментальных и прикладных наук.
  • Способен проводить аналитические исследования с использованием технологий больших данных и методов искусственного интеллекта
Темы выпускных работ
  • Разработка программного обеспечения обработки, классификации и интеллектуального анализа сигналов.
  • Сбор данных и программная реализация нейросетевых алгоритмов для переноса художественных стилей в изображениях.
  • Кластерный анализ регионов Российской Федерации по состоянию здоровья населения и экологии с использованием методов машинного обучения.
  • Разработка информационно-аналитической системы классификации временных рядов нейронными сетями глубокого обучения.
  • Разработка системы для анализа финансовых рынков с использованием нейронных сетей.
  • Создание программного обеспечения обработки эпикризов на основе нейронных сетей глубокого обучения для автоматизированного выявления медицинских диагнозов.
  • Алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошенничества в финансовых учреждениях
  • Обработка естественного языка с использованием машинного обучения для автоматического обобщения и поиска информации
  • Комплексный сетевой анализ с использованием алгоритмов машинного обучения для обнаружения угроз кибербезопасности
Трудоустройство

Кафедра «Прикладная математика и информационные технологии «ИжГТУ имени М.Т. Калашникова» более 40 лет выпускает специалистов по прикладной математике и математическому моделированию систем и процессов, которые востребованы в научно-исследовательских институтах, в том числе, в институтах Российской академии наук, а также во многих отраслях народного хозяйства, в частности, в органах государственного, регионального и муниципального управления, научно-исследовательских центрах, в конструкторских, технологических, аналитических и экономических отделах предприятий и учреждений, включая отделы развития и маркетинга фирм, банков, страховых компаний, инвестиционных фондов.

Выпускники кафедры востребованы на различных предприятиях по всей России, в том числе:

  • ОАО «Удмуртнефть»,
  • ОАО «НИТИ Прогресс»,
  • ПАО «Сбербанк»,
  • Министерство экономики УР,
  • Федеральная служба государственной статистики по УР,
  • НПО «Компьютер»,
  • НПО «ЭЛМА»,
  • ООО “ДИРЕКТУМ”,
  • ОАО «Ижевский радиозавод»,
  • ОАО «Ижевский электромеханический завод «Купол»,
  • ОАО «Концерн Калашников»,
  • Институт механики УрО РАН,
  • ЗАО «Институт Удмуртгражданпроект»,
  • ИжГТУ имени М.Т. Калашникова и др.
Документы
Очная, 4 года
Есть вопросы? Задайте вопрос приемной комиссии
ФИО
Телефон
Email
Сообщение
Задать вопрос

Менеджер

Руководитель программы

доктор технических наук, доцент