Факультет / Институт: | Факультет «Математика и естественные науки» |
Направление подготовки: | 01.03.02 Прикладная математика и информатика |
Профиль / Специализация: |
Прикладной анализ данных и искусственный интеллект
|
Бюджетных* | 16 |
в т.ч. по особой квоте | 2 |
в т.ч. по отдельной квоте | 2 |
Платных (очно) | 2 |
Обязательные: | |
Математика | 39 |
Русский язык | 40 |
По выбору: | |
Информатика и ИКТ | 44 |
Физика | 39 |
Русский язык | 40 |
Основы программирования | 30 |
Математика в профессиональной деятельности | 30 |
Проходной балл: |
приём без конкурса
|
Средний балл: |
приём без конкурса
|
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:
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.
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.
Универсальные компетенции:
Общепрофессиональные компетенции:
Профессиональные компетенции:
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: