+7 (800) 234-92-75 (РФ)

+7 (843) 206-50-90 (для ин. граждан)

01.04.02 Прикладная математика и информатика (профиль: Математическое моделирование физических процессов; Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления; Анализ данных и его приложения; Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах)

Казанский (Приволжский) федеральный университет Институт вычислительной математики и информационных технологий

О программе

Программа направлена на подготовку специалистов в области прикладной математики и информатики, владеющих глубокими знаниями теории вероятностей и математической статистики и навыками практического применения этих знаний при решении различных прикладных задач

Язык обучения Русский

Форма обучения Очная

Срок обучения 2 года

Вступительные испытания Вступительное испытание по профилю

Бюджетных мест 28

Платных мест 6

Стоимость обучения,
рублей в год
179 100

Узнать больше

Проходной балл 2024

На бюджет 80

На контракт 40

Профили

Магистерская программа ""Математическое моделирование физических процессов"" обеспечивает углубленное изучение методов математического анализа и численных методов для моделирования сложных физических систем. Студенты приобретут навыки разработки и анализа математических моделей, а также применения программных средств для решения задач в областях физики, инженерии и наук о природе. Программа готовит специалистов, способных проводить научные исследования, разрабатывать инновационные решения и применять современные методы моделирования в реальных производственных и исследовательских условиях.
Магистерская программа ""Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления"" предоставляет студентам знания в области разработки и применения технологий искусственного интеллекта, а также использования высокопроизводительных вычислительных систем. Студенты изучают современные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, а также осваивают методы организации и эксплуатации суперкомпьютеров для решения сложных вычислительных задач. Программа направлена на подготовку специалистов, способных разрабатывать инновационные решения в области ИИ и эффективно использовать суперкомпьютерные ресурсы для научных и промышленных целей.
Целью программы является подготовка специалистов высокой квалификации (магистров) для всех организаций, использующих или планирующих использовать в своей работе современные информационные технологии анализа данных и искусственного интеллекта. Объектами профессиональной деятельности окончивших магистратуру могут являться аналитические и информационные подразделения предприятий и учреждений, IT-компании, органы управления различного уровня, образовательные и научные учреждения. В ходе освоения магистерской программы студенты изучат язык Python и его многочисленные библиотеки в области анализа данных и машинного обучения. Студенты также научатся работать в среде языка R, экосистеме Ethereum, среде разработки Remix, MS Power BI.
Целью программы является подготовка специалистов высокой квалификации (магистров) для всех организаций, использующих или планирующих использовать в своей работе современные информационные технологии анализа данных и искусственного интеллекта. Магистры данного профиля могут работать в: органах управления различного уровня, финансовых, экономических, аналитических и информационных подразделениях предприятий и учреждений, банках и страховых компаниях, инвестиционных и пенсионных фондах, образовательных и научных учреждениях. В ходе освоения магистерской программы студенты изучат язык Python и его многочисленные библиотеки в области анализа данных и машинного обучения. Студенты также научатся работать в среде языка R, экосистеме Ethereum, среде разработки Remix, MS Power BI.

Вы получите

  • Фокус на STEM-образовании. Мы создаем междисциплинарные и проектные образовательные программы, основой для которых становится интеграция естественных наук в технологии, инженерное творчество и математику.

  • Научные интеграции. Наши преподаватели – ученые и востребованные специалисты в своих профессиональных областях.

  • Проектная деятельность. Наши студенты уже в процессе обучения пробуют себя на реальных проектах с нашими индустриальными партнерами.

  • Формирование портфолио работ студента с момента обучения. Наши студенты выпускаются с резюме проектов, на которых они работали и им есть, что показать будущим работодателям.

Ключевые дисциплины

Математическое моделирование физических процессов

  • Промышленная разработка на языке javascript (продвинутый уровень)
  • Специализированные математические пакеты
  • Математические модели процессов переноса
  • Программирование в среде Python
  • Распространение и дифракция электромагнитных волн
  • Программирование графических процессоров
  • Прикладной функциональный анализ
  • Курсы по выбору: Упругие волны в слоистых средах/Теория электромагнитных волн
  • Курсы по выбору: Многопроцессорные вычислительные комплексы/Параллельное и последовательное программирование

Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления

  • Программирование на С++
  • Введение в машинное обучение
  • Инженерные практики и инженерная культура
  • Сегментация изображений
  • Математические основы искусственных нейронных сетей
  • Распознавание образов и анализ изображений
  • Курсы по выбору: Вариационное исчисление и оптимальное управление/Дополнительные главы линейной алгебры
  • Курсы по выбору: Параллельное и последовательное программирование/Многопроцессорные вычислительные комплексы
  • Курсы по выбору: Методы глубокого обучения/Анализ данных на Python
  • Курсы по выбору: Технология OpenMP/Технология MPI

Анализ данных и его приложения

  • Python и его библиотеки
  • Машинное обучение
  • Статистический анализ данных
  • Алгоритмы и структуры данных поиска
  • Анализ интернет-данных
  • Глубокое обучение
  • Блокчейн и его приложения
  • Промышленная разработка на языке javascript
  • Распознавание образов и анализ изображений
  • Машинное обучение в задачах прогнозирования
  • Обработка естественного языка

Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах

  • Python и его библиотеки
  • Машинное обучение
  • Статистический анализ данных
  • Алгоритмы и структуры данных поиска
  • Анализ интернет-данных
  • Блокчейн и его приложения
  • Инженерные практики и инженерная культура
  • Инструменты бизнес-аналитики
  • Теория риска и моделирование рисковых ситуаций
  • Инвестиционный анализ на финансовых рынках
  • Введение в алгоритмический трейдинг
  • Экономико-математическое моделирование

Научная деятельность

  • Кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта: математическое моделирование процессов распространения и дифракции акустических, электромагнитных и упругих волн; применение методов вероятностных моделей к задачам прогнозирования; математическое моделирование процессов тепломассопереноса
  • Кафедра анализа данных и технологий программирования: теория случайных процессов и полей и их приложений в исследовании операций, анализе данных, распознавании образов и математической физике; анализ данных, распознавание образов и анализ изображений, методы компьютерной геометрии в теории динамических систем

Базы практик

Студенческий проектный центр

Наши студенты проходят практику в студенческом проектном центре Института под руководством ведущих разработчиков и аналитиков России. При успешном прохождении практики студент может получить приглашение на стажировку или даже на трудоустройство, и сразу начать свою карьеру!

Треки:

  • Мобильная разработка
  • Веб-разработка
  • Кроссплатформенная разработка и интеллектуальные системы
  • UI/UX-дизайн

Помимо этого, студенты могут пройти практику на любом предприятии г. Казани, а также Республики Татарстан.

Преподаватели

Тумаков Дмитрий Николаевич Руководитель программ магистратуры "Математическое моделирование физических процессов" и "Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления

Плещинский Николай Борисович Профессор

Бандеров Виктор Викторович Руководитель программ магистратуры "Анализ данных и его приложения" и "Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах

Миссаров Мукадас Дмухтасибович Профессор

Работодатели

Регистрация в системе абитуриента

Оставь заявку и поступи в лучший университет

Инструкция по регистрации: РФ или СНГ

Шаг 1
Шаг 2
пароль должен состоять из латинских букв, минимум 1 строчной и прописной буквы, содержать цифры и быть не меньше 8 символов

Вход в личный кабинет

Регистрация

Забыли пароль?

Восстановить пароль