Приемная кампания в MAX

+7(800)707-92-75 (РФ)

+7(843)206-50-90 (для ин. граждан)

Личный кабинет

+7(800)707-92-75 (РФ)

+7(843)206-50-90 (для ин. граждан)

Подать документы Школьнику

02.04.01 Математика и компьютерные науки (профиль: Математика в искусственном интеллекте; Статистические методы науки о данных)

Казанский (Приволжский) федеральный университет Институт математики и механики им. Н.И. Лобачевского

О программе

Областью профессиональной деятельности выпускников по направлению 02.04.01 – «Математика и компьютерные науки» является решение комплексных задач в сфере науки, образования, управления, экономики, научно-производственной сфере и иных организациях и структурах, использующих математические методы и компьютерные технологии.

Язык обучения Русский

Форма обучения Очная

Срок обучения 2

Вступительные испытания

Бюджетных мест 15

Платных мест 5

Стоимость обучения,
рублей в год 235 008

Узнать больше

Проходной балл по итогам 2025 года

На бюджет 40

На контракт 40

Профили

Курсы профиля охватывают общую теорию статистических выводов, многомерный статистический анализ, теорию случайных процессов, байесовские методы.
Компьютерные науки – это обширная область знаний. Среди современных задач компьютерных наук – интеллектуальный автоматический анализ данных.

Цель программы

Магистратура по математике и компьютерным наукам главным образом сконцентрирована на теории сложности алгоритмов и её приложениях.
Магистратура будет полезна тем, кто хочет заниматься разработкой криптографических методов, вычислительной математикой, статистикой, временными рядами, компьютерной графикой и компьютерным зрением, а также квантовыми вычислениями.

Вы получите

  • Знания в современных методах статистики и статистического машинного обучения, фундаментальные математические основы теории вероятностей и математической статистики, байесовских методах и случайных процессах.

  • глубокое понимание теоретической и прикладной математики

  • Подкрепите знания навыками практического применения этих методов для анализа выборочных данных, построения статистических моделей и их реализации в виде программных комплексов

  • умение разрабатывать и анализировать математические модели

  • знание современных языков программирования, а также навыками их использования в своей профессиональной деятельности

  • навыки работы с алгоритмами и структурами данных

  • способность к применению методов машинного обучения и искусственного интеллекта для решения прикладных задач

Ключевые дисциплины

Методы математического и алгоритмического моделирования общенаучных и прикладных задач

  • Алгоритмы и структуры данных
  • Машинное обучение
  • Компьютерные технологии
  • Элементы вычислительной геометрии
  • Компьютерное моделирование механических и электродинамических систем
  • Методы математического моделирования социально-экономических процессов
  • Управление проектами
  • Интеграция прикладных математических пакетов с контрольно-измерительными приборами
  • Исследование операций
  • Разработка приложений для мобильных устройств
  • Введение в робототехнику

Статистические методы науки о данных

  • Методы статистического моделирования и их приложения
  • Математические основы теории вероятностей и статистики
  • Метод статистического бутстрепа
  • Оптимальные статистические решения
  • Проверка гипотез и множественное тестирование
  • Случайные процессы и временные ряды
  • Современные модели математической статистики
  • Статистический анализ данных
  • Статистический анализ линейных моделей
  • Теория статистических выводов
  • Статистическое машинное обучение

Научная деятельность

  • Функциональный анализ, теория меры, теория операторных алгебр
  • создание различных моделей с применением искусственных нейронных сетей
  • Теория статистического вывода, оптимальные процедуры статистического вывода
  • использование различных видов искусственных нейронных сетей в системах идентификации
  • Приближенные методы решения нелинейных краевых задач и вариационных неравенств механики и физики
  • исследование интегральных неравенств типа Харди
  • Предельные теоремы для слабозависимых случайных величин
  • аппроксимативные методы решения сингулярных интегральных уравнений
  • теория приближенных методов анализа
  • Спектральная теория линейных операторов, функционально-дифференциальные уравнения
  • Ультрапроизведения линейных пространств с мерами

Базы практик

Учебная лаборатория вычислительной техники

Деятельность Лаборатории направлена на осуществление следующих задач:

  • внедрение в учебный процесс элементов практической работы обучающихся по направлению подготовки$
  • совершенствование качества подготовки современного конкурентоспособного специалиста-выпускника КФУ;
  • проведение учебной практики студентов, помощь в выполнении курсовых и дипломных работ обучающихся;
  • создание условий для индивидуальной работы студентов.

Научно-исследовательская лаборатория «Интеллектуальные биомиметрические и природосообразные системы»

Экспериментальная лаборатория цифровой визуализации для анализа установившихся стационарных или периодических гидродинамических течений около твердых или упругих тел.

Учебно-исследовательская лаборатория алгоритмических методов алгебры и логики

Важнейшей задачей лаборатории является теоретическое осмысление деятельности компьютеров, где компьютер рассматривается не просто как инструмент для выполнения разного рода вычислительных задач по переработке чисел, но, главным образом, как средство передачи и преобразования информации.

Преподаватели

Володин И.Н. профессор

Фарит Габидинович Авхадиев д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой теории функций и приближений.

Симушкин С.В. доцент

Марат Фаритович Насрутдинов к.ф.-м.н.,, доцент каф. КМИ

Заикин А.А. доцент

Адель Наилевич Абызов д.ф.-м.н., профессор кафедры алгебры и математической логики

Салимов Р.Ф. доцент

Юрий Романович Агачев к.ф.-м.н., доцент кафедры теории функций и приближений

Александр Алексеевич Агафонов к.ф.-м.н., доцент, зав. кафедрой высшей математики и математического моделирования

Сергей Владиславович Маклецов к.п.н., доцент кафедры теории функций и приближений

Рамиль Гайсаевич Насибуллин к.ф.-м.н., доцент кафедры теории функций и приближений

Алла Вячеславовна Ожегова к.ф.-м.н., доцент кафедры теории функций и приближений

Международное сотрудничество

  • Университет им. Султана Кабуса

    Оман

  • Наньянский технологический университет

    Сингапур

  • Бухарский государственный университет

    Узбекистан

Работодатели