Программа предоставляет студентам возможность изучить взаимосвязь между искусственным интеллектом, математикой и информационными технологиями. В ходе обучения студенты получат глубокие знания в области алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей, обработки естественного языка и компьютерного зрения. Они изучат теоретические основы искусственного интеллекта, а также приобретут практические навыки в разработке и реализации алгоритмов и моделей, способных распознавать, анализировать и принимать решения на основе данных. Кроме того, студенты овладеют навыками работы с большими объемами данных, облачными вычислениями и высокопроизводительными вычислениями. Программа также включает изучение математических основ, включая теорию вероятностей, линейную алгебру и математическую статистику, которые составляют основу для разработки и понимания алгоритмов машинного обучения. В результате обучения студенты станут готовыми к работе в области искусственного интеллекта, математического моделирования, разработке интеллектуальных систем и применению аналитических методов в широком спектре отраслей, включая финансы, медицину, робототехнику, интернет вещей и многое другое.
Программа является сплавом фундаментальной математики, программирования, машинного обучения, психологии и теории образования.
Помимо глубокого изучения фундаментальной математики, программирования и машинного обучения, студенты данной программы получат современные знания по психологии и теории образования. Благодаря обширному количеству приобретенных навыков, выпускник по праву будет считаться профессионалом на рынке математического и IT-образования. Студент также в процессе обучения выработает мягкие навыки, столь необходимые для выстраивания коммуникаций в команде и стремительного карьерного роста в любой сфере деятельности.
Дисциплины программы:
- Математический анализ: введение в математический анализ
- Практикум по алгебре и геометрии
- Математическая логика и теория алгоритмов
- Основы комбинаторики и теории чисел
- Введение в программирование и алгоритмы
- Практикум по введению по программированию и алгоритмам
- Программирование на языке с++
- Современные технологии в математическом и IT-образовании
- Математический анализ: многомерный анализ, интегралы и ряды
- Алгебра и геометрия
- Математическая логика и теория алгоритмов
- Практикум python
- Алгоритмы и структуры данных
- Практикум по алгоритмам и стуктурам данных
- Программирование на языке с++
- Технологии программирования
- Коммуникации в образовании
- Математический анализ: кратные интегралы и теория поля
- Основы вероятности и теория меры
- Дискретный анализ
- Алгоритмы и структуры данных
- Практикум по алгоритмам и стуктурам данных
- Архитектура компьютеров и операционные системы
- Коммуникации в образовании
- Образовательные технологии
- Английский язык
- Математический анализ: гармонический анализ
- Дифференциальные уравнения
- Теория колец и полей
- Введение в анализ данных
- Архитектура компьютеров и операционные системы
- Базы данных
- Образовательные технологии
- Математический анализ: гармонический анализ
- Теория вероятностей
- Введение в анализ данных
- Архитектура компьютеров и операционные системы
- Теория функций комплексного переменного
- Функциональный анализ
- Методы оптимизации
- Математическая статистика
- Практикум по математической статистике на Python
- Сложность вычислений
- Машинное обучение
- Развитие личности
- IT-продукты в образовании
- Функциональный анализ
- Случайные процессы
- Разработка IT-проектов/Стартап преакселератор-1
- Основы финансово-экономического анализа и планирования
- История
- Вычислительная математика
- Управление технологическими инновациями.