Прикладная математика и искусственный интеллект: программа бакалавриата Института естественных и точных наук ЮУрГУ

Студенты изучают фундаментальные математические дисциплины, такие как анализ, линейную алгебру, дискретную математику и теорию вероятностей. Они также получают практические навыки программирования, изучая языки программирования, алгоритмы и структуры данных. Кроме того, студенты осваивают основы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение. В результате программы бакалавриата выпускники получают широкий спектр знаний и навыков, позволяющих им решать сложные задачи в области математики, программирования и искусственного интеллекта.

Фундаментальные теоретические знания и практические навыки, приобретаемые обучающимися в процессе обучения, позволят выпускникам не только успешно анализировать, моделировать и прогнозировать различные процессы и явления физического мира и общественной жизни, но и разрабатывать инструментальные средства и программные продукты для решения поставленных перед ними задач.

Программа является междисциплинарной и наравне с воспитанием строгого математического подхода к решению прикладных задач проводится углубленный анализ различных проблем в технике, физике, экономике, экологии и медицине.

Ключевые профессиональные дисциплины:

• Архитектура вычислительных систем
• Базы данных и сетевые технологии
• Безопасность глобальных сетевых технологий
• Вариационное исчисление
• Введение в MATLAB
• Введение в искусственный интеллект
• Выпуклый анализ
• Высокопроизводительные вычисления
• Вычислительные методы механики управляемых систем
• Вычислительные методы статистики
• Геометрия
• Динамика функциональных систем
• Дискретная математика
• Дискретная математика для программистов
• Дифференциальные уравнения
• Дифференциальные уравнения с запаздыванием
• Задачи оптимального управления в динамических системах
• Интернет вещей
• Классификация документов
• Клиентские технологии разработки Интернет-приложений
• Количественный финансовый анализ
• Компьютерная графика
• Логистика, теория управления запасами
• Марковские процессы
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Математическая теория рисков
• Математические модели биологических и социально-активных сред
• Математические модели в экологии
• Математические модели активных сред
• Математический анализ
• Языки программирования
• Базы данных
• Алгоритмы и структуры данных
• Функциональное программирование
• Цифровая обработка измеряемой информации
• Нейронные сети
• Нейросетевые технологии
• Основы программирования
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Уравнения математической физики
• Теоретическая информатика
• Теория управления
• Эксперимент в задачах теории управления
• Устойчивость и робастная устойчивость полиномов
• Методы космической динамики и мехатронных систем
• Математические модели активных сред
• Моделирование космических систем
• Экономическая динамика
• Количественный финансовый анализ
• Математические модели эпидемий
• Компьютерное и математическое моделирование сложных систем
• Функциональный анализ
• Современные вычислительные методы в задачах естествознания
• Дискретная математика для программистов
• Математические модели макроэкономики
• Матричные модели управления
• Математические модели управления
• Математическая логика в информатике
• Параллельные и распределенные вычисления
• Серверные технологии разработки Интернет-приложений
• Оптимизация и проектирование управляемых систем
• Современный информационный поиск
• Математические модели космофизических систем
• Процессы управления и высокопроизводительные вычисления
• 1С: Предприятие
• Математическая теория рисков
• Программные пакеты для моделирования нанообъектов
• Интернет вещей
• Тестирование программного обеспечения
• С++
• Языки на базе Java VM
• Архитектура компьютерных систем
• Функциональное программирование
• Теория функций комплексной переменной Complex Analysis
• Операционные системы
• Проектирование высоконагруженных систем
• Машинное обучение
• Язык программирования Python
• Трёхмерное компьютерное зрение
• Разработка веб-приложений
• Практические аспекты разработки компиляторов
• Программирование в Linux
• Компьютерные сети
• Программная инженерия
• Параллельное программирование
• Основы криптографии
• Разработка мобильных приложений
• Язык программирования Rust
• Спортивное программирование
• Верификация ПО в системе Coq
• Анализ программ
• Блокчейн-технологии
• И др.