Поступление 2022
0
личный кабинет

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Военная кафедра Государственная аккредитация
Государственная аккредитация — выпускники получают диплом государственного образца; студенты имеют отсрочку от службы в армии, возможность использования маткапитала при оплате за обучение.

01.04.02 Прикладная математика и информатика


27.04.03 Системный анализ и управление

Специализации:
Язык обучения:

Математические модели сложных систем

Русский

Интеллектуальные информационные системы

Русский

Языки обучения: RUS Русский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2021 году: 251 000 руб. в год
  • 251 тыс. руб в год для граждан Российской федерации
  • 271 тыс. руб в год для иностранных граждан
Контактное лицо Москаленко Мария Александровна
Руководитель программы:
Трифанов Александр Игоревич
Учебные корпуса: ул. Ломоносова, д.9Кронверкский пр., д. 49ул. Чайковского, д.11

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Магистерская программа «Математическое и компьютерное моделирование» завершает формирование фундаментальной базы в области математических и компьютерных наук. На этой основе ведется подготовка высококвалифицированных мультидисциплинарных специалистов (математиков-прикладников), способных организовывать и проводить фундаментальные и прикладные исследования в различных предметных областях. Обучение нацелено на получение профессиональных компетенций на стыке математики и ее приложений.
Наши студенты активно задействованы в научных исследованиях и применяют полученные знания для изучения динамики механических, квантовых, оптических, магнитных и химико-биологических систем и решения технических задач компаний с помощью современных технологий и искусственного интеллекта.

Студентам предлагается на выбор два специализации:

  • Специализация «Математические модели сложных систем» готовит исследователей в области математического моделирования динамики механических, квантовых, оптических, магнитных и химико-биологических систем.
    Язык: русский
    Руководитель: Трифанов Александр Игоревич
  • Специализация «Интеллектуальные информационные системы» готовит специалистов, способных решать технические задачи любой сложности с помощью современных технологий и искусственного интеллекта.
    Язык: русский
    Руководитель: Трифанов Александр Игоревич

 

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Математическое и компьютерное моделирование активно применяется в бизнесе и науке. Специалисты по моделированию могут решать большой спектр задач от поиска новых химических соединений до оптимизации бизнес-процессов компании.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Цель программы: подготовка квалифицированных кадров мирового уровня, владеющих компетенциями мирового уровня в своей профессиональной области, имеющих опыт научной работы и готовых к новым научным исследованиям как самостоятельно, так и в исследовательской группе, обладающих знаниями, умениями и навыками в области математики, информатики и программирования на самом современном уровне.

ДИСЦИПЛИНЫ

Случайные процессы и статистика

Курс состоит из двух разделов. В вводной части планируется напомнить об основных понятиях и теоремах теории вероятностей. В первом разделе рассматривается теория случайных процессов (основные определения теории случайных процессов и примеры; стохастический анализ; процессы Леви; спектральные представления; приложения теории случайных процессов). Во втором разделе рассматриваются задачи математической статистики (точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез, линейные модели). Слушатели по результатами курса будут уметь строить стохастические модели и формулировать статистические гипотезы; обладать навыками анализа стохастических моделей, проверки статистических гипотез и оценки параметров.

Введение в математическое моделирование

Дисциплина посвящена анализу в бесконечномерных нормированных пространствах и, в частности, вариационному исчислению: как аналитическому, так и численному (оптимизация в бесконечномерных пространствах).

Геометрические методы исследования динамических систем (Математические модели сложных систем)

В курсе рассматривается один из наиболее важных методов исследования и моделирования систем - геометрический (или структурный). Этот метод использует безкоординатные формулировки, которые имеют форму геометрических соотношений для ряда объектов. Они позволяют сделать наглядными многие неочевидные для произвольных динамических систем формулировки. На лекциях мы обсудим данные геометрические объекты и их свойства, а на лабораторных работах научимся применять их для моделирования произвольных динамических систем.

Математические модели низкоразмерных систем (Математические модели сложных систем)

В курсе рассматриваются математические модели низкоразмерных систем и методы, применяемые при их моделировании. Изучаются алгоритмы поиска стабильных состояний физических систем, поиска пути с минимальным перепадом энергии между устойчивыми состояниями, изучаются способы оценки времен жизни систем в устойчивых состояниях.

Эффективные алгоритмы решения СЛАУ (Математические модели сложных систем)

Курс посвящен разработке высокопроизводительных методов решения СЛАУ с учетом специфики предметных областей.

Хаос в динамических системах (Математические модели сложных систем)

Курс лекций посвящён анализу хаотических явлений, возникающих в динамических системах. Приводятся основные сведения из общей теории, даётся описание различных подходов, используемых при анализе нелинейных систем. Изучаются динамические системы непрерывного и дискретного времени. Обсуждается понятие гиперболичности, рассматриваются различные типы аттракторов, даётся введение в теорию бифуркаций и фракталов. Теория хаоса является современной и активно развивающейся областью исследований, расположенной на стыке физики и математики. Знакомство с ней будет полезно будущим специалистам в области математического моделирования.

Методы моделирования многочастичных систем (Математические модели сложных систем)

Дисциплина посвящена моделированию различного рода систем, базируясь на аппарате теории расширений симметрических операторов

Методы моделирования многочастичных систем (Математические модели сложных систем)

Дисциплина посвящена моделированию различного рода систем, базируясь на аппарате теории расширений симметрических операторов

Структурные исследования интеллектуальных систем (Интеллектуальные информационные системы)

На курсе будет изучаться структура современных интеллектуальных систем, внедряемых в производственном секторе, их архитектура и основные компоненты. Рассмотрим основные кейсы применения интеллектуализированных и интеллектуальных систем, риски ограничения их приживаемости после внедрения, пути митигации данных рисков через технические и организационные решения. По итогам курса должно сформироваться комплексное понимание требований к разработке современных интеллкутальных систем, последующему их внедрению и дальнейшему развитию.

Нейронные сети (Интеллектуальные информационные системы)

Курс посвящен изучению нейронных сетей

Теория игр и ее приложения

Курс посвящен применению теоретико-игрового подхода к разработке интеллектуальных систем.

Киберфизические системы

Основные подходы и технологии разработки киберфизических систем Проектирование систем управления Проектирование инфо-коммуникационной составляющей КФС Нормативные основы эксплуатации КФС Проектирование индустриальных КФС

Математическое и иммитационное моделирование

В курсе рассматриваются основные методы иммитационного моделирования, особенности построения математических моделей различных физических и технологических процессов. По итогам курса должно сформироваться комплексное представления об особенностях моделирования процессов в различных профессиональных областях.

Архитектура и проектирование ИС (Интеллектуальные информационные системы)

Курс посвящен концептуальной архитектуре интеллектуальных систем. В курсе рассматриваются следующие вопросы: - разработка требований к ИС; - методики оценки ИС перед внедрением; - контроль внедрения и приживаемости и тд.

Машинное обучение и обработка данных

В курсе рассматривается подраздел искусственного интеллекта, который включает методы построения обучаемых алгоритмов. Курс предполагает изучение необходимого теоретического минимума, лежащего в основе технологий машинного обучения, а также границы их применимости. В программу курса входит как непосредственная разработка рассматриваемых алгоритмов, так и их построение при помощи наиболее известных библиотек. Много внимания уделяется исследованию областей, в которых могут применяться алгоритмы машинного обучения и метрик качества, по которым можно судить об эффективности применяемых методов. Заключительная часть курса посвящена краткому обзору state-of-the-art решений для наиболее популярных задач.

Технологии обучающих систем (Интеллектуальные информационные системы)

В курсе освящаются следующие темы: 1. Архитектура интеллектуальных систем обучения. Методология Evidence-Centered Design (ECD) и ее расширение. 2. Модели учащегося. Поведенческие индикаторы и поведенческая онтология (на основе ITAF). Модели свидетельств. Модели заданий, паттерн-дизайн. 3. Сбор свидетельств. Целевая и коллатеральная информация. Классификация психометрических данных. Методы анализа: психометрическое моделирование и educational data mining. 4. Введение в психометрику. Модели IRT. Калибровка заданий в частотном и байесовском подходе. Проверка качества моделей. 5. Адаптивное тестирование. Методы выбора заданий и обновления характеристик учащихся. 6. Динамические модели в психометрике и их применение в адаптивном обучении 7. Байесовское отслеживание знаний (BKT) и его модификации (индивидуализация, deep knowledge tracing). 8. Байесовские сети. Моделирование сложных конструктов. 9. Динамические байесовские сети. 10. Автоматическая проверка заданий открытого типа. 11. Автоматическая генерация заданий и подсказок (hints) к ним. 12. Анализ процессных данных (т.н. «цифровых следов»).

Теория интеллектуальных систем обработки информации (Интеллектуальные информационные системы)

Курс посвящен изучению практических применений интеллектуальных систем для обработки информации в различных предметных областях.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Максим Владимирович Бабушкин
Антон Александрович Бойцев кандидат физико-математических наук
Антон Владимирович Козубов кандидат физико-математических наук
Игорь Сергеевич Лобанов кандидат физико-математических наук
Георгий Петрович Мирошниченко профессор, доктор физико-математических наук
Мария Александровна Москаленко
Евгений Николаевич Попов кандидат физико-математических наук
Игорь Юрьевич Попов профессор, доктор физико-математических наук
Михаил Викторович Свинцов
Максим Александрович Скрябин к.ф.-м.н.
Ирина Александровна Суслина доцент, кандидат физико-математических наук
Александр Игоревич Трифанов кандидат физико-математических наук
Светлана Евгеньевна Холодова доцент, доктор физико-математических наук
Алексей Александрович Цыгулин к.т.н.
Вадим Леонидович Щемелинин кандидат технических наук

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Моделирование распространения магнитных наночастиц в кровеносных сосудах
  • Дискретный спектр оператора Шредингера для ветвящейся цепочечной наноструктуры
  • Исследование активационных переходов в нано- и микросистемах
  • Исследование процессов перемагничивания магнитных сверхрешеток
  • Платформа для проведения конференций в виртуальной реальности
  • Волноводная модель квантовых вычислений
  • Разработка методов анализа данных взаимодействия РНК и хроматина
  • Квантовые каналы связи в атмосфере
  • Динамическая математическая модель позвоночника
  • Определение положения тела по стерео-изображению с использованием объемного представления для глубокого обучения
  • Разработка метода генерации ландшафта на основе заданной интенсивности перепадов высот
  • Геометрические методы исследования динамических систем
  • Методы и модели машинного обучения в задачах предсказательного моделирования клинических эпизодов острого коронарного синдрома
  • Математическое моделирование динамических процессов в геосредах
  • Исследование мер сходства-различия последовательностей событий на примере клинических эпизодов
  • Неравенства Ландау-Колмогорова для модулей непрерывности
  • Исследование эволюционных подходов для предсказания структуры клинических эпизодов
  • Динамический эффект Казимира и оптико-механические взаимодействия

ПРАКТИКА И СТАЖИРОВКИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ

Студенты проходят практику и стажировки в научных институтах и фирмах, занимающихся информационными технологиями. Список организаций практически совпадает с перечисленными выше местами работы выпускников, так как в большинстве случаев во время практик и стажировок и определяется будущее место работы. 

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

Профессиональные компетенции включают в себя способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным исследованиям; способность понимать, совершенствовать и применять современный математический аппарат, а также способность критически переосмысливать накопленный опыт, изменять при необходимости вид и характер своей профессиональной деятельности.

Профессионально-специализированные компетенции включают в себя способность разрабатывать, анализировать и использовать для решения практических задач математические модели сложных физических систем и способность к разработке математических методов исследования сложных физических систем.

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

В основном, наши студенты находят работу либо в науке либо в бизнесе. Часть выпускников программы становятся исследователями и трудоустраиваются в российские и зарубежные лаборатории. Также многие продолжают свою карьеру в ИТ-сфере и работают в крупных технологических корпорациях.

Научные центры:

  • Университет ИТМО, лаборатория квантовых процессов и измерений, Международная лаборатория математических методов исследования сложных физических систем, лаборатория квантовых коммуникаций.
  • Кафедра математики университета Ватерлоо, Канада
  • Принстонский университет, США
  • ФТИ им. Иоффе

Бизнес:

  • ICERM, USA
  • Microsoft, Redmond, USA
  • SunGard, Stockholm, Sweden
  • Geophysical Institute, University of Alaska, Fairbanks, USA
  • Google
  • Яндекс
  • Oracle
  • T-Systems
  • СИБУР Диджитал
  • ООО Корнинг
  • ООО Центр Речевых Технологий
  • Veeam Software
  • Devexperts
  • ООО "Вертикаль"
  • ООО "ГЕОСКАН"
  • ОАО НПП "АМЭ"
  • ООО "Аксиома Моторс"
  • Return on Intelligence
  • Cardsmobile
  • Terra Analysis

 

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение