1. СПбГУ
  2. Бакалавриат и специалитет СПбГУ

СПбГУ Прикладная математика и информатика (01.03.02)

Прикладная математика, процессы управления и искусственный интеллект (с дополнительной квалификацией Программист): программа бакалавриата СПбГУ

  • 160 бюджет. мест
  • 15 платных мест
  • 4 года обучения
  • новая программа

СПбГУ: проходной балл на программу "Прикладная математика, процессы управления и искусственный интеллект (с дополнительной квалификацией Программист)"

Бюджет Платно

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Город
Санкт-Петербург
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

О программе

Студенты получают знания и навыки, необходимые для работы с большими данными, машинным обучением, нейронными сетями и другими передовыми технологиями. Программа готовит специалистов, способных не только разрабатывать алгоритмы и математические модели, но и применять их в реальных задачах, таких как управление сложными системами, автоматизация процессов, анализ данных и создание интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что позволяет выпускникам работать в различных областях: от IT-индустрии и робототехники до финансов, энергетики и научных исследований. 

Профессиональные дисциплины:

  • Математический анализ
  • Алгебра и теория чисел
  • Геометрия и топология
  • Информатика
  • Дискретный анализ
  • Дифференциальные уравнения
  • Теория управления
  • Численные методы
  • Операционные системы и оболочки
  • Теория вероятностей
  • Экстремальные задачи
  • Функциональный анализ
  • Вычислительный практикум
  • Теоретическая механика
  • Уравнения математической физики
  • Математическая логика
  • Методы вычислений
  • Математическое моделирование и обработка данных
  • Практикум на ЭВМ
  • Интегралы с особенностями
  • Системное программирование
  • Java-технологии
  • Специальные квадратурные формулы
  • Дополнительные главы методов вычислений
  • Теория приближений
  • Аппроксимации минимальными сплайнами
  • Решение полной проблемы собственных значений
  • Нелинейные функциональные уравнения
  • Теория приближений
  • Приближение функционалов и операторов
  • Ортогональные многочлены и квадратурные формулы
  • Методы регуляризации неустойчивых задач
  • Основы технологии распараллеливания вычислений
  • Алгоритмы распараллеливания
  • Разностные методы
  • Устойчивость разностных методов
  • Локальные аппроксимации и вейвлеты
  • Обращение преобразования Лапласа
  • Численный анализ лагерровского спектра
  • Методы решения разностных уравнений
  • Устойчивость решения разностных уравнений
  • Решение интегральных уравнений
  • Теория приближений на комплексной плоскости
  • Классические структуры операционных систем и архитектура ЭВМ
  • Управление IT-проектами
  • Качественная теория кибернетических систем
  • Управление качеством разработки программного обеспечения
  • Современные методы хаотической динамики
  • 'Элементы финансовой математики
  • Постановка задач
  • Методы дискретного программирования
  • Задачи группового выбора
  • Специальные экстремальные задачи
  • Теория игр
  • Математические модели экономики
  • Экстремальные задачи преследования и поиска
  • Вычислительная геометрия
  • Теория расписаний
  • Векторная оптимизация
  • Теория графов
  • Введение в обработку данных
  • Техника программирования
  • Теория и практика программирования
  • Моделирование распределений
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Прикладное программирование
  • Модельно-ориентированный анализ данных
  • Задачи статистического анализа данных
  • Стохастический анализ данных
  • Программирование для решения вероятностных задач
  • Программирование моделей
  • Статистическое моделирование
  • Численные методы Монте-Карло
  • Актуарная математика
  • Алгебраические методы моделирования систем
  • Подготовка и оформление научных исследований
  • Основы теории случайных процессов
  • Моделирование случайных процессов
  • Моделирование систем
  • Структуры данных в оптимизационных алгоритмах
  • Дискретное моделирование
  • Финансовое моделирование
  • Элементарные методы в экстремальных задачах
  • Динамические системы
  • Принятие решений
  • Прикладная теория динамических систем
  • Численные методы линейного программирования
  • Компьютерная полиграфия
  • Численные методы нелинейного программирования
  • Управление колебаниями
  • Дискретный гармонический анализ
  • Алгебраическая проблема собственных значений и решение задач математической физики (на английском языке)
  • Дискретные оптимизационные задачи
  • Корректирующее кодирование
  • Экстремальные задачи большой размерности
  • Вычислительные методы первичного анализа данных
  • Статистический анализ качественных признаков
  • Цифровая культура
  • Основы программирования на Python
  • Нелинейная динамика и управление нейронными сетями в искусственном интеллекте
  • Регрессионный анализ в статистической теории обучения
  • Прикладная кибернетика и искусственный интеллект (на английском языке)
  • Введение в математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Современные технологии программирования
  • Бизнес программирование
  • Китайский язык для начинающих.