Факультеты

Погода в Перми

Поиск

Мы в сети

Наша группа ВконтактеНовости в ТвиттереВидео на ЮтубМы на ФейсбукеМы в ИнстаграмМы в Телеграм





 

Направление «Прикладная математика и информатика» (магистратура)

Профили: Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование; Математическое и программное обеспечение вычислительных систем
ФГОС, ОП, примерные учебные планы
Вступительные экзамены, минимальные баллы

Профиль «Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование»

В рамках магистерской образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование» обучающиеся получают компетенции в области обработки больших массивов данных с целью:

- выявления и формализации неочевидных (скрытых) взаимозависимостей факторов, характеризующих различные системы и процессы;
- построения и исследования математические модели, описывающие эти системы и процессы.

В процессе освоения образовательной программы студенты изучают методы многомерного статистического анализа, искусственного интеллекта и математического моделирования и информационные технологии, помогающие решать задачи обработки больших массивов данных.



Профиль
«Математическое и программное обеспечение вычислительных систем»

Профиль предназначен для подготовки магистров в области математического и программного обеспечения вычислительных систем с ориентацией на выработку и закрепление широкого спектра компетенций в области как прикладного, так и системного программирования. Основными разделами программы являются: избранные главы современной прикладной математики и информатики; теоретическое и прикладное программирование; проектирование и современные технологии разработки программных систем и оболочек; системы искусственного интеллекта; высокопроизводительные вычисления; анализ функционирования вычислительных систем. Магистранты выполняют научно-исследовательскую работу в семестре (4 семестра), проходят научно-педагогическую и научно-производственную практики, участвуют в работе спецсеминара по теме научной работы.
Подготовка студентов производится преимущественно кафедрой математического обеспечения вычислительных систем.

В рамках программы читаются следующие курсы:
- ­ История и методология прикладной математики и информатики
- Философия и методология науки   
- ­ Моделирование и реинжиниринг бизнеса  
- Высокопроизводительные вычисления и GRID-технологии   
- ­ Современные Internet-технологии   
- Теоретические основы информационных систем (ИС)   
- ­ Виртуальная реальность и мультимедиа   
- ­ Предсказательная аналитика: теоретические основы и инструментальные средства   
- ­ Распределенные алгоритмы    
- ­ Современные теории имитационного моделирования   
- Технологии создания адаптируемых систем   
- ­ Управление проектами   
- Среди дисциплин по выбору основными являются:
- ­ Средства Business Intelligence и системы поддержки принятия решений
- ­ Добыча знаний: теоретические основы и инструментальные средства Data Mining    
- ­ Теории решения изобретательских задач
- ­ Метод анализа иерархий   
- Проектирование локальных сетей   
- ­ Криптографические методы защиты информации    

Проведение итогового государственного экзамена не предусмотрено. Итоговая государственная аттестация – выпускная квалификационная работа.

Тематика выпускных квалификационных работ:
1. Разработка адаптируемых и адаптивных ИС на принципах онтологического инжиниринга
2. Разработка инструментария создания визуальных предметно-ориентированных языков.
3. Разработка интеллектуальных автоматизированных обучающих систем
4. Создание средств автоматизации разработки приложения для мобильных платформ.
5. Разработка алгоритмов, методов и средств интеллектуального видеоанализа данных
6. Разработка инструментального окружения и приложений виртуальной и дополненной реальности
7. Имитационное моделирование компьютерных систем и сетей
8. Оптимизация работы распределенных приложений
9. Решение задач распределенного и параллельного программирования на базе GPUs
10. Разработка программных средств интеллектуального анализа данных и документов на основе технологий Web Mining, Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP.

Поделиться информацией: