Магистерская программа «Математические методы и технологии искусственного интеллекта» направлена на подготовку специалистов, способных разрабатывать и внедрять сложные математические модели и алгоритмы для решения задач в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.
Что вы будете изучать
Блок продвинутой разработки и анализа алгоритмов направлен на углубленное изучение методов проектирования, оптимизации и оценки эффективности алгоритмов, а также их применение для решения сложных вычислительных задач:- Анализ алгоритмов и сложность вычислений
- Алгоритмы для NP-трудных задач
- Метаэвристические алгоритмы
- Геометрические вопросы комбинаторной оптимизации
Блок машинного обучения ориентирован на изучение теоретических основ и практических методов построения и оценки моделей машинного обучения, включая нейросети, глубокое обучение и технологии компьютерного зрения:
- Машинное обучение
- Глубокое обучение
- Трекинг объектов в видеопотоке
- Нейронные сети и нейрокомпьютеры
Блок интеллектуального анализа данных направлен на изучение методов обработки, анализа и интерпретации больших объемов информации, с целью выявления закономерностей, построения предсказательных моделей и принятия решений на основе данных:
- Технологии больших данных и Data Mining
- Статистические методы анализа данных
- Вычислительные методы прогнозирования временных рядов
- Программные инструменты интеллектуального анализа данных
Блок компьютерной лингвистики ориентирован на изучение методов автоматической обработки естественного языка, включая машинный перевод, распознавание и генерацию текста, а также применение технологий искусственного интеллекта в лингвистических задачах:
- Автоматический анализ текстов
- Методы искусственного интеллекта в компьютерной лингвистике
Блок нелинейной динамики направлен на изучение сложных динамических систем, характеризующихся нелинейными взаимодействиями, анализ устойчивости, хаоса, фракталов и самоорганизации:
- Непрерывные математические модели
- Асимптотические методы нелинейной динамики
- Локальные методы анализа динамических систем
Блок программной инженерии ориентирован на изучение методов и процессов разработки, тестирования, поддержки и управления программным обеспечением с акцентом на лучшие практики и современные инструменты разработки:
- Технологии функционального программирования в современных информационных системах
- Параллельное и распределенное программирование
- Распределённые объектные технологии
- Оценка качества программного обеспечения
- Гибкая методология разработки программного обеспечения
- Современные сетевые технологии
- Математические основы защиты информации и информационной безопасности
Блок общенаучных дисциплин направлен на развитие критического мышления и навыков организации и проведения научных исследований:
- Современная философия и методология науки
- Иностранный язык делового и профессионального общения
- История и методология прикладной математики и информатики
- Организация и проведение научных исследований
Вы также можете ознакомиться с полной версией учебного плана 2023 года приема.
Процесс поступления
Для поступления на любое направление магистратуры факультета ИВТ необходимо сдать один экзамен по информатике и математике (программа вступительного экзамена, примеры билетов вступительных испытаний).
Если вы наберете на экзамене меньше 40 баллов, то не сможете поступить в магистратуру.
Примеры выпускных работ
Объект исследования — автоматическая разметка данных.
Цель работы — сравнительный анализ подходов к решению задачи сегментации объектов при автоматической разметке в сфере горнодобывающей промышленности.
В выпускной работе были решены следующие задачи: – Изучены возможные подходы к решению поставленной задачи – Были применены данные подходы для сегментации экземпляров камней – Оценено и проанализировано качество полученных результатов – Разработаны способы агрегации подходов к решению задачи сегментации объектов и оценено их качество.
Результаты данной работы имеют возможность быть использованными при дальнейшем решении задачи сегментации экземпляров в области горнодобывающей промышленности.
В данной работе проводится исследование алгоритмов, решающих задачу о нескольких рюкзаках.
Целью работы является разработка системы в формате web-приложения, которая автоматически планирует время для определенного набора задач, распределяя их на необходимое количество дней, на основе алгоритмов для задачи о нескольких рюкзаках.
В рамках исследования были рассмотрены алгоритмы, проведены замеры времени поиска решений для каждого из алгоритмов и выполнен сравнительный анализ..
Цель работы – разработка алгоритма машинного обучения для реализации концепции ассистента волейбольного статистика.
В ходе работы сформулирована задача классификации для анализа необходимости замены. Рассмотрен простой случай анализа на основании одного игрового элемента. Сформирована выборка по отчётам специализированного программного продукта для волейбольной статистики Data Volley, произведена процедура анализа особенностей набора данных с выявлением уязвимых для дальнейшего использования мест. Выполнена предобработка. Проведена процедура разметки на основании базовых элементов логики работы специалиста с моделированием индивидуальных подходов. Выполнена процедура обучения и проведена оценка результатов с использованием алгоритмов: k ближайших соседей, метод опорных векторов, многослойный персептрон, случайный лес. Расширен набор анализируемых игровых элементов до двух. Выполнен процесс обучения и анализа результатов.
Сформулирован переход к решению задачи о необходимости замены в общем виде и проблеме оптимального состава в указанной предметной области.
Объект исследования является задача процедурной генерации подземелий в компьютерных 2D-играх.
Цель работы – реализация ролевой 2D-игры с процедурной генерируемыми уровнями в виде подземелий.
Объектом исследования данной работы являются алгоритмы нахождения решения головоломки Slitherlink. Также рассматривается алгоритм построения поля головоломки.
Цель работы – реализация некоторых алгоритмов поиска решения и алгоритма генерации условий головоломки.
Реализовано приложение, позволяющие находить решение головоломки на основе заданных пользователем условий. Также приложение позволяет строить поле головоломки из предоставленных пользователем ограничений.
Объектом исследования данной работы являются графовые алгоритмы для построения лабиринтов.
Цель работы – разработка концепции определения сложности лабиринта и проведения сравнительного анализа нескольких алгоритмы построения лабиринтов на различных полигональных сетка.
Другие программы магистратуры
-
Топ-20
-
15бюджетных мест в 2025 году