01.04.02, 2022, (2.0), Прикладная математика и информатика

Год начала обучения: 
2022
Форма обучения: 
очная
Уровень образования: 
высшее образование - магистратура
Квалификация: 
магистр
Нормативный срок обучения: 
2 года
Срок действия государственной аккредитации: 
бессрочная
Срок действия общественной аккредитации: 
общественной аккредитации нет
Срок действия професионально-общественной аккредитации: 
професионально-общественной аккредитации нет
Язык обучения: 
русский
Программа является адаптированной: 
нет
Использование ЭО и/или ДОТ: 
нет

Учебный план

Дисциплина Семестр изучения Форма контроля Общая трудоёмкость, ЗЕ
Многокритериальная оптимизация и исследование операций 0
Математические модели принятия решений в условиях неопределенности 0
Философия научного знания 1 Экзамен 3
Современные компьютерные технологии 1 Диф. зачёт 3
Дискретные модели 1 Экзамен 3
Вероятностные модели 1 Экзамен 3
Информационный поиск, анализ и предобработка данных 1 Зачёт 3
Программные средства для задач искусственного интеллекта 1 Зачёт 3
Иностранный язык в сфере профессиональных коммуникаций 1;
2
Зачёт;
Экзамен
4
Русский язык как иностранный 1;
2
Зачёт;
Экзамен
8
Научный семинар 1;
2;
3;
4
Зачёт;
Зачёт;
Зачёт;
Диф. зачёт
8
История и методология прикладной математики и информатики 2 Зачёт 2
Современные проблемы прикладной математики и информатики 2 Зачёт 3
Алгоритмические основы вычислительных систем 2 Экзамен 3
Методы и технологии машинного обучения 2 Экзамен 3
Современные нейросетевые технологии 2 Диф. зачёт 3
Нечеткие модели и их приложения в системах искусственного интеллекта 2 Зачёт 3
Непрерывные модели 3 Экзамен 3
Управление IT- проектами 3 Зачёт 2
Компьютерное зрение 3 Экзамен 3
Методы и технологии искусственного интеллекта в задачах синтетических медиа 3 Зачёт 3
Технологии искусственного интеллекта в задачах автоматизации производственных процессов 3 Зачёт 3
Многомерный статистический анализ 3 Зачёт 2
Разработка мобильных приложений 3 Экзамен 4
Интеллектуальный анализ текстов 4 Экзамен 3
Искусственный интеллект в фундаментальных и прикладных исследованиях 4 Экзамен 4
Методы классического и интеллектуального управления динамическими системами 4 Зачёт 2
Оптимизационные задачи в машинном обучении 4 Зачёт 2

магистерская программа: Технологии и методы искусственного интеллекта в фундаментальных и прикладных исследованиях

Практики

Календарный учебный график

Курс
Сентябрь
29.09 — 05.10
Октябрь
27.10 — 02.11
Ноябрь Декабрь
29.12 — 04.01
Январь
26.01 — 01.02
Февраль
23.02 — 01.03
Март
30.03 — 05.04
Апрель
27.04 — 03.05
Май Июнь
29.06 — 05.07
Июль
27.07 — 01.08
Август
Теоретическое обучение
Промежуточная аттестация
Практики и НИР
Итог. гос. аттестация
Каникулы
Всего
1 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9**72227 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9 8 9**224477777773655009100
2 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9**7227 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 92244446666777777773043241080

Методические материалы

Рабочая программа воспитания: 
Календарный план воспитательной работы: 
You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.