Цифровые технологии и искусственный интеллект
383 550 / 418 470 рублей
Стоимость 1 года обучения
для граждан РФ / иностранных
для граждан РФ / иностранных
02.04.01
Направление обучения
«Математика и компьютерные науки»
«Математика и компьютерные науки»
Онлайн
Онлайн магистерская программа, ориентированная на подготовку высококлассных специалистов в области математического исследования искусственного интеллекта и прикладных технологий.
Состав программы
Дополнительные главы математического анализа
Фундаментальные курсы по избранным разделам математики и механики
Дополнительные главы алгебры
Дополнительные главы дифференциальной геометрии
Основы дискретной математики
Специальный компьютерный практикум
Глеб Владимирович Федоров, к.ф.-м.н.
Владимир Витальевич Борисенко, к.ф.-м.н.
Математическая логика, теория алгоритмов и теория сложности
Обязательные курсы магистерской программы
Машинное обучение и нейронные сети
Аналитика больших данных
Цифровые технологии и искуственный интеллект. Введение
Преподаватели будут объявлены позже.
Преподаватели будут объявлены позже.
Преподаватели будут объявлены позже.
Преподаватели будут объявлены позже.
Ключевой элемент обучения в магистратуре — выполнение и защита дипломной работы, имеющей самостоятельную научную и прикладную ценность. В ходе обучения магистранты участвуют в работе научных семинаров кафедры и лабораторий, на первом курсе защищают курсовую, на втором — дипломную работу.
Студенты магистратуры могут посещать любые курсы из числа спецкурсов факультета.
Учебный план устанавливает необходимый минимум межфакультетских и специальных курсов.
Сверх учебного плана студент может сдать любое количество специальных курсов.
Учебный план устанавливает необходимый минимум межфакультетских и специальных курсов.
Сверх учебного плана студент может сдать любое количество специальных курсов.
Основы управления проектами
Анна Сергеевна Матвеева, к. филол. н.
Английский язык
Философия
Василий Яковлевич Перминов, д. филос. н.
Михаил Юрьевич Попеленский, к.ф.-м.н.
Студенты проходят специальный компьютерный практикум и преддипломную практику. Как правило, преддипломная практика магистрантов заключается в выполнении прикладной задачи, непосредственно связанной с темой диплома, и проходит на кафедре.
Научный руководитель программы
Алексей Львович Семёнов
Академик РАН, академик РАО,
заведующий кафедрой
математической логики и теории алгоритмов,
Директор Института кибернетики и образовательной информатики имени А. И. Берга ФИЦ ИУ РАН,
Лауреат премии Президента Р Ф в области образования,
Лауреат Премии РАН им. А.Н. Колмогорова
заведующий кафедрой
математической логики и теории алгоритмов,
Директор Института кибернетики и образовательной информатики имени А. И. Берга ФИЦ ИУ РАН,
Лауреат премии Президента Р Ф в области образования,
Лауреат Премии РАН им. А.Н. Колмогорова
Куратор программы
Анастасия Александровна Оноприенко
учёный секретарь кафедры
E-mail: anastasia.onoprienko@math.msu.ru
Научные руководители магистрантов
Алексей Львович Семенов
Научные интересы: теория определимости, сложность, комбинаторика слов; формирование современного содержания в школьной математике и подготовке учителей.
Николай Константинович Верещагин
Научные интересы: сложность вычислений, коммуникационная сложность, колмогоровская сложность и алгоритмическая теория информации, алгоритмическая статистика, непериодические замощения.
Лев Дмитриевич Беклемишев
Научные интересы: математическая логика, теория доказательств, формальная арифметика, теоремы Гёделя, неклассические логики.
Мати Рейнович Пентус
Научные интересы: компьютерная логика, неклассические логики, теория доказательств, математическая лингвистика
Алексей Яковлевич Канель-Белов
Научные интересы: комбинаторика слов, применение идей теории алгоритмов к построению алгебраических объектов, в частности конечно определенной ниль-полугруппы, алгоритмические вопросы алгебры и алгебраической геометрии, проблема изоморфизма алгебраических многообразий. Комбинаторная теория полугрупп и групп.
Василий Александрович Любецкий
Научные интересы: эволюция и функции живого; математические модели и алгоритмы; программирование для суперкомпьютера; биоинформатика. Полиномиальные по сложности и точные алгоритмы оптимизации на графах, сведение к целочисленному линейному программированию. Абсолютно неразрешимые проблемы. Теория множеств, теория моделей, нестандартный анализ.
Есть вопросы о поступлении?