Прикладная математика, программирование и искусственный интеллект

01.03.02На английском и русском языках

Уровень обучения Бакалавриат

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 4 года

Описание программы

Программа предназначена для тех, что хочет уметь применять математику для решения прикладных задач. При этом программа гармонично сочетает изучение математических предметов, программирования и искусственного интеллекта, включая примеры применения полученных знаний к реальным задачам

Основные учебные курсы
Общие математические курсы
  • Алгебра и теория чисел
  • Геометрия и топология
  • Численные методы
  • Дифференциальные уравнения
  • Функциональный анализ
  • Теория вероятностей
Искусственный интеллект и анализ данных
  • Введение в математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта 
  • Регрессионный анализ в статистической теории обучения
  • Нелинейная динамика и управление нейронными сетями в искусственном интеллекте
  • Задачи статистического анализа данных
Математическое моделирование
  • Математическое моделирование и обработка данных
  • Моделирование распределений
  • Финансовое моделирование
  • Математические модели экономики
  • Статистическое моделирование
  • Модельно-ориентированный анализ данных
Программирование
  • Системное программирование
  • Операционные системы и оболочки
  • Информатика
  • Классические структуры операционных систем и архитектура ЭВМ
  • Бизнес программирование
  • Java-технологии
  • Платформа Microsoft.NET и язык С#
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Web программирование
  • Управление IT-проектами
Кибернетика и теория управления
  • Динамические системы
  • Теория управления
  • Прикладная кибернетика
  • Управление колебаниями
  • Локализация аттракторов
  • Современные методы хаотической динамики
Оптимизация
  • Методы дискретного программирования
  • Экстремальные задачи
  • Теория игр
  • Структуры данных в оптимизационных алгоритмах
  • Теория графов
Высокопроизводительные вычисления
  • Основы технологии распараллеливания вычислений
  • Аппроксимации минимальными сплайнами
  • Методы регуляризации неустойчивых задач
  • Теория приближений
  • Вычислительный практикум

Практики:

  • Учебная практика
  • Научно-исследовательская практика
  • Производственная практика
Преимущества обучения
  • Фундаментальное математическое образование, позволяющее понимать и развивать современные наукоемкие методы решения прикладных задач
  • Возможность специализации, начиная с третьего курса, позволяющая выбрать направление (Высокопроизводительные методы вычислений, Вычислительная стохастика и статистические модели, Исследование операций и принятие решений в задачах оптимизации, управления и экономики, Нелинейная динамика, информатика и управление) и углубленно изучать курсы по выбранной тематике
  • Возможность параллельно с изучением прикладной математики получить умения и навыки программирования
  • Получение практических навыков решения прикладных задач с использование специализированных программных средств
  • Получение базовых знаний для применения методов искусственного интеллекта и анализа данных
  • Высокий научный уровень преподавателей, позволяющий получать под их руководством новые актуальные результаты и в последующем учится в магистратуре и аспирантуре
  • Наличие преподавателей, руководящих проектами в практических областях кибернетики и анализа данных

Успешно освоенная программа позволит решать задачи в любой прикладной области, а именно: 

  • формализовывать исходную проблему
  • найти подходящий метод для ее решения
  • создать программную реализацию, позволяющую исследовать метод и получать результаты его применения
  • исследовать метод теоретически и экспериментально и применить его, понимая его возможности и ограничения
Известные преподаватели
  • С. М. Ермаков — доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой статистического моделирования СПбГУ, лауреат государственной премии СССР. Один из создателей современных методов защиты от излучений, основатель Санкт-Петербургской школы планирования эксперимента, известный специалист в области стохастических вычислений и их приложений. Автор более 270 научных работ. Среди его учеников 50 кандидатов наук и 9 докторов наук в области вычислительной математики и математического моделирования
  • Н. В. Кузнецов — доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной кибернетики. Автор более 300 научных работ. Специалист в области динамических систем, теории управления. Приглашенный профессор и координатор совместных научно-образовательных программ двойных дипломов факультетом Информационных технологий Университета Йювяскюля и Школой инженерных наук Технологического университета Лаппеэнранта (Финляндия), где с 2009г. под его руководством защищено более 10 Ph.D. диссертаций. В 2016-2018гг. признан одним из самых высокоцитируемых математиков России, а в 2019-2020гг. включен в 0,1% самых высокоцитируемых ученых по версии (Web of Science). Руководитель Ведущей научной школы Российской Федерации в области «математики и механики» (одной из двух) по приоритетному направлению развития РФ: “Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта”. С 2020 года иностранный член Финской академии наук и литературы
  • В. Б. Мелас – доктор физико-математических наук, профессор. Известный специалист в области прикладной математической статистики (планирование эксперимента, регрессионный анализ) и стохастического моделирования сложных систем. Автор более 200 научных работ. Один из главных организаторов международных конференций по моделированию (Санкт-Петербург (Россия), 1994, 1996, 1998, 2001, 2005, 2009; Римини (Италия), 2013; Вена (Австрия), 2015); Барселона (Испания), 2018; Зальцбург (Австрия), 2019)
  • В. М. Рябов — доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной математики СПбГУ, Почетный работник высшего профессионального образования. Ведущий специалист в области обращения интегрального преобразования Лапласа с помощью рядов Лагерра и квадратурных формул; получения оценок погрешности произвольных квадратурных формул; установления связи квадратурных формул обращения наивысшей степени точности (КФНСТ) с аппроксимациями Паде экспоненциальной функции и оценки погрешности КФНСТ; приближенных методов вычисления возможных точек разрыва первого рода искомого оригинала и величины скачков в них. Крупный специалист в области регуляризации плохо обусловленных и неустойчивых задач линейной алгебры и интегральных уравнений первого рода. Автор более 200 печатных работ
  • Б. А. Самокиш — кандидат физико-математических наук. Специалист в области спектральной теория устойчивости разностных схем фон-Неймана -Лакса – Рихтмайера; исследований устойчивости разностных схем для задач с начальными условиями (сводится к оценке собственных чисел матрицы невысокого порядка). исследований схем для параболических и гиперболических уравнений и систем, в частности, схем дробных шагов для многомерных задач
  • В. Н. Малоземов — профессор СПбГУ, кафедра исследования операций. Заслуженный работник высшей школы Российской Федерации. Научные интересы лежат в области вычислительной математик и методов оптимизации.  Опубликовал более 200 научных работ, в том числе 16 книг. Подготовил 25 кандидатов наук. Избран почетным доктором Петрозаводского университета, почетным профессором Сыктывкарского университета, приглашенный профессор университета Калабрии (Италия)
Международные связи
  • Университет Йювяскюля (University of Jyväskylä), Финляндия
  • Технологический университет Лаппеэнранты, Финляндия
  • Европейский институт по встроенным системам управления (EECI), Франция
  • Норвежский технический университет , Трондхейм, Норвегия
  • Технический университет Эйндховена, Нидерланды
  • Институт теоретической физики Технического университета Берлина, Германия
Практика и будущая карьера
Места прохождения практики
  • Общество с ограниченной ответственностью «ЭПАМ Систэмз»
  • Общество с ограниченной ответственностью «НеоБИТ»
  • Закрытое Акционерное Общество «Диджитал Дизайн»
  • Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Медицинский информационно-аналитический центр»
  • Объединенный институт ядерных исследований
  • ВУНЦ ВВС «Военно-Воздушная Академия» им. проф. Н.Е Жуковского и Ю.А. Гагарина
Перечень ключевых профессий
  • Специалист по информационным системам
  • Программист
  • Руководитель проектов в области информационных технологий
  • Системный аналитик
  • Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам
  • Педагог (педагогическая деятельность в сфере дошкольного, начального общего, основного общего, среднего общего образования)
Известные организации, в которых работают выпускники
  • ПАО «Сбербанк России»
  • ПАО «Газпром нефть»
  • ПАО «Банк ВТБ»
  • Ленинградская областная торгово-промышленная палата
  • АО «Страховое общество газовой промышленности» («Согаз»)
  • Законодательное собрание Санкт-Петербурга
  • ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург»
  • Комитет по экономической политике и стратегическому планированию
  • ООО «Яндекс»
  • ООО «НТЦ Протей»
  • Объединённый институт ядерных исследований (Дубна, Россия)
  • НИИЭФА им. Д. В. Ефремова
  • Институт радиотехники и электроники РАН
  • Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН (СПИИ РАН)
  • Институт проблем управления В. А. Трапезникова РАН
  • ОАО «НТЦ "РАТЭК"»     
  • ООО «Ратэклаб» 
  • ООО «Инновации и девелопмент»
  • Mail.ru Group
  • ООО «Первый БИТ»     
  • АО «СберТех»
  • Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом»
  • ПАО «Ленэнерго»         
  • АО «Концерн ЦНИИ Электроприбор»