Математическая робототехника и искусственный интеллект

01.04.02На русском языке

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Направление Математика и механика

Вступительные испытания

Прикладная математика и информатика — конкурс документов (портфолио) (для граждан РФ и соотечественников)

Описание программы

Образовательная программа магистратуры «Математическая робототехника и искусственный интеллект» готовит квалифицированных и конкурентоспособных специалистов для исследований, теоретических и практических разработок в таких актуальных направлениях научно-технического и экономического развития РФ, как роботизация и цифровизация с технологиями искусственного интеллекта, с прицелом на достижение РФ лидерства в ряде разделов этих областей. Данная образовательная программа магистратуры адресована обучающимся, заинтересованным в сочетании углубленного фундаментального математического образования с вовлечением в актуальные практические задачи. Особое внимание уделяется формированию и развитию у обучающихся навыков научных исследований и творческого алгоритмического проектирования, разработки новых наукоёмких программных продуктов, развития инновационных компьютерных технологий в текущих и перспективных областях роботизации и применения систем искусственного интеллекта на основе современных достижений теоретической и прикладной математики

Программа наилучшим образом подходит бакалаврам, прошедшим обучение по направлениям УГСН «Математика и механика», «Компьютерные и информационные науки». Бакалаврам, прошедшим обучение по другим направлениям обучения в области Физика, Математика, Информатика, Инженерные науки программа также будет интересна и понятна

Основные учебные курсы
  • Математические основы робототехники
  • Машинное обучение
  • Искусственный интеллект
  • Алгоритмические основы робототехники
  • Математические основы робототехники
  • Математическое моделирование кибернетических и робототехнических систем
  • Стохастическое программирование
  • Автономная навигация и управление движением роботов
  • Математические модели обработки сигналов
  • Алгоритмы компьютерного зрения
  • Нелинейная оптимизация
  • Управление неполноприводными роботами
  • Адаптивные системы и их приложения в кибернетике и робототехнике
  • Мультиагентные технологии
  • Искусственные нейронные сети и обработка больших данных
  • Практическая робототехника
  • Программирование роботов
  • Методы управления многоагентными робототехническими системами
  • Частотные методы исследования нелинейных систем
Преимущества обучения
  • Программа направлена на подготовку квалифицированных специалистов по созданию математических моделей сложных робототехнических систем и разработке на основании этих моделей программных продуктов, которые в том числе позволяют компьютерам или компьютерным кластерам выполнять задачи по принятию решений присущие человеку или иным живым системам
  • Весь блок дисциплин направлен на развитие компетенций в области создания математических моделей роботов и систем управления, которые обладают помимо традиционных подходов решения задач элементами естественного интеллекта и могут, например, использовать прошлый опыт для принятия решений, сравнивать возможные альтернативы, «рассуждать» об их оптимальности, то есть обладать рядом характерных свойств, присущим поведению живых систем. Особенностью разработки таких систем управления является возможность создания сложных систем с иерархической структурой, когда для задач управления робототехническими системами могут быть использованы традиционные методы или алгоритмы искусственного интеллекта, возможно и совместное их использования, например, на этапе планирования заданной операции с целью сравнения результатов на каждом из уровней и дальнейшего выбора лучшего решения
  • Применяя полученные теоретические навыки и используя принципы машинного обучения, студенты смогут самостоятельно создавать роботов и сложные системы управления для выполнения определенных технологических операций. Программа нацелена на подготовку специалистов в сфере научно-исследовательской, проектной, педагогической, организационно-управленческой деятельности. Образовательная программа предполагает проведение проектно-ориентированной учебной практики, которая направлена на развитие творческих и профессиональных компетенций на практике в сфере робототехники и искусственного интеллекта
  • При реализации учебной практики привлекаются организации-партнеры, специализирующиеся в области разработки робототехнических систем и систем управления подвижными объектами. Одним из основных индустриальных партнеров является компания выступает компания ООО «Специальный Технологический Центр», которая работает в области разработки и внедрения робототехнических систем и технологий искусственного интеллекта
  • Также, в качестве партнера выступает компания ООО «МИР», которая имеет большой опыт поиска и практической реализации научных разработок на мировом рынке. Научно-исследовательская деятельность обеспечивается использованием в достаточной степени развитой инфраструктурой СПбГУ начиная от информационно-библиотечного комплекса СПбГУ до лабораторного оборудования
Известные преподаватели
  • Граничин О. Н. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: общие вопросы теории вычислений, адаптивное и оптимальное управление, рандомизированные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, идентификация систем, обучающиеся системы, инновационные высокотехнологичные предприятия. Более 300 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Петросян Л. А. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: математическая теория игр, исследование операции, теория управления. Более 400 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Матвеев А. С.  — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: управление и наблюдение при ограниченных коммуникационных и вычислительных ресурсах, информационные технологии распределенного управления и наблюдения посредством  коммуникационных сетей,  динамика и управление гибридными динамическими системами,  динамика и управление потоковыми (производственными, компьютерными,  коммуникационными и пр.) сетями,   нелинейная оптимизация и оптимальное управление, приложения математики в медицине и биологии, полилинейная алгебра и ее приложения к теории управления. Более 200 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Фрадков А. Л. — доктор технических наук, профессор. Область научных интересов: нелинейное и адаптивное управление в физико-технических системах, управление колебательными и хаотическими системами, математическое моделирование с приложениями к механическим системам, кибернетическая физика (область на стыке физики и теории управления). Более 500 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Аббасов М. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: негладкий анализ, недифференцируемая оптимизация.. Более 40 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Громова Е. В. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: математическая теория игр, дифференциальные игры. Более 50 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Парилина Е. М. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: динамические игры, стохастические игры и их приложения. Более 50 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • Седаков А. А. — доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: сетевые игры, динамические игры и их приложения. Более 60 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
Основные направления исследований

Основными направлениями исследований являются математические модели сложных систем (теория, алгоритмы, приложения), интеллектуальные системы, программы, программные системы и комплексы, методы их проектирования и реализации, способы производства, сопровождения, эксплуатации и администрирования в различных областях, в том числе в междисциплинарных. Объектами профессиональной деятельности могут быть имитационные модели сложных процессов управления, программные средства, администрирование вычислительных, информационных процессов

Практика и будущая карьера
Перечень ключевых профессий
  • Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам
  • Программист
  • Системный аналитик
  • Специалист по интеграции прикладных решений
  • Архитектор программного обеспечения