Математическая робототехника и искусственный интеллект
01.04.02 На русском языке
Уровень обучения Магистратура
Форма обучения Очная
Продолжительность обучения 2 года
Направление Математика и механика
- Образовательная программа магистратуры «Математическая робототехника и искусственный интеллект» готовит высококвалифицированных 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, также будет интересна и понятна программа
Прикладная математика и информатика — письменный экзамен (для граждан РФ и соотечественников)
- Адаптивные системы и их приложения в кибернетике и робототехнике
- Алгоритмические основы робототехники
- Алгоритмы компьютерного зрения
- Искусственные нейронные сети и обработка больших данных
- Искусственный интеллект
- Математические модели обработки сигналов
- Математические основы робототехники
- Математическое моделирование кибернетических и робототехнических систем
- Машинное обучение
- Методы управления многоагентными робототехническими системами
- Мультиагентные технологии
- Нелинейная оптимизация
- Программирование роботов
- Управление неполноприводными роботами
- Управление роботами манипуляторами
Наличие сертификата об окончании следующих онлайн-курсов дает пять дополнительных баллов при поступлении:
- Introduction to Data Analysis
- Multi-agent Technologies
- One-way Quantum Computation
- Quantum Computing. Less Formulas — More Understanding
- The Introduction to Quantum Computing
- Архитектура ЭВМ
- Базы данных
- Базы данных и работа с данными
- Блокчейн и финансы: концепции, технологии, регулирование
- Блокчейн: архитектура и принцип работы
- Блокчейн: цели, бизнес-модели и регулирование
- Введение в механику деформируемого твердого тела
- Знакомство с R и базовая статистика
- Квантовые вычисления
- Линейная регрессия
- Линейные модели с дискретными предикторами
- Математическая теория игр (на любом языке)
- Математические методы в психологии: основы применения
- Обобщенные линейные модели
- Правовое регулирование правоотношений в области применения технологии распределенных реестров
- Просто о статистике (с использованием R) (в т.ч. любой курс онлайн-программы)
- Смешанные линейные модели
- Создание 3D-моделей объектов на основе цифровых фотоснимков (старое название: Создание трехмерных моделей объектов на основе цифровых фотоснимков)
- Теория кибернетических систем: введение (старое название: Введение в теорию кибернетических систем)
- Физические основы квантовых вычислений (на любом языке)
- Цифровые валюты и блокчейн-технологии
- 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, WebofScience
- 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, WebofScience
- 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, WebofScience
- Амелин К. С. — кандидат физико-математических наук, директор Научно-образовательного центра «Математическая робототехника и искусственный интеллект». Область научных интересов: моделирование и управление беспилотными летательными аппаратами, оптимальное и адаптивное управление. Более 40 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
- Шиманчук Д. В. — кандидат физико-математических наук, доцент. Область научных интересов: моделирование и управление мехатронными системами, методы оптимизации в задачах небесной механики и робототехники, интеллектуальные мехатронные системы. Более 40 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, WebofScience
-
Программа направлена на подготовку высококвалифицированных 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 присущих человеку или иным живым системам
-
Весь блок дисциплин направлен на развитие компетенций в области создания математических моделей роботов, систем управленияи систем поддержки принятия решения, которые обладают помимо традиционных подходов решения задач элементами естественного интеллекта
-
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
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.
Перечень ключевых профессий
- Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам
- Программист
- Системный аналитик
- Специалист по интеграции прикладных решений
- Архитектор программного обеспечения
- Проект Санкт-Петербургского государственного университета «Искусственный интеллект и наука о данных: теория, технология, отраслевые и междисциплинарные исследования и приложения»
- Грант Российского научного фонда «Поиск оптимальной траектории с применением алгоритмов искусственного интеллекта»