Сложные системы в природе и обществе

50.04.01На английском и русском языках

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Вступительные испытания

Конкурс документов (портфолио)

Основные учебные курсы
  • История и методологии когнитивной науки
  • Самоорганизация в сложных системах
  • Сложные системы
  • Современные методы анализа временных рядов
  • Теория и практика программирования в среде Matlab
Преимущества образования
  • Магистранты получают навыки аналитической, экспертной работы в широком спектре областей — от риск-менеджмента и эконофизики до нейрокомпьютинга и нейромоделирования динамики сложных систем и инженерии знаний
  • Студенты могут пользоваться возможностями библиотеки, фотолаборатории, лаборатории видеомонтажа и мультимедиа, лаборатории электронной музыки, мультимедийного комплекса, класса для проведения видеоконференций
Известные преподаватели
  • Ю. А. Куперин — доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник
  • М. Е. Журавлев — доктор физико-математических наук, профессор
Международные связи
  • Университет Хельсинки (Финляндия)
  • Университет Утрехта (Голландия)
  • Университет Копенгагена (Дания)
  • Университет Лозанны (Швейцария)
  • Карлов университет в Праге (Чехия)
  • Варшавский университет (Польша)
  • Эдинбургский университет (Великобритания)
Основные направления исследований
  • Прикладная нейроинформатика в области нейрофизиологии, медицины, генетики
  • Количественные методы в финансах
  • Моделирование в области вычислительной лингвистики
  • Моделирование динамики социокультурных процессов
Практика и будущая карьера

Место прохождения практики — Санкт-Петербургский государственный университет. Во время практики студенты представляют презентации по разнообразным прикладным аспектам теории сложных систем, в частности теории самоорганизации, фрактальной геометрии, хаотической динамики, искусственного интеллекта, искусственной жизни, искусственных иммунных систем и мультиагентных систем.

Сферы деятельности выпускников
  • Участие в разработке интеллектуально-ориентированной техники, программных средств и среды
  • Реализация научных проектов в области сложных систем
  • Моделирование сложных процессов в естественных науках, экономических и социальных системах
  • Моделирование исторической динамики
  • Анализ и прогноз сложных явлений методами искусственных нейронных сетей
  • Анализ и управление рисками различной природы
Перечень ключевых профессий
  • Количественный аналитик в банках и инвестиционных компаниях
  • Специалист в анализе данных
  • Разработчики прикладных систем искусственного интеллекта
  • Мпециалисты в области математической истории
Организации, в которых работают выпускники
  • Газеромбанк (Москва)
  • Инвестиционная компания «Ренессанс-капитал» (Москва)
  • Компания Fussion Management (Лондон)