Математическое моделирование и искусственный интеллект: программа бакалавриата ЮФУ в г. Ростове-на-Дону

Студенты изучают основные принципы и методы машинного обучения, глубокого обучения и статистического моделирования, а также изучают техники анализа данных и обработки больших объемов информации. Они получают навыки в области программирования и разработки программного обеспечения, основанных на искусственном интеллекте, а также изучают алгоритмы и структуры данных, необходимые для эффективной работы с большими объемами данных.

Студенты также знакомятся с принципами моделирования сложных систем и развивают навыки в создании компьютерных моделей для анализа и прогнозирования различных процессов и явлений. Они изучают методы оптимизации и оптимального управления, которые позволяют находить оптимальные решения в различных задачах с использованием моделей. В ходе обучения студенты также углубляют свои знания в математике, включая линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей и математическую статистику. Это позволяет им эффективно применять математические методы и техники в различных задачах моделирования и анализа данных.

Основные дисциплины:

• Основы высшей алгебры,
• Введение в математический анализ,
• Цифровая культура,
• Язык эффективной коммуникации,
• Линейная алгебра и геометрия,
• Математическая логика,
• Дискретная математика,
• Проектный семинар,
• Системы искусственного интеллекта,
• Функциональный анализ,
• Дифференциальные уравнения,
• Теория вероятностей,
• Дифференциальные уравнения в приложениях,
• Структура и принципы работы операционных систем,
• Web – программирование
• Принципы разработки Web–приложений,
• Языки программирования,
• Численные методы и методы оптимизации,
• Методы математического моделирования,
• Среды для математического моделирования,
• Компьютерная графика,
• Вариационное исчисление и методы оптимизации основы высокопроизводительных вычислений,
• Параллельные вычисления,
• Распределенные системы,
• Программирование на языках, используемых в области искусственного интеллекта,
• Обработка естественного языка,
• Автономные системы и беспилотные летательные аппараты,
• Анализ данных и вычислительная наука,
• Базы данных (Big Data),
• Автоматизированные системы на базе искусственного интеллекта,
• Архитектуры информационных систем,
• Современные языки программирования,
• Машинное обучение нейронных сетей
• Data Science.