Математические методы и технологии искусственного интеллекта: магистратура в вузах Ярославля

Содержание образовательного процесса глубоко интегративно и построено на стыке фундаментальной математики и передовых информационных технологий. Изучение современных философских и исторических аспектов науки сочетается с освоением непрерывных математических моделей и методов нелинейной динамики, что позволяет понимать глубокие закономерности моделируемых процессов. Значительная часть подготовки посвящена теоретическим основам вычислений, включая анализ сложности алгоритмов и разработку методов решения NP-трудных задач, а также метаэвристические подходы к оптимизации.

Технологический блок направлен на формирование практических компетенций в области машинного и глубокого обучения, статистического анализа и прогнозирования временных рядов. Особое внимание уделяется работе с большими данными, автоматической обработке текстов (Natural Language Processing) и компьютерному зрению, включая трекинг объектов в видеопотоке. В процессе обучения осваиваются современные сетевые технологии, распределенное и параллельное программирование, а также гибкие методологии разработки, что позволяет выпускникам эффективно создавать программные продукты с использованием нейросетевых архитектур и передовых инструментов интеллектуального анализа.

Профессиональные дисциплины:

• Современная философия и методология науки
• Иностранный язык делового и профессионального общения
• История и методология прикладной математики и информатики
• Непрерывные математические модели
• Анализ алгоритмов и сложность вычислений
• Алгоритмы для NP-трудных задач
• Организация и проведение научных исследований
• Технологии больших данных и Data Mining
• Математические основы защиты информации и информационной безопасности
• Машинное обучение
• Статистические методы анализа данных
• Автоматический анализ текстов
• Глубокое обучение
• Вычислительные методы прогнозирования временных рядов.

Элективные дисциплины:

• Оценка качества программного обеспечения
• Нейронные сети и нейрокомпьютеры
• Современные сетевые технологии
• Технологии функционального программирования в современных информационных системах
• Трекинг объектов в видеопотоке
• Методы искусственного интеллекта в компьютерной лингвистике
• Современные сетевые технологии
• Гибкая методология разработки программного обеспечения
• Асимптотические методы нелинейной динамики
• Геометрические вопросы комбинаторной оптимизации
• Локальные методы анализа динамических систем
• Параллельное и распределенное программирование
• Метаэвристические алгоритмы
• Методы искусственного интеллекта в компьютерной лингвистике
• Программные инструменты интеллектуального анализа данных
• Распределенные объектные технологии.