Программа бакалавриата «Анализ данных и искусственный интеллект»
Университет-партнер
Самаркандский государственный университет
Направление подготовки
02.03.01 Математика и компьютерные науки
Профиль программы
Анализ данных и искусственный интеллект
Присваиваемая квалификация
Бакалавр
Срок обучения:
4 года
Период обучения, который необходимо провести в университете-партнере (указать семестр(ы)
3-й ‒ 8-й
Количество зачетных единиц:
240
Язык преподавания:
Русский
Требуемый уровень владения английским языком
-
Форма обучения (очная/ заочная)
очная
Цель программы:
Интеграция российско-азиатских образовательных стандартов для подготовки высококвалифицированных кадров в сфере анализа данных и искусственного интеллекта.
Координатор(ы) программы от СКФУ (указать контактную информацию):
Бабенко Михаил Григорьевич - заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики
Эл.почта: mgbabenko@ncfu.ru
Координатор(ы) программы из университета – партнера (указать контактную информацию):
Требования к поступлению:
Абитуриент должен:
- Иметь документ государственного образца о среднем (полном) общем образовании или среднем профессиональном образовании.
- Успешно пройти вступительные испытания. Зачисление осуществляется на основе конкурсного отбора в соответствии с Правилами приема в СКФУ.
Вступительные испытания
(указать предметы и минимальные баллы)
Математика – 60
Физика/ Информатика – 60
Русский язык – 50
Основные предметы по учебному плану:
Математика на Python;
Вычислительный практикум;
Компьютерные технологии решения оптимизационных задач;
Нейросетевые технологии обработки информации;
Информационные системы поддержки принятия решений;
Программирование на R;
Введение: искусственные нейронные сети;
Нечеткая логика и ее приложения;
Восстановление данных и коды исправления ошибок;
Компьютерная алгебра на Python;
Искусственные нейронные сети на Python;
Технологии параллельного программирования;
Ключевая информация о программе:
Образовательная программа имеет в приоритете подготовку студентов в области анализа данных, а также программных и аппаратных средств, необходимых для проведения такого анализа.
Инфраструктура для обеспечения учебного процесса (лаборатории, образовательные центры и т.д.) и ссылки на сайт
Обучение студентов проводится с использованием материально-технической базы Учебно-научного центра вычислительной математики и параллельного программирования на супер ЭВМ и Лаборатории математического моделирования
Перспективы трудоустройства:
Выпускники имеют возможности развития карьеры на предприятиях занимающихся анализом данных и разработкой программного обеспечения. Предполагаемые должности: аналитик данных, проектировщик алгоритмов.