Алгоритмическая математика в вычислениях и моделировании

«Алгоритмическая математика в вычислениях и моделировании» – программа подготовки в магистратуре СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в рамках направления 01.04.02 «Прикладная математика и информатика».

Общая информация о программе

Магистерская программа составлена с учетом новейших мировых стандартов в области разработки программного обеспечения (таких как IEEE SWEBOK и других).

Область профессиональной деятельности по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» охватывает работу (в том числе научно-исследовательскую, аналитическую, проектную и пр.), связанную с использованием:

  • математики,
  • программирования,
  • информационно-коммуникационных технологий,
  • искусственного интеллекта.

Прохождение программы «Алгоритмическая математика в вычислениях и моделировании» обеспечивает успешную профессиональную деятельность посредством сочетания таких факторов, как:

  • знание разделов математики, лежащих в основе прорывных технологий,
  • умение строить математические модели как для непрерывных, так и для дискретных процессов,
  • использование современных систем компьютерной математики,
  • владение технологиями искусственного интеллекта.

Выпускающая кафедра

Руководитель программы

Васильев Николай Николаевич

Профессор кафедры АМ, сотрудник ПОМИ РАН, организатор ежегодной Международной конференции PCA (Polynomial Computer Algebra)

Важные учебные дисциплины

  • Дискретные структуры
  • Компьютерная (алгоритмическая) математика
  • Непрерывная математика и моделирование
  • Машинное обучение (искусственные нейронные сети, глубокое обучение)
  • Квантовые вычисления
  • Теория сложности вычислений
  • Статистика случайных процессов
  • Обработка естественных языков
  • Комбинаторные вычисления
  • Представление знаний в системах ИИ

В курсе студенты выполняют два курсовых проекта, связанных с:
– представлением знаний в системах искусственного интеллекта,
– искусственными нейронными сетями и глубоким обучением.

Начиная с первых дней магистратуры, студенты участвуют в исследовательской деятельности. Направления углубленного погружения в тематику выбираются из предложенных курсов, которые читаются учеными, работающими в соответствующих областях и которые руководят научной работой студентов. Индивидуальная научно-исследовательская работа студента координируется в рамках научного семинара кафедры алгоритмической математики.

Выпускник направления обладает следующими профессиональными компетенциями

Способен оценивать корректность применения математических методов к решению прикладных задач:
– умеет оценивать целесообразность применения математических алгоритмов на основе оценки их трудоемкости;
– знает различные методы проверки корректности алгоритмов.

Способен создавать и модифицировать математические алгоритмы для прикладных целей:
– умеет создавать математические алгоритмы на основе дискретного моделирования;
– умеет создавать математические алгоритмы на основе непрерывного моделирования.

Способен применять методы математического анализа больших объёмов данных: – знает основные методы работы с большими данными;
– умеет организовывать вычисления, требующие больших вычислительных ресурсов.

Способен применять методы алгоритмической математики для развития математического программного обеспечения:
– знает методы представления и обработки различных математических структур;
– умеет применять знания алгоритмической математики к развитию математического программного обеспечения.

Способен овладевать новыми математическими теориями, перспективными для создания перспективных технологий:
– знает направления развития математики, которые могут стать основой прорывных технологий.

Получаемые квалификации и будущие профессии

    • Инженер-математик,
    • разработчик компьютерных моделей, методов и алгоритмов,
    • разработчик компьютерных программ (программист),
    • специалист по анализу данных (Data Scientist).

Актуальность знаний, получаемых студентами, обеспечивается тесным сотрудничеством с организациями-партнерами, занимающимися наукоемкими информационными технологиями, например, группой компаний «КРОНШТАДТ», связанной с проектированием, разработкой и производством высокотехнологичных авиационных комплексов, систем навигации и наземного управления или компанией QUANTORI, имеющий более чем двадцатилетний опыт работы в фармацевтической индустрии и создании новых решений в области Big Data, а также привлечением к чтению курсов ученых, работающих в соответствующих областях.

У студентов имеется возможность прохождения практик и выполнения научных исследований по соответствующей тематике и при участии специалистов данных компаний.