Программа направлена на подготовку специалистов в области разработки математических моделей и использования вычислительных методов. Цель — решение сложных задач в науке, технике и экономике с применением современных компьютерных технологий и специализированных программ.

Студенты изучают и применяют современные компьютерные системы аналитических вычислений, такие как MATLAB, Maple, Wolfram Mathematica, и программное обеспечение для инженерных расчетов (ANSYS, COMSOL и др.).

Студенты приобретают знания в смежных областях — математическая физика, численные методы, программирование и информационные технологии, что позволяет находить комплексные решения сложных задач.

Программа обладает высокой востребованностью у работодателей благодаря сотрудничеству программы с компаниями, такими как нефтегазовые корпорации, инжиниринговые фирмы и IT-компании.

Программа акцентируется на разработке практических решений для сложных задач с использованием современных математических методов и компьютерных технологий, что делает выпускников востребованными в различных отраслях, включая IT, промышленность, энергетику и финансы.

Студенты осваивают актуальное программное обеспечение для математического моделирования и инженерных расчетов (MATLAB, ANSYS, COMSOL), что обеспечивает их готовность к профессиональной деятельности и конкурентоспособность на рынке труда.

Общие характеристики практической подготовки:

Практическая подготовка включает разработку математических и компьютерных моделей для решения прикладных задач, анализ автоматизированных систем и разработку программного обеспечения по заказам технологических партнеров. Подготовка проходит в формате практик, стажировок и проектной работы.

Общие характеристики стажировок:

Стажировки направлены на закрепление профессиональных навыков и применение теоретических знаний в реальных проектах. Основные цели: участие в разработке математических моделей, внедрение компьютерных решений, анализ данных и систем автоматизации. Ожидаемые результаты: развитие навыков проектной работы, опыт взаимодействия с экспертами отрасли. Участие возможно через отбор на основе успеваемости, мотивации и согласования с индустриальными партнерами программы.

Общие характеристики летних школ:

По предварительному согласованию с образовательным учреждением возможно проведение летней школы на базе лаборатории кафедры. 

Общие характеристики индустриальных и технологических партнеров:

Индустриальные и технологические партнеры сотрудничают с университетом через стажировки, совместные проекты и участие в разработке учебных курсов. Партнеры работают в сферах ИИ, телекоммуникаций, цифровизации бизнеса и анализа данных. Студенты получают доступ к оборудованию, лабораториям и программам подготовки, а также могут участвовать в решении реальных задач и разрабатывать инновационные продукты в рамках поддержки проектов и наставничества.

Научные исследования студентов охватывают спектральный анализ решений интегрируемых нелинейных уравнений, нейродинамику и анализ сетевых структур мозга. Тематики проектных семинаров и мастер-классов включают машинное зрение, разработку чат-ботов, техническое зрение, анализ данных и моделирование сложных систем.

Студенты участвуют в хакатонах по ИИ и соревнованиях в области машинного обучения.

Примеры проектной деятельности:

• Машинное зрение для беспилотных авиационных систем
• Разработка чат-бота для приюта «Преданное сердце»
• Разработка Нейроаватара
• Анализ бережливости сортировки грузов с помощью системы поведенческого анализа
• Техническое зрение в системах воздушного лазерного сканирования

Темы ВКР:

• Разработка чат-бота помощника на языке Python для ускорения работы техподдержки
• Нейросетевой анализ биомедицинских данных
• Анализ электроэнцефалограмм методами искусственного интеллекта
• Использование методов математической статистики для анализа эффективности спортсменов
• Разработка информационно-аналитической системы мониторинга состояния социально-образовательного объекта
• Моделирование распространения поляризационных волн в нелинейной оптике
• Современные методы многомерной статистики и прикладные пакеты программ в кардиологических исследованиях
• Бифуркационный анализ модели нейрональной активности
• Фазовая синхронизация физиологических ритмов

В процессе обучения студенты осваивают теоретические основы прикладной математики, вычислительной техники, методов моделирования и анализа данных, а также изучают современные подходы в области искусственного интеллекта, машинного обучения и систем управления. Практические навыки включают программирование, разработку алгоритмов, создание моделей и их реализацию на современных платформах.

В ходе научной и проектной деятельности формируются умения работать в команде, критически оценивать данные, анализировать сложные системы и принимать решения на основе модели. Студенты развивают навыки проектного управления, планирования работы, создания документированной проектной документации и решения реальных задач в сжатые сроки.

Для успешной профессиональной деятельности формируются навыки коммуникации, междисциплинарного взаимодействия, управления проектами, работы с большими данными, а также лидерские качества, позволяющие координировать работу команд.

Название профессии и (или) области трудовой деятельности выпускника: Специалист по анализу больших данных, аналитик данных, IT-специалист, инженер-математик, программист, специалист по математическому моделированию, разработчик баз данных, специалист по машинному обучению, разработчик систем компьютерного зрения, руководитель проектами, разработчик программного обеспечения для автоматизации производственных и бизнес-процессов. 

Описание возможной карьеры: специалист по анализу больших данных, аналитик данных, IT-специалист, инженер-математик, программист, специалист по математическому моделированию, разработчик баз данных, специалист по машинному обучению, разработчик систем компьютерного зрения, руководитель проектами, разработчик программного обеспечения для автоматизации производственных и бизнес-процессов и др.