Прикладная математика и искусственный интеллект
Прикладная математика и искусственный интеллект — это программа бакалавриата одна из востребованных на сегодняшний день. Программа ориентирована на подготовку высококвалифицированных специалистов в области прикладной математики и искусственного интеллекта, которые смогут эффективно решать сложные задачи в различных отраслях человеческой деятельности. Обучающиеся узнают о современных методах математического моделирования, алгоритмах машинного обучения и аналитических подходах, что позволит им применять полученные знания для разработки инновационных решений, а так же изучат дисциплины связанные с компьютерными технологиями и программированием. Специалисты этого направления смогут работать в таких областях, как финансы, медицина, робототехника и большие данные, занимаясь анализом данных, созданием интеллектуальных систем и автоматизацией процессов. Наши выпускники будут востребованы на рынке труда благодаря уникальному сочетанию теоретических знаний и практических навыков, полученных в ходе обучения
| Наименование направления | 01.03.02 Прикладная математика и информатика |
| Наименование профиля | Прикладная математика и искусственный интеллект |
| Форма обучения | Заочная с применением дистанционных образовательных технологий |
| Квалификация | Бакалавриат |
| Срок обучения на базе 11 классов в МТИ | 4 года 6 месяцев |
| Срок обучения на базе СПО/ ВО в МТИ | 3 года 6 месяцев |
| Стоимость МТИ | 40 000 руб. за семестр |
Проходные баллы по ЕГЭ или внутренним вступительным испытаниям
| Предмет | Минимальный проходной балл |
| Русский язык | 36 |
| Математика | 27 |
| Физика/Информатика и ИКТ/Химия | 36/40/36 |
Чему вы научитесь:
- Научитесь проектировать и разрабатывать информационные системы, использующие технологии искусственного интеллекта для решения реальных задач
- Сможете применять статистические и математические методы для обработки и анализа больших объемов данных, включая использование алгоритмов машинного обучения
- Овладеете навыками создания и оптимизации алгоритмов машинного обучения для задач классификации, регрессии и кластеризации
- Получите знания о структуре и принципах работы нейронных сетей, включая глубокое обучение и применение различных архитектур
- Научитесь разрабатывать приложения, использующие методы обработки естественного языка, такие как анализ текстов и генерация языка
- Овладеете навыки разработки систем, использующих технологии компьютерного зрения для обработки и анализа изображений и видео
- Разовьете способность работать в команде, управлять проектами и эффективно коммуницировать свои идеи и решения
