Направление «Прикладная математика и информатика», код 01.03.02
Искусственный интеллект и анализ данных (совместно с МГУ им. М.В. Ломоносова)
бакалавриат
О программе
Новая образовательная программа, совместная с факультетом вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова, запускается с 2023 года. В образовательной программе используются компетенции по траектории «Разработка систем искусственного интеллекта». Все курсы ОП разработаны коллективом преподавателей МГУ в объеме 80 дисциплин, из них более половины дисциплины по выбору, позволяющие сформировать индивидуальную траекторию обучения.
Проходной балл на бюджет
2022
200
2023
230
2024
216
Варианты обучения после 11 классов
очно
216
Проходной балл бюджет
—
Проходной балл платное
50
Мест на бюджет
5
Мест на платное
4 года
Срок обучения
1 сент. 2025
Начало занятий
248 000 р.
Стоимость, за год
Кредит на обучение
Льготная ставка с господдержкой
Условия поступления
Предметы ЕГЭ и минимальные баллы
- математика от 40
- русский язык от 40
- На выбор:физика от 39информатика от 44
Поступление по олимпиаде
Можно поступить без экзаменов, победив в одной из олимпиад
Подобрать олимпиадуДополнительные баллы к сумме ЕГЭ
- 4 балла за золотой значок ГТО
- 5-10 баллов за спортивные достижения
- 10 баллов за участие в СВО по мобилизации или по контракту
- 10 баллов за диплом колледжа с отличием
- 2-7 баллов за волонтерская деятельность
- 10 баллов за аттестат с отличием
- 1-10 баллов за результаты олимпиад и творческих конкурсов, не используемые для получения особых прав
- 2-10 баллов за участие в проекте «Движения первых»
- 5 баллов за наличие статуса победителя чемпионата «Абилимпикс»
Дополнительная информация
Основные дисциплины
Хранилища данных. Анализ данных,
Формальные языки и автоматы,
Математические методы в теории управления и оптимизации),
Программирование на графических процессорах,
Математические основы криптологии,
Дискретная математика и математическая логика,
Теория вероятностей и математическая статистика,
Вычислительная математика,
Методы оптимизации,
Введение в искусственный интеллект,
Методы машинного обучения,
Глубокое машинное обучение,
Практикум по методам машинного обучения,
Современные методы распределенного хранения и обработки данных
Методы обработки и распознавания изображений,
Методы обработки и распознавания звука,
Нейросетевые методы обработки изображений,
Основы обработки больших данных,
Хранилища данных. Анализ данных,
Формальные языки и автоматы,
Математические методы в теории управления и оптимизации),
Программирование на графических процессорах,
Математические основы криптологии,
Дискретная математика и математическая логика,
Теория вероятностей и математическая статистика,
Вычислительная математика,
Методы оптимизации,
Введение в искусственный интеллект,
Методы машинного обучения,
Глубокое машинное обучение,
Практикум по методам машинного обучения,
Современные методы распределенного хранения и обработки данных
Методы обработки и распознавания изображений,
Методы обработки и распознавания звука,
Нейросетевые методы обработки изображений,
Основы обработки больших данных,
Оставьте отзыв
Учились здесь? Оставьте отзыв, и, может быть, это поможет другим в выборе. Кроме этого, из ваших оценок формируется наш рейтинг.
О направлении «Прикладная математика и информатика»
По данному направлению существует несколько специализаций. Работа выпускников связана с моделированием математического обеспечения, обслуживанием и администрированием компьютерных сетей, комплексной разработкой программного обеспечения — автоматизированных и операционных систем, сервисов, баз данных.