Математическое и программное обеспечение систем обработки информации и управления

В современном мире информационные технологии являются неотъемлемой частью большинства отраслей экономики. Специалисты в области математического и программного обеспечения систем обработки информации и управления должны владеть знаниями и навыками в области математического моделирования, алгоритмических языков программирования, систем управления базами данных и теории вероятности.

Если Вы хотите получить знания и навыки, необходимые для разработки, тестирования и сопровождения программного обеспечения, то эта образовательная программа для Вас!

• Созданию систем искусственного интеллекта и интеллектуальному анализу данных
• Основам машинного обучения
• Разработке информационных систем
• Математическому, алгоритмическому и программному обеспечению систем управления
• Математической теории принятия решений
• Компьютерной лингвистике
• Разработке математических моделей для широкого спектра прикладных задач
• Современным языкам программирования, базам данных, системам компьютерной математики

1-2 курсы

Блок дисциплин для погружения в компьютерные науки и прикладную математику:

• Математическая логика и теория графов
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Математический анализ

3-4 курсы

Профессиональные дисциплины:

• Теория управления
• Компьютерная лингвистика и информационные технологии
• Математическое моделирование и численные методы решения инженерных задач

• Разработка и внедрение системы на базе искусственного интеллекта для избегания попадания автомобилей на красный свет светофора и снижения вероятности образования пробок
• Масштабирование системы для отслеживания состояния дорог и контроля работы коммунальной техники с применением нейросетей
• Тестирование математической модели на базе искусственного интеллекта для мониторинга параметров движения спортивного автомобиля

• Пантелеев Андрей Владимирович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой «Математическая кибернетика». Специалист в области теории управления сложными динамическими системами в условиях неполной информации. Соавтор серий учебных пособий по дисциплинам прикладной математики для бакалавриата и магистратуры. Читает лекционные курсы по математическому анализу.
• Хрусталёв Михаил Михайлович, д.ф.-м.н., профессор, главный научный сотрудник Института проблем управления РАН. Область профессиональных интересов – разработка общих методов синтеза оптимальных и инвариантных систем управления. Преподаёт дифференциальные уравнения, теорию функции комплексного переменного.
• Бортаковский Александр Сергеевич, д.ф.-м.н., профессор. Специалист в области синтеза гибридных, в частности, логико-динамических, непрерывно-дискретных, переключательных систем управления. Соавтор серий учебных пособий по дисциплинам прикладной математики для бакалавриата и магистратуры. Преподаёт линейную алгебру.
• Хорошилов Александр Алексеевич, д.т.н., профессор, ведущий научный сотрудник исследовательского центра «Информатика и управление» РАН. Специалист в области компьютерной лингвистики. Преподает дисциплину «Компьютерная лингвистика и информационные технологии».
• Алексейчук Андрей Сергеевич, к.ф.- м.н. Сфера научных интересов – методы проектирования и функционирования нейронных систем, компьютерное зрение, разработка систем дистанционного обучения в режиме реального времени, построение CRM-систем, оптимизация бизнес-процессов на основе решений BigData и Machine Learning. Преподаёт дисциплину «Прикладные задачи анализа и машинного обучения на больших данных».
• Сологуб Глеб Борисович, к.ф.-м.н. Создал в Skyeng инфраструктуру для кросс-продуктовой аналитики (Amazon Redshift, Segment, Stitch, Matillion, Redash, Tableau). Руководит проектами в области анализа данных и машинного обучения. Занимался продуктовой аналитикой в Bookmate, провел десятки A/B-тестов и экспериментов. Большой опыт фронтенд-разработки, управления командой по методологии Agile. Преподаёт дисциплину «Разработка и аналитика IT-продуктов».
• Пановский Валентин Николаевич, к.ф.-м.н. Работал в Skillbox и RetailRocket. Область интересов - разработка алгоритмов рекомендательных систем (решения BigData + ML), машинного обучения для улучшения аналитических алгоритмов мониторинга, предиктивная аналитика, верификация и визуализация данных, создание интерактивных дашбордов от E-commerce до экологии и EdTech.