Логотип

01.04.02 Математическое моделирование и искусственный интеллект

Направление
01.04.02«Прикладная математика и информатика»
Профиль
«Математическое моделирование и искусственный интеллект»
Язык обучения
Русский
Уровень образования
Магистратура
ИИМРТ

Институт информатики, математики и робототехники

ИИМРТ

Институт информатики, математики и робототехники

Кафедра
Кафедра искусственного интеллекта и перспективных математических исследований
Продолжительность обучения
2 года Очная форма обучения

Цель программы

Построение математических моделей и разработку программного обеспечения для решения прикладных задач в области физики, химии, биологии, экономики, медицины и т.п.

О программе

«Прикладная математика и информатика», профиль «Математическое моделирование и искусственный интеллект» ориентировано на построение математических моделей и разработку программного обеспечения для решения прикладных задач в области физики, химии, биологии, экономики, медицины и т.п. При подготовке магистров кафедра Искусственного интеллекта и перспективных математических исследований поддерживает тесные контакты с ведущими вузами и НИИ РАН. Многие из выпускников продолжают работу, связанную с научными исследованиями, и после окончания магистратуры. Обучение по данному направлению предполагает перспективную работу, связанную с математическим моделированием, с проектной и производственно-технологической деятельностью, в различных областях науки и техники, а также перспективы работы в области создания наукоемкого программного обеспечения и компьютерного моделирования сложных систем. Области профессиональной деятельности выпускников: -математические методы моделирования прикладных задач, -моделирование процессов с использованием наукоемких технологий, - моделирование сложных систем на основе высокопроизводительных вычислительных технологий, -применение современных пакетов прикладных программ к решению инженерных, экономических и других задач.

Преимущества программы

  • занятия проводят не только профессора и доценты кафедры ИИ и ПМИ УУНиТ, а также представители работодателей: ведущие научные сотрудники ООО «БашНИПИнефть», ООО «РН-УфаНИПИнефть», Института механики УНЦ РАН, ИМВЦ УНЦ РАН
  • магистранты изучают современные методы математического, компьютерного моделирования, выпускные квалификационные работы выполняют в рамках реальных научно-исследовательских проектах

Навыки и компетенции, которые получат выпускники

  • исследование и разработка математических моделей, методов, алгоритмов, программного обеспечения для решения научных и прикладных задач по тематике проводимых научно-исследовательских проектов
  • разработка программного и информационного обеспечения компьютерных сетей, автоматизированных систем вычислительных комплексов, сервисов, операционных систем и распределенных баз данных
  • разработка методов и механизмов мониторинга и оценки качества процессов производственной деятельности, связанной с созданием и использованием информационных систем
  • преподавание математических дисциплин и информатики в образовательных организациях среднего и высшего профессионального образования

Изучаемые дисциплины

Анализ временных рядов
Групповой анализ дифференциальных уравнений
Математические модели непрерывных процессов
Математические модели случайных процессов
Основы предпринимательства и коммерциализация НИОКР
Прикладная статистика
Современные компьютерные технологии
Специальные методы дифференциальных уравнений
Технологии компьютерного моделирования
Численные алгоритмы дискретной математики

Компании-партнеры

  • ООО «РН-БашНИПИнефть»
  • Институт механики им. Р.Р. Мавлютова

Тематики
выпускных работ

Поиск аналитических асимптотических решений задачи о развитии трещины ГРП и её исследование для случая неоднородной периодической среды

Численные методы решения обратных задач в сейсморазведке

Прогнозирование состояния системы с помощью SVD разложения на основе разложения по динамическим модам

Проблема автоматизации методов локальной аппроксимации для прогноза хаотических временных рядов

Решение задач распространения излучения в неоднородной среде методом Монте-Карло с использованием графических процессоров

Оптимизация закачивания скважин с ГРП с использованием искусственного интеллекта для ГС без поддержания давления

Моделирование процесса подъема керна на поверхность после выбуривания

Дробно-дифференциальное обобщение уравнения нелинейной фильтрации

Моделирование прохождения ударной волны сквозь рыхлый слой гранулированной среды

Математическое моделирование кислотных обработок с учетом ключевых физико-химических процессов

Решение прямой динамической задачи акустики и упругости в асимптотическом приближении

Создание цифровой гидродинамической модели лабораторной установки для исследования переноса примеси в плоском канале

Трудоустройство и востребованность

Выпускники по данному направлению могут работать

  • Математик-аналитик
  • Научный сотрудник
  • Преподаватель математики
  • Программист и системный программист
  • Разработчик программного обеспечения
  • Финансовый аналитик

Как к нам поступить?

  • Подать документы одним из 3 способов:

    01Онлайн через сайт

    Онлайн через сайт

    Перейдите на наш официальный сайт и подайте документы
    через личный кабинет поступающего

    подать документы онлайн
    02Онлайн через  «ГОСУСЛУГИ»

    Онлайн через «ГОСУСЛУГИ»

    Сервис «Поступление в вуз онлайн» на
    портале« ГОСУСЛУГИ»

    перейти на сайт «Госуслуги»
    03Подать документы в ВУЗе

    Подать документы в ВУЗе

    Адрес приемной комиссии:
    Республика Башкортостан, г. Уфа,
    ул. К. Маркса, д. 12, корпус 7, 1 этаж

    График работы: пн-пт с 9:00 до 18:00 ч.

  • Успешно сдать политест

    Пример политестаPDF
  • Пройти конкурсный отбор

    и стать студентом

Контакты

Приемная комиссия (Головной вуз в г. Уфе)

+7 (908) 350-49-84
450008, Республика Башкортостан,
г. Уфа, ул. К. Маркса, д. 12, корпус 8, ауд 109

Кафедра искусственного интеллекта и перспективных математических исследований

7-908-350-22-76

kafmat@ugatu.su

450008, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. К.Маркса, д. 12, корпус 1, ком. 418