Современные проблемы компьютерных наук УрФУ
Личный кабинет абитуриента

 

Программа: Современные проблемы компьютерных наук.

Направление: 02.04.01 Математика и компьютерные науки.

Программа вступительного экзамена.

Пробные материалы | Задачник

План приёма: 25 бюджетных мест, 3 контрактных места.

  

Возможно, вас заинтересуют:

Современные проблемы математики

Информатика и компьютерные науки

Математическое обеспечение и администрирование информационных систем

Вернуться к списку программ

 

Компьютерные науки – обширная область знаний, с передовым краем их разработки мы встречаемся каждый день. Современные задачи компьютерных наук – интеллектуальный автоматический анализ данных. Программа готовит редких профессионалов, обладающих способностью использовать математический аппарат и современные технологические инструменты для сбора и компьютерного анализа данных, создания новых оптимизирующие технологий машинного обучения.

Программа состоит из двух траекторий.

Траектория образовательной программы «Анализ данных»

Траектория реализуется на основе программ Школы Анализа Данных (ШАД) компании Яндекс, где материал подобран, подготовлен и преподается ведущими экспертами IT-индустрии.

Программа ориентирована на подготовку высококвалифицированных специалистов в области анализу данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Изучаются современные методы математической статистики, анализа данных и машинного обучения. Рассматриваются математические методы классификации и прогнозирования, а также современные программные системы и методы программирования для анализа данных, включая обработку больших объемов данных (Big Data).

Траектория образовательной программы «Компьютерные науки»

Траектория «Компьютерные науки» позволяет составить индивидуальный план обучения выбирая классические предметы области Computer Science, технологий программирования и предметы, связанные с математическим моделированием. Траектория направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов в области компьютерных наук, способных решать актуальные задачи использования информационных технологий и компьютерного моделирования в различных областях естествознания, техники, экономики, управления и междисциплинарных задачах.

На обеих траекториях студентам предоставляет возможность выполнять работы над индивидуальными задачи из индустрии под руководством преподавателей программы.

Область профессиональной деятельности выпускников, освоивших программу магистратуры, включает решение комплексных задач в сфере науки, образования, менеджмента, экономики, а также научно-академической сфере.

Выпускники программы занимают должности разработчиков систем машинного обучения, систем принятия решений на основе Big Data, одних из самых высокооплачиваемых профессий в ИТ индустрии, в ведущих компаниях отрасли, таких как Яндекс, Тинькофф, Альфабанк, Сбер, Точка и многих других.

Наши студенты выполнили проекты по темам:

«Межъязыковое выравнивание векторных представлений для задачи вопросно-ответного поиска»;

«Предсказание популярности фотографий в социальных сетях методами машинного обучения»;

«Проектирование пленочных сред с однонаправленной магнитной анизотропией методами машинного обучения»;

«Нейронные сети для задачи банковского скоринга на основе транзакционных данных»;

«Сравнение моделей электрофизиологии кардиомиоцитов с помощью методов машинного обучения»;

«Предсказание цен в отелях с помощью машинного обучения»;

«Прогноз расхода электроэнергии для предприятия-потребителя с применением методов машинного обучения»;

«Модерация рекламных изображений с помощью глубоких нейронных сетей».

 

Руководитель образовательной программы — Кошелев Антон Александрович

Кошелев Антон Александрович

Кандидат физико-математических наук, доцент
Адрес: ул. Тургенева, 4, ауд. 636, тел.: +7 343 389-94-73
Электронная почта: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Первый шаг к поступлению — регистрация в личном кабинете абитуриента.