Магистратура

Магистерская программа «Компьютерные науки и приложения»

Алгоритмы, программные системы и исследовательские проекты на стыке математики, IT и индустрии.

Золотых Николай Юрьевич

Руководитель программы

Золотых Николай Юрьевич

Доктор физико-математических наук, доцент; директор Института информационных технологий, математики и механики

Страница преподавателя

В рамках направления «Прикладная математика и информатика»

Аннотация

Цель магистерской программы — подготовка исследователей в области компьютерных наук (Theoretical Computer Science) и разработчиков программного обеспечения, включая разработчиков прикладных искусственного интеллекта, глубоко владеющих практическими навыками и знаниями в области алгоритмов, структур данных, машинного обучения, дискретной математики. 

Изучаемые дисциплины: алгоритмы и структуры данных, алгоритмы на строках, язык C++, Python, теория графов, функциональной программирование, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественных языков и др.

Программа реализуется совместно со Школой анализа данных Яндекса

Цифры и факты

2года обучения

Очная форма магистратуры.

Магистратурауровень программы

Исследовательская и проектная траектория.

Computer Scienceфокус программы

Алгоритмы, машинное обучение и программные системы.

Что я буду изучать?

Изучаются дисциплины, являющиеся математическим фундаментом компьютерных наук (Computer Science)

Предметы и дисциплины 

  • Анализ и разработка алгоритмов
  • Машинное обучение
  • Теория кодирования
  • Теория графов
  • Дискретная оптимизация
  • Вычислительная геометрия
  • Современная компьютерная графика
  • Обучение с подкреплением
  • Функциональное программирование
  • Компьютерная алгебра
  • Комбинаторная теория многогранников
  • Компьютерное зрение
  • Теория сложности
  • Глубокое обучение
  • Теория языков программирования
  • Обработка естественных языков (NLP)
  • Современная криптография

Уникальные особенности программы

01  Разработка алгоритмических и программных решений для решения современных задач
02  Разработка прикладных систем искусственного интеллекта
03  Проведение теоретических исследований в области компьютерных наук (Theoretical Computer Science)

Программа реализуется совместно со Школой анализа данных Яндекса — двухгодичной программой, где готовят специалистов в области ML и Data Science, востребованных в России и за рубежом.

  • В разработке программы участвуют эксперты Яндекса и Школы анализа данных. Это действующие практики в области ML и Data Science и опытные преподаватели, поэтому студенты получают самые актуальные знания.
  • Помимо базовой университетской программы студенты проходят курсы, которые читаются в ШАДе. 
  • Фундаментальная теоретическая подготовка усилена активной практикой — студенты работают над собственными прикладными или теоретическими исследованиями.
  • Выпускники программы одновременно с дипломом вуза могут получить диплом ШАДа — знак качества в ML в России и за рубежом.

К концу обучения студенты получают достаточно знаний и навыков, чтобы:

  • Создавать новые модели, методы и решения в области ИИ и машинного обучения в рамках теоретических исследований,
  • Разрабатывать новые технологии и сервисы на базе ИИ, 
  • Интегрировать методы ИИ в существующие сервисы и приложения.

Кем я стану

Программист-исследователь

Разрабатывает алгоритмы, прототипы и экспериментальные решения для наукоемких задач.

Разработчик систем ИИ

Создает прикладные интеллектуальные системы и интегрирует ML-модели в продукты.

Исследователь компьютерных наук

Работает с алгоритмами, структурами данных и современными направлениями Computer Science.

Наши выпускники работают в Yandex, Huawei, Сбер, Intel, Harman, Yadro, предприятия ГК Росатома и др.

Хочу поступить

Перейдите по кнопке, чтобы открыть сайт приемной комиссии ННГУ: там собраны сроки, документы, правила приема и актуальная информация для поступающих.

К поступлению

Динамический список

Откроется динамический список ННГУ по этой магистерской программе: можно проверить заявления, позиции и конкурсную ситуацию.

Посмотреть динамический список