Математическое моделирование, нейросетевые технологии и анализ больших данных: программа бакалавриата МарГУ

Программа направлена на подготовку специалистов, способных создавать и анализировать математические модели различных реальных процессов и явлений. Студенты изучают основы математического анализа, теории дифференциальных уравнений и численных методов, чтобы представлять и решать сложные задачи в разнообразных областях — от естественных наук до экономики и социологии. Курс обеспечивает умения в применении математических инструментов для анализа, оптимизации и прогнозирования реальных систем, делая выпускников востребованными в научных исследованиях, промышленности и IT-секторе.

Профиль предполагает получение фундаментального естественнонаучного образования с углубленным изучением физико-математических дисциплин, в том числе, ряда общих и специальных разделов математики, ее прикладных аспектов, численных методов, современных информационных технологий.

Ключевые дисциплины программы обучения:

• Численные методы
• Технология программирования и работа на ЭВМ
• Языки и методы программирования
• Операционные системы
• Вычислительные сети
• Универсальные математические пакеты
• Математические модели механических систем
• Информационная безопасность
• Математические модели физических процессов
• Метод Фурье
• Математический анализ
• Алгебра
• Аналитическая геометрия
• Дискетная математика и математическая логика
• Дифференциальные уравнения
• Комплексный анализ
• Функциональный анализ
• Дифференциальная геометрия и топология
• Теория вероятностей, случайные процессы
• Действительный анализ
• Уравнения с частными производными
• Теория чисел
• Математическая статистика
• Методы оптимизаций
• Современные методы геометрии и анализа
• Применение многозначных отображений в математичской экономике
• Теория гомотопий
• Топологические методы нелинейного анализа
• Ковариативная производная
• Векторные поля на пространствах с границами и соответствующие модели в современной физике
• Введение в стохастический анализ
• Геометрические методы математической физики
• Введение в многозначный анализ
• Введение в современный анализ
• Многообразия, тензоры и дифференциальные формы
• Теория Лере-Шаудера, ее обобщения и приложения.