Программа предлагает студентам углубленное изучение основных принципов и концепций, лежащих в основе информатики и вычислительных наук. В ходе обучения студенты получат навыки анализа, моделирования и решения сложных задач, связанных с обработкой информации.
Основные темы, изучаемые на программе, включают формальные языки и автоматы, алгоритмическое мышление, теорию вычислений, математическую логику, теорию сложности вычислений, теорию графов, криптографию и компьютерную безопасность. Студенты познакомятся с основными моделями и структурами данных, а также изучат различные алгоритмические подходы и методы, используемые для решения задач.
В процессе обучения студенты также овладеют навыками программирования на различных языках программирования, анализа алгоритмов и проектирования программного обеспечения. Они изучат основные парадигмы программирования и научатся применять их для создания эффективных и надежных программных решений.
Программа предоставит студентам критическое мышление и аналитические навыки, необходимые для решения сложных проблем в области информатики. Она подготовит выпускников к работе в сфере разработки программного обеспечения, исследований в области информационных технологий, а также к продолжению образования на магистерской программе или в научно-исследовательской области.
Профессиональные дисциплины:
- Экономика
- Безопасность жизнедеятельности
- Алгоритмы и структуры данных
- Алгоритмы и структуры данных (углубленный курс)
- Архитектура компьютера и операционные системы
- Дискретная математика
- Дискретная математика (углубленный курс)
- Алгебра
- Алгебра (углубленный курс)
- Линейная алгебра и геометрия
- Линейная алгебра и геометрия (углубленный курс)
- Математический анализ
- Математический анализ (углубленный курс)
- Методы оптимизации
- Методы оптимизации в машинном обучении
- Основы и методология программирования
- Основы и методология программирования (углубленный курс)
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Теория вероятностей и математическая статистика (углубленный курс)
- Введение в глубинное обучение.
Вариативная часть:
- Теория вычислений
- Дополнительные главы теории алгоритмов
- Коды с исправлением ошибок
- Сложность вычислений и логика в теоретической информатике
- Методы теоретической информатики
- Теория информации.
Дисциплины по выбору:
- Высокопроизводительные вычисления
- Моделирование временных рядов
- Теория баз данных
- Анализ данных в бизнесе
- Компьютерные сети
- Численные методы
- Анализ неструктурированных данных
- Байесовские методы в машинном обучении
- Теория статистического обучения
- Компьютерное зрение
- Обучение с подкреплением
- Проектирование и разработка высоконагруженных сервисов
- Дифференциальные уравнения
- Основы матричных вычислений
- DevOps.