Программа ориентирована на обучение студентов основам и техникам применения математических методов в сфере искусственного интеллекта. Студенты изучают ключевые концепции и модели, связанные с искусственным интеллектом, а также математические инструменты и алгоритмы, используемые для анализа данных, машинного обучения и принятия решений. Курсы охватывают такие темы, как вероятность и статистика, математический анализ, линейная алгебра, оптимизация, теория графов и дискретная математика. Программа также способствует развитию навыков математического моделирования и работы с большими объемами данных, ставя целью подготовить выпускников к решению задач искусственного интеллекта в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, автоматизированное принятие решений и робототехнику.

В процессе обучения студенты получают фундаментальную подготовку в теоретической и прикладной математике, а также занимаются разработкой нелинейных динамических систем и управлением техническими процессами. Они развивают профессиональные навыки в области программирования, вычислительной техники и создания прикладного программного обеспечения, с акцентом на использование Matlab/Simulink.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Информатика
• История
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Математический анализ
• Учебный практикум на ЭВМ
• Дискретная математика
• Социология
• Кратные интегралы и ряды
• Политология
• Теоретическая механика
• Функциональный анализ и интегральные уравнения
• Алгебра и элементы тензорного анализа
• Дифференциальные уравнения
• Информационные технологии в профессиональной деятельности
• Дифференциальная геометрия
• Теория функций комплексного переменного
• Физика
• Методы оптимизации и вариационное исчисление
• Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов
• Методы вычислений
• Теория управления
• Уравнения математической физики
• Философия
• Математические модели механики сплошной среды
• Экология
• Безопасность жизнедеятельности
• Основы математического моделирования
• Экономика (часть 1)
• История математики
• Экономика (часть 2)
• Правоведение

Вариативная часть:

• Численные методы решения задач теории управления
• Прикладные задачи теории управления
• Многомерные управляемые системы
• Качественная теория обыкновенных дифференциальных уравнений

Дисциплины по выбору:

• Дифференциальные уравнения
• Дифференциально-геометрические методы теории управления
• Математические модели прикладной механики

Преимущества обучения по направлению «Математические методы искусственного интеллекта (ФН12)» в МГТУ им. Н.Э. Баумана:

Образовательная программа осуществляется на кафедре ФН12, специализирующейся на математическом моделировании.