Материал из MachineLearning.
Образовательный стандарт по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика»
Бакалавриат (3-й и 4-й курсы)
| Дисциплина
| Курссеместр
|
| 35
| 36
| 47
| 48
|
| Экономика
| Э
|
|
|
|
| Межфакультетские курсы
| Н
| Н
|
|
|
| Лингвистическая культура (англ.яз.)
|
|
| Н
|
|
| Основы кибернетики
| Э
|
|
|
|
| Статистическая физика
| Э
|
|
|
|
| Практикум на ЭВМ
| Д
| Д
| Д
|
|
| Численные методы
|
| Э
|
|
|
| Уравнения математической физики
| Э
|
|
|
|
| Базы данных
|
|
| Н
|
|
| Суперкомпьютеры и параллельная обработка данных
|
|
| Н
|
|
| Компьютерная графика
|
| Н
|
|
|
| Функциональный анализ
| Н
|
|
|
|
| Методы оптимизации
| Б
| Э
|
|
|
| Доп. главы дискретной математики и кибернетики
|
|
| Э
|
|
| Случайные процессы
|
| Н
|
|
|
| Математические модели в экономике
|
|
| Н
|
|
| Пакеты прикладных программ
|
|
|
| Н
|
| Вероятностные модели
| Н
|
|
|
|
| Оптимальное управление
| Н
| Д
|
|
|
| Теория игр и исследование операций
|
|
| Э
|
|
| Спецсеминар
| Н
| Н
| Н
|
|
| Курсовая работа
|
| О
|
|
|
| Прикладная алгебра
|
| Э
| Э
|
|
| Математические методы распознавания образов
| Э
| Э
|
|
|
| Дискретная оптимизация
|
| Н
|
|
|
| Обработка и распознавание изображений
|
| Э
|
|
|
| Байесовские методы машинного обучения
|
|
| Э
|
|
| Графические модели
|
|
|
| Э
|
| Нейробайесовские методы
|
|
|
| Э
|
| Спецкурс по выбору студента
|
|
| Э
|
|
| Преддипломная практика
|
|
| О
|
|
| Выпускная квалификационная работа бакалавра
|
|
|
| О
|
| Государственный экзамен
|
|
|
| О
|
| Всего
|
| Всего зачетов
| 6
| 8
| 7
| 3
|
| Всего экзаменов
| 5
| 5
| 5
| 2
|
- Э – экзамен
- Д – дифференцированный зачет
- Н – недифференцированный зачет
- О – оценка
- Б – без отчётности
Магистерская программа (5-й и 6-й курсы)
| Дисциплина
| Годсеместр
|
| 11
| 12
| 23
| 24
|
| Иностранный язык
| Н
| Э
|
|
|
| Правоведение
|
| Э
|
|
|
| Современная философия и методология науки
| Э
|
|
|
|
| Русский язык и культура речи
| Э
|
|
|
|
| Суперкомпьютерное моделирование и технологии
|
|
| Э
|
|
| Межфакультетские курсы
| Н
| Н
|
|
|
| История и методология прикладной математики и информатики
|
|
| Н
|
|
| Прикладные задачи анализа данных
| Э
|
|
|
|
| Методы оптимизации в машинном обучении
|
| Э
|
|
|
| Математические методы анализа текстов
|
|
| Э
|
|
| Логические и комбинаторные методы анализа данных
|
| Э
|
|
|
| Глубинное обучение (на англ.яз.)
| Э
|
|
|
|
| Алгоритмика
| Н
|
|
|
|
| Математические методы классификации
|
|
| Э
| Э
|
| Обучение с подкреплением
|
|
| Э
|
|
| Спецкурс по выбору студента
|
| Э
| Э
| Н
|
| Научно-исследовательская работа
|
|
| О
|
|
| Государственный экзамен
|
|
|
| О
|
| Выпускная квалификационная работа магистра
|
|
|
| О
|
| Всего
|
| Всего зачетов
| 2
| 1
| 3
| 0
|
| Всего экзаменов
| 5
| 5
| 4
| 2
|
- Э – экзамен
- Н – недифференцированный зачет
- О – оценка
