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
|
|
Прикладной статистический анализ данных
|
|
|
| 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
| 3
| 1
| 2
| 1
|
Всего экзаменов
| 4
| 5
| 5
| 1
|
- Э – экзамен
- Н – недифференцированный зачет
- О – оценка