Алгоритмы и методы наукоемкого программного обеспечения

Хотите присоединиться к сообществу создателей умных технологий? Обучение на образовательном треке позволит вам стать IT-специалистом, востребованным в глобальной индустрии. Вы изучите актуальные математические модели и методы; научитесь решать задачи анализа данных, машинного обучения, моделирования сложных систем и процессов. Сможете программировать на 3 языках, внедрять инновационные IT-решения, создавать системы технического зрения, искусственного интеллекта, программировать роботов, строить «умные города» и развивать цифровые сервисы.

Подать документы

Как поступить

Экскурсии для школьников в Университет МИСИС

Подробнее

Подать документы

Как поступить

Руководитель трека

Альберт Рувимович Ефимов

К.ф.н., заведующий кафедрой инженерной кибернетики, вице-президент-директор управления исследований и инноваций ПАО «Сбербанк»

+7 499 236-25-35
efimov.ar@misis.ru

Направление подготовки:
Институт:
Выпускающая кафедра:
Учебный план:
50+
видов стипендий для «бюджетников» и «платников»
30+
наименований в списке индивидуальных достижений

О треке «Алгоритмы и методы наукоемкого программного обеспечения»

Какие дисциплины я буду изучать?

  • Глобальные сети

  • Инструментальные средства разработки систем распознавания

  • Искусственные нейронные сети

  • Математическое и имитационное моделирование

  • Машинное обучение

  • Методы искусственного интеллекта

  • Нейронные сети, машинное обучение и Data Science

  • Облачные вычисления

  • Обработка естественного языка

  • Основы программирования для робототехнических систем

  • Программирование робототехнических систем

  • Современные технологии разработки мобильных приложений

  • Современные инструменты DevOps

Чему я научусь?

  • Разрабатывать алгоритмы и компьютерные программы

  • Использовать и развивать методы искусственного интеллекта для решения трудно-формализуемых задач

  • Проводить сбор, обработку и анализ данных с использованием существующих методов машинного обучения, нейронных сетей

  • Внедрять современные информационные технологии в различные сферы деятельности

  • Разрабатывать математическое, алгоритмическое и программное обеспечение на основе современных методов Data Science, искусственного интеллекта, моделей цифровых двойников

  • Пользоваться современными языками программирования

Кем я буду работать?

  • Инженером-программистом

  • системным аналитиком

  • руководителем IT-проектов

  • специалистом по информационным системам и ресурсам

  • IT-менеджером

  • аналитиком-разработчиком программного обеспечения

  • научным сотрудником

  • инженером-исследователем

  • аналитиком данных

  • специалистом по машинному обучению

  • разработчиком C#/Java/Python

Где я буду проходить практику?

На старших курсах вы будете проходить обязательную практику в ведущих российских и международных IT-компаниях — Mail.ru Group, Yandex, ПАО «Сбербанк», SAP, IT-школа Samsung, 1С, CISCO, Cognitive Technologies, Group-IB.


Какие исследования я буду проводить?

Вы будете разрабатывать модели генерации художественных изображений на основе нейросетевых подходов; выявлять зоны распространения борщевика по спутниковым фотоснимкам; анализировать и прогнозировать курсы криптовалют; проектировать трехмерные виртуальные реконструкции динамических сцен и т.п.

Что меня ждет после выпуска?

Вы сможете работать в IT-подразделениях промышленных и бизнес-структур в компаниях-лидерах индустрии. Уже во время обучения вы сможете найти работу в крупных IT-компаниях, партнерах университета. Или продолжить обучение в магистратуре по специальности. А параллельное освоение трека «Робототехника и киберфизические системы» повысит вашу ценность на рынке труда.

Наши выпускники работают в Yandex, Google, Samsung, 1С, Mail.Ru Group, ЕЭТП, ПАО «Сбербанк», Альфа-Банк, ВТБ, Росбанк, Райффайзенбанк, АО «НПО РусБИТех», ГК «Когнитивные технологии», ФИЦ «Информатика и управление» РАН и др.

Сколько я буду зарабатывать после выпуска?

92 000 — 221 000 ₽

Уточните на Headhunter за 1 минуту

Преподаватели

Ринат Наилевич Садеков

Д.т.н., профессор кафедры инженерной кибернетики

Сферы научных интересов: разработка интеллектуальных алгоритмов распознавания, навигации и управления движением общественного городского транспорта на примере трамвайных систем.

r.sadekov@misis.ru

Илья Ильич Курочкин

К.т.н., доцент кафедры инженерной кибернетики

Область научных интересов: глобальные сети, облачные и распределенные вычисления, облачные технологии.

ii.kurochkin@misis.ru

Дмитрий Валерьевич Полевой

К.т.н., доцент кафедры инженерной кибернетики

Область научных интересов: технологии программирования, инструментальные средства разработки систем распознавания, интеллектуальная обработка изображений, специальные главы информатики и вычислительной техники.

polevoy.dv@misis.ru

Александр Сергеевич Кожаринов

К.т.н., доцент кафедры инженерной кибернетики

Сферы научных интересов: интеллектуальное имитационное моделирование и мультиагентные системы; математическое моделирование когнитивных процессов (имитация рассуждений, детектирование когнитивных искажений, модели памяти, интуиции и самообучения); экспертные системы и направления искусственного интеллекта; модели, технологии и ПО для долговременного хранения информации и прогнозирования

kozharinov@misis.ru

Галерея

Отзывы студентов

Александр Гайер
Александр Гайер, научный сотрудник-программист

За время обучения в НИТУ МИСИС я познакомился со многими замечательными людьми, общение с которыми помогло определиться с выбором профессии. Например, мой научный руководитель. Из очевидных плюсов могу отметить 4-х годичное изучение английского языка, дополнительные углубленные курсы, широкие возможности трудоустройства, хорошие стипендиальные программы, практико-ориентированность. Абитуриентам посоветую: если хотите стать программистом — поступайте именно на прикладную математику. А после того, как поступили — обратите внимание на секцию спортивного программирования. Полученные там знания и опыт действительно важны для работы в крупных компаниях.

Кристина Тихонова, программист

Обучение в НИТУ МИСИС помогло мне выбрать направление, в котором я хочу работать дальше. Это — базы данных и все, что с ними связано. Полученные в университете знания, компетенции и практический опыт помогают мне решать самые сложные задачи, с которыми сталкивается программист. А привитое стремление к самосовершенствованию, постоянному профессиональному росту позволяют с уверенностью смотреть в будущее. Первокурсникам советую не ждать окончания обучения, чтобы определиться с профессией, а обязательно найти стажировку уже на третьем курсе. Удачи!

Лопухов Андрей, разработчик ПО

Важная особенность программы — фокус в обучении на актуальные профильные предметы и инструменты, практико-ориентированный подход, работа над кейсами, подготовленными компаниями-партнерами НИТУ МИСИС. Очень рекомендую будущим студентам сосредоточится на интересующей вас области. На старших курсах найдите стажировку по специальности и сможете понять, что именно является для вас работой мечты.

Андрей Павлов, Head of Marketplace & Data Science at Citymobil

В НИТУ МИСИС очень сильный фундаментальный бэкграунд: курсы по математическому анализу, дифференциальным уравнениям, теории случайных процессов, математическому моделированию и фрактальной геометрии. Эти знания косвенно, а иногда и напрямую помогают мне в работе. Первокурсникам посоветую: ничего не бойтесь, больше пробуйте и ошибайтесь, будьте активней — времени не так много, как кажется!

Другие треки подготовки

Робототехника и киберфизические системы

Хотите научиться программировать роботов и управлять искусственным интеллектом? Знаете, что наука об управлении техническими системами является одним из самых интересных предметов прикладной математики?

Обучение на образовательном треке позволит вам стать специалистом по автоматизации и роботизации технологических процессов. Вы изучите теорию автоматического управления, особенности робототехнических и киберфизических систем. Научитесь модернизировать процессы и предприятия.

Наши студенты регулярно занимают призовые места на соревнованиях по робототехнике и уже во время обучения могут получить работу в лабораториях партнера кафедры — группы Сбер.

Мы используем файлы cookie и метрики. Продолжая пользоваться сайтом, Вы соглашаетесь с использованием файлов cookies, а также ознакомлены и даете согласие на обработку персональных данных.