Магистратура "Математика в искусственном интеллекте" КФУ, Казань

Образование представляет собой фундаментальный синтез абстрактной математики и вычислительных методов. В центре внимания оказывается не технологическая «оболочка» ИИ, а его статистическая сущность: студенты осваивают аппарат проверки гипотез, методологию статистического бутстрепа и построение оптимальных статистических решений. Особое место занимает изучение современных моделей математической статистики и дисперсионного анализа в науке о данных, что позволяет будущему специалисту корректно интерпретировать любые, даже самые зашумленные массивы информации.

Углубленная подготовка включает в себя овладение вычислительными методами математической статистики и методами статистического моделирования для социально-экономических процессов. Обучающиеся работают со случайными процессами и временными рядами, а также с дополнительными главами функционального анализа и квантовой теорией меры. 

Примерный перечень дисциплин:

• Иностранный язык в профессиональной сфере деятельности
• Вычислительные методы математической статистики
• Компьютерные технологии
• Машинное обучение
• Управление проектами
• Философия и методология научного знания
• История и методология математики
• Алгоритмы и структуры данных
• Методы математического моделирования социально-экономических процессов
• Статистический анализ данных
• Статистический анализ линейных моделей
• Математические основы теории вероятностей и статистики
• Статистическое машинное обучение
• Современные модели математической статистики
• Компьютерные технологии
• Современные проблемы математики
• Случайные процессы и временные ряды
• Дисперсионный анализ в науке о данных
• Проверка гипотез и множественное тестирование
• Методы статистического моделирования и их приложения
• Метод статистического бутстрепа
• Дополнительные главы функционального анализа
• Квантовая теория меры
• Оптимальные статистические решения
• Теория статистических выводов.