Магистратура "Машинное зрение, высокопроизводительные вычисления и математическое моделирование" КФУ, Казань

В ходе обучения осваиваются методологические основы прикладной математики и современной науки, углубляются знания в области дискретных и вероятностных моделей вычислений, теории сложности и теории информации. Значительное внимание уделяется изучению алгоритмов и структур данных, включая нейросетевые подходы машинного обучения, а также специализированным разделам алгебры и теории чисел, лежащим в основе современных методов криптографии и квантовых вычислений.

Параллельно формируются практические навыки программирования на языках высокого уровня (C#, C++) и работы с технологиями распределенных реестров, а также развиваются компетенции в области академической коммуникации и методики преподавания современных технологий программирования.

Примерный перечень дисциплин:

• История и методология прикладной математики и информационных технологий
• Современная философия и методология науки
• Технологии программирования
• Многопроцессорные вычислительные комплексы
• Академическая коммуникация
• Теория сложности
• Дискретные и вероятностные модели вычислений
• Алгоритмы и структуры данных
• Теория информации
• Общая алгебра и теория чисел
• Криптографические методы защиты информации
• Теория квантовых вычислений и алгоритмов
• Дополнительные главы алгебры
• Машинное обучение (нейронные сети)
• Машинное зрение
• Программирование на C#
• Теория кодирования
• Алгоритмы и методы сжатия графической информации
• Квантовая криптография
• Квантовая теория информации
• Методика обучения программированию на C++
• Методика обучения современным технологиям программирования
• Технологии распределенных реестров (блокчейн).