КФУ: проходной балл на программу "Биоинформатика и искусственный интеллект"

Бюджет

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Биология 

или другие
1 вариант

Детали

Город
Казань
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

Обучение выстроено вокруг конвергенции естественно-научного и инженерного знания. Студентам предстоит осваивать не только принципы работы с геномными и протеомными массивами информации, но и способы построения предсказательных моделей для медицины и фармацевтики. Программа нацелена на то, чтобы выпускник умел формализовать биологическую задачу на языке алгоритмов, автоматизировать поиск паттернов в экспериментальных данных и проектировать программные интерфейсы для управления лабораторными биотехническими комплексами. Это позволяет готовить универсальных инженеров, которые видят в искусственном интеллекте не абстрактную математику, а практический инструмент для расшифровки закономерностей биологических систем.

Примерный перечень дисциплин:

  • Дискретная математика и математическая логика
  • Линейная алгебра и аналитическая геометрия
  • Математический анализ
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Дифференциальные уравнения и численные методы
  • Структуры и алгоритмы обработки данных
  • Теория алгоритмов и сложности вычислений
  • Комбинаторная оптимизация и теория графов
  • Основы программирования (Python/C++)
  • Базы данных и язык SQL
  • Технологии обработки больших данных (Big Data)
  • Параллельное и распределённое программирование
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Проектирование человеко-машинного интерфейса
  • Программная инженерия биотехнических систем
  • Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
  • Глубокое обучение (нейронные сети)
  • Распознавание образов и компьютерное зрение в биомедицине
  • Обработка естественного языка для биологической литературы
  • Обучение с подкреплением в биотехнических системах
  • Методы оптимизации и эволюционные алгоритмы
  • Введение в молекулярную биологию и генетику
  • Биоинформатика: алгоритмы анализа био-последовательностей
  • Геномика и анализ данных секвенирования нового поколения (NGS)
  • Транскриптомика и анализ экспрессии генов
  • Структурная биоинформатика (предсказание структуры белков) 
  • Системная биология и анализ биологических сетей
  • Хемоинформатика и компьютерный дизайн лекарств
  • Популяционная генетика и филогенетика 
  • Метагеномика и анализ микробных сообществ
  • Основы биотехнических систем и технологий
  • Биофизика и физические методы в биологии
  • Сенсоры и преобразователи биомедицинских сигналов
  • Микропроцессорные устройства биотехнических систем
  • Статистическая обработка и фильтрация биосигналов
  • Нанотехнологии в биоинформатике
  • Методы визуализации медицинских и биологических данных
  • Прогнозная медицина и анализ паттернов заболеваний
  • Автоматизация лабораторных биотехнических комплексов
  • Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в биологии.