F1. Прикладна математика

Вступити
Факультет інформатики Магістр

Ця магістерська освітньо-наукова програма надає можливість поглибити математичні знання та спеціалізуватися в математичному напрямку, який вас цікавить.

Серед напрямків програми є застосування математики в IT-технологіях, природничих науках, зокрема біології, застосування математики в бізнесі та фінансах.

У межах програми працює сертифікатна програма «Аналіз даних», яка містить три дисципліни з машинного навчання, за допомогою якого проводиться сучасна обробка і аналіз зображень, відео, побудова математичних прогнозів тощо. 

Навчальна програма складається з основних і вибіркових дисциплін.  

У числі основних дисциплін: 

  • Динамічні системи 
  • Комп’ютерний зір (Computer Vision) (англ. мова) 
  • Машинне навчання (Machine Learning) (англ. мова) 
  • Теорія складності алгоритмів 
  • Прикладна алгебра та теорія чисел 
  • Технологія чисельного моделювання 
  • Стохастична фінансова математика (Stochastic Financial Mathematics) (англ. мова) 
  • Нелінійні процеси та моделі 
  • Теорія оптимального керування 

 

Сертифікатна програма «Аналіз даних» пропонує для вивчення такі курси: машинне навчання (Machine Learning), комп’ютерний зір (Computer Vision), навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning). Випускники цієї програми вмітимуть проводити аналіз даних, застосовуючи методи статистичного аналізу й методи машинного навчання, а також знатимуть основні принципи, методи й задачі комп’ютерного зору та застосування їх на практиці. 

Випускники магістерської програми «Прикладна математика» добре підготовані для успішної кар’єри в академічних колах, IT-технологіях, бізнесі або на державній службі. Аналітичні навички випускників програми та навички вирішення проблем дають вирішальну перевагу в багатьох робочих ситуаціях, навіть там, де математичні знання можуть не здаватися актуальними.  

Потенційні кар’єри: 

  • Академічна кар’єра дослідника-математика та викладача;
  • Бізнес-аналітик;
  • Статистик;
  • Аналітик ризиків;
  • Корпоративний або інституційний дослідник (зазвичай у технічному чи фінансовому середовищі).

 

Результатом навчання на програмі є знання й розуміння основних концепцій, принципів, теорій різних розділів математики, оволодіння методами теорії динамічних систем, основними положеннями та методами прикладної алгебри та теорії оптимального керування.

Випускники програми вмітимуть співпрацювати із фахівцями інших галузей з метою постановки задач і створення відповідної математичної моделі у відповідній галузі, запропонувати ефективний алгоритм розв’язання математичних задач та зробити оцінку його часової та просторової складності.

Також приділяється увага вмінню студентів вести дослідницьку діяльність, включно із аналізом проблем, вибором способу й методів дослідження; умінню оцінити якість результатів і розумінню різних інструментів та стратегій, що стосуються діагностування та аналізу різних типів складних управлінських проблем на рівні, який забезпечить можливість їхнього працевлаштування в наукових установах, здатність ефективно використовувати на практиці теоретичні концепції наукового менеджменту та ділового адміністрування.

Наші випускники кажуть: «Не бійтеся, що можливості обмежені. Ви обмежені лише тим, що можете придумати».

Наші переваги

Сертифікатна програма «Аналіз даних»

Спільні проєкти з IT-компаніями (Genesis та інші)

KMA — університет зі світовим ім’ям та стабільно високим рейтингом серед вишів у сфері IT

Залучення до викладання провідних практиків зі сфери IT та бізнесу

Навчання в іноземних університетах за програмами мобільності

Випускники добре підготовлені для успішної кар’єри в академічних колах, на державній службі або українських та міжнародних бізнес-компаніях

Навчальний план

Теорія складності алгоритмів

Комп`ютерний зір / Computer Vision (англ. мовою)

Машинне навчання / Machine Learning (англ. мовою)

Динамічні системи

Динамічні системи

Прикладна алгебра та теорія чисел

Технології чисельного моделювання

Практика науково-дослідна

Основи статистичного експерименту

Математичні методи економіки

Математична біологія

Теорія інформації

Проблеми некласичної оптимізації

Практичне застосування математичних моделей обернених задач

Комбінаторний аналіз

Навчання з підкріпленням

Комплексний аналіз та його застосування

Прикладний статистичний аналіз

Алгебраїчна топологія

Ймовірнісні графічні моделі / Probabilistic Graphical Models (англ.мовою)

Математична теорія соціального вибору

Алгоритмічна геометрія

Стохастична фінансова математика / Stochastic Financial Mathematics (англ.мовою)

Методика викладання математики та інформатики у вищій школі

Науково-дослідний семінар

Практика асистентська

Педагогіка і психологія вищої школи

Науково-дослідний семінар

Теорія оптимального керування

Нелінійні процеси та моделі

Прикладні задачі аналізу

Математична теорія ризику та страхова справа

Розпізнавання образів

Математичні основи захисту інформації

Квантова криптографія

Прикладний функціональний аналіз

Аналіз часових рядів

Алгоритми на графах

Символьні обчислення та комп`ютерна алгебра

Теорія автоматів

Прикладна теорія випадкових процесів

Математичні основи криптографії

Розпізнавання образів в аналізі даних