1. ПГНИУ
  2. Магистратура ПГНИУ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Методы прикладной математики и искусственного интеллекта в задачах управления

ПГНИУ Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры ПГНИУ по программе "Методы прикладной математики и искусственного интеллекта в задачах управления"

  • от 165 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 13 бюджет. мест
  • 7 платных мест
  • 2 года обучения
  • новая программа

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Пермского государственного национального исследовательского университета по программе "Методы прикладной математики и искусственного интеллекта в задачах управления"

Специалисты занимаются следующими задачами:

  • разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа данных;
  • создание и настройка моделей для обработки больших массивов информации, включая временные ряды, тексты и изображения;
  • внедрение методов компьютерного зрения и обработки естественного языка в автоматизированные системы;
  • проектирование и управление базами данных, включая NoSQL и распределённые хранилища (Data Lakes, Hadoop, Spark);
  • применение методов оптимизации и теории графов для решения сложных управленческих и логистических задач;
  • разработка рекомендательных систем и алгоритмов распознавания образов;
  • настройка параллельных вычислений, в том числе с использованием GPU (CUDA) для ускорения работы моделей ИИ;
  • автоматизация сбора и обработки данных из различных источников, включая интернет;
  • управление ИИ-проектами, от исследований до внедрения в производство.

Где работают выпускники:

  • IT-компании, разрабатывающие системы искусственного интеллекта и big data решения;
  • научно-исследовательские центры и лаборатории, занимающиеся прикладной математикой и машинным обучением;
  • банки, fintech и страховые компании, использующие анализ данных для прогнозирования и риск-менеджмента;
  • промышленные предприятия, внедряющие AI в управление производством и логистикой;
  • компании, специализирующиеся на компьютерном зрении, NLP и робототехнике;
  • государственные структуры, работающие с аналитикой больших данных и цифровизацией;
  • стартапы в области искусственного интеллекта и data science.