Искусственный интеллект в математическом и IT-образовании: программа бакалавриата АГУ

Студенты получат фундаментальные знания в области математического анализа, алгебры, дискретной математики и теории алгоритмов, что станет основой для дальнейшего освоения компьютерных наук. Особое внимание уделяется программированию, машинному обучению, анализу данных и другим ключевым направлениям IT.

Программа также включает развитие навыков проектной работы, командного взаимодействия и предпринимательских компетенций, что позволяет выпускникам не только работать в сфере образования, но и создавать собственные технологические решения. Важной частью обучения является изучение современных образовательных методик, включая цифровые технологии и психологию преподавания. В результате выпускники смогут применять искусственный интеллект для решения задач в математике, разрабатывать образовательные IT-продукты и эффективно внедрять инновации в обучение.

Профессиональные дисциплины:

• История: цифровые технологии в истории (проектная деятельность)
• Основы российской государственности
• Иностранный язык
• Стратегии устной и письменной речи
• Безопасность жизнедеятельности
• Алгебра и геометрия
• Введение в программирование и алгоритмы
• Математический анализ
• Основы комбинаторики и теории чисел
• Дискретная математика
• Алгоритмы и структуры данных
• Теория вероятности
• Базы данных
• Дифференциальные уравнения
• Теория функций комплексного переменного
• Математическая статистика
• Параллельные и распределенные вычисления
• Функциональный анализ
• Компьютерное зрение
• Компьютерное моделирование
• Теория и методика обучения математике
• ИТ-продукты в образовании.

Дисциплины по выбору:

• Командное взаимодействие и коммуникации
• Аналитическая геометрия
• Психология саморазвития
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Предпринимательство в профессиональной деятельности
• Проектная деятельность
• Дополнительные главы математических дисциплин
• Дополнительные главы математического анализа
• Дополнительные главы алгебры
• Культурная антропология и социокультурное развитие 
• Введение в топологию.

Вариативная часть:

• Математические основы ИИ
• Глубокое обучение
• Методы обработки и генерации текста и речи
• Прикладной проект в области ИИ
• Введение в компьютерное зрение
• Программирование на языке Python
• UX/UI Дизайн
• Цифровые технологии
• Введение в Python
• Основы Web-разработки
• Введение в анализ данных
• Дискретный анализ
• Объектно-ориентированное программирование на С++
• Машинное обучение
• Физика
• Компьютерные сети
• Deep Learning
• Мобильная разработка
• Методы оптимизации
• Уравнения мат.физики
• Теория игр и исследование операций
• Современные технологии в математическом и IT- образовании
• Прикладная психология
• Современные образовательные технологии.