ориентирован на тех, кому интересно:

• Глубокое понимание основ машинного обучения . Программа охватывает ключевые алгоритмы и методы, которые лежат в основе ИИ, что позволяет студентам не просто использовать готовые инструменты, но и создавать собственные модели и улучшать существующие.

• Фундаментальная подготовка по математике. Машинное обучение требует хорошего владения математическими дисциплинами — линейной алгеброй, математическим анализом, теорией вероятностей и статистикой. В учебном плане уделяется внимание развитию этих навыков, что обеспечивает прочную базу для понимания сложных алгоритмов и их корректного применения.

• Интеграция программной инженерии . Знания в области разработки программного обеспечения, архитектуры систем, тестирования и поддержки позволят выпускникам создавать надежные и масштабируемые ИИ-приложения.

• Практическая направленность . Обучение включает работу с реальными данными и проектами, что помогает студентам получить опыт, близкий к промышленным стандартам, и повысить уровень профессиональной подготовки.

ориентирован на тех, для кого важны:

• Междисциплинарный подход . Программа сочетает в себе математику, прикладную математику и информатику, что позволяет студентам развивать аналитическое мышление, глубокие математические знания и навыки программирования и анализа.

• Фокус на анализе больших данных . Ребята научатся работать с большими и разнообразными данными, используя современные методы и инструменты для их обработки, визуализации и интерпретации.

• Научно-практическая направленность. Обучение включает решение реальных задач, участие в конференциях и стажировках, что помогает получить ценный опыт.

• Мощная база для карьерного роста в разных отраслях . Компетенции в области наук о данных востребованы во многих сферах: бизнесе, банковском деле, медицине, маркетинге, науке и технологиях, т.е. выпускники этого направления будут востребованы всегда и везде.

• Развитие навыков программирования и работы с инструментами . Учебный план предполагает изучение современных языков программирования и платформ для анализа данных.

• Поддержка инноваций и исследований . Студенты могут участвовать в научных проектах, что способствует развитию критического мышления и углубленному пониманию предмета, а также получению неоценимого опыта в реальных исследованиях и хорошей материальной поддержки. 

• Информационная комиссия — новости, статьи, видео и дизайн;
• Культурно-массовая комиссия — мероприятия, квесты и творчество;
• Волонтерская комиссия — помощь на факультетских и городских событиях;
• КВН — весёлая и яркая студенческая команда;
• Спорт — футбол, волейбол, баскетбол, шахматы, кибер-турниры и соревнования.