На кафедре ВиПМ осуществляется трёхступенчатая система специализации:

• Бакалавриат по направлению: 01.03.02 Прикладная математика и информатика,
• Магистратура по программе: 01.04.02.06 Прикладная математика и информатика в гуманитарных и социально-экономических науках,
• Аспирантура по направлениям:
• 01.01.09 - Дискретная математика и математическая кибернетика
• 05.13.17 - Теоретические основы информатики

Набор для специализации по кафедре студентов бакалавриата на 2020 год: 5 человек.
Набор для специализации по кафедре студентов магистратуры на 2020 год: 4 человека.
(Набор в 2020 году производится в рамках магистерской программы 01.04.02.01 "Математическое моделирование" в виде образовательной траектории "Прикладная математика и информатика в гуманитарных и социально-экономических науках".)
Куратор направления: Семёнова Дарья Владиславовна, e-mail: DVSemenova@sfu-kras.ru

Направления НИР

Современные системы управления и поддержки принятия решений должны обладать способностью управлять большими объемами разнородных данных со скоростью, достаточной для анализа таких данных в реальном времени и своевременного реагирования. Это обусловлено тем, что масштабы сбора и хранения информации обеспечивают исследователей исходными данными с достаточной исторической глубиной для обнаружения закономерностей и извлечения знаний, скрытых в структурированных и неструктурированных данных. С этой позиции представляется крайне важными фундаментальные научные исследования в области формирования новых подходов аналитического и экспериментального моделирования процессов обнаружения закономерностей и структур в больших многомерных данных, в их извлечении и анализе.

Управление сложными системами, как процесс принятия адекватных решений при частичной неопределенности и в ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, тесно связан с проблематикой машинного обучения и методами когнитивного анализа данных. Актуальной является разработка онтологических моделей управления знаниями, представляющих собой подробную спецификацию структуры определенной предметной области. Разработка и использование подобных структур способны помочь в решении ряда сложных задач таких как разработка и совместное использование формально признанного экспертами предметной области языка; интеграция распределенных и разнородных ресурсов информации; анализ данных и логический вывод по терминологии.

Прикладные аспекты использования технологий больших данных в задачах создания систем управления и поддержки принятия решений в технических, биологических и социальных областях предполагают разработку методик оценки адекватности полученных результатов численного моделирования на имитационных и реальных наборах данных.

Исследования, проводимые на кафедре, направлены на решение фундаментальной проблемы создания новых методов аналитического и экспериментального моделирования процессов обнаружения скрытых закономерностей и структур в больших данных, которые могут быть неполными, неточными, неструктурированными, многомерными, разнотипными. К таким данным, например, относятся медико-биологические данные, а также естественно-языковые тексты, хранящиеся в корпусах и электронных коллекциях документов.

Студентам предлагается проведение НИР по следующим направлениям:

• Разработка методов концептуального и тематического моделирования естественно-языковых текстов в предметных областях (клинические тексты, обработка жалоб населения муниципального характера, обработка и анализ мультиязычных смс-сообщений и др.).
• Разработка методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных в задачах поддержки принятия решений (медицинская диагностика, управление техническими системами, мультиагентные системы).
• Разработка методов построения онтологии для предметной области.

Презентация программы "Прикладная математика и информатика в гуманитарных и социально-экономических науках"