Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Прикладная математика и информатика в наукоемком производстве

Бакалавриат

Учебный план: что и когда изучают

4 года обучения · 240 зач. единиц · ≈ 8 968 академических часов

Бакалавриат ГУАП по прикладной математике и информатике с уклоном в наукоёмкое (приборостроительное) производство: сильная математическая база соединяется с программированием, моделированием и системами автоматизированного проектирования для инженерных расчётов.

1–2 курс — математика и основы программирования

  • Математика. Математический анализязык непрерывных моделей, на котором описывают физические процессы и оптимизацию
  • Математика. Аналитическая геометрия и линейная алгебравекторы и матрицы — основа машинной графики и численных методов
  • Дискретная математикалогика, графы и комбинаторика — фундамент алгоритмов
  • Основы программированиябазовый навык писать корректный и эффективный код
  • Физикапонимание процессов, которые потом моделируются на компьютере

2–3 курс — алгоритмы, данные и численные методы

  • Алгоритмы и структуры данныхядро инженерной разработки — как хранить данные и считать быстро
  • Объектно-ориентированное программированиеспособ строить крупные программы из управляемых модулей
  • Вычислительная математикачисленное решение уравнений, которые нельзя взять аналитически
  • Теория вероятностейоснова обработки измерений и оценки погрешностей
  • Базы данныххранение и выборка больших массивов производственных данных

3–4 курс — моделирование и автоматизация производства

  • Системы автоматизации инженерных расчётовинструменты, которыми инженер считает конструкции и процессы
  • Основы систем автоматизированного проектированияпроектирование изделий в специализированных средах
  • Математические основы систем управленияуправление техническими объектами и процессами на производстве
  • Цифровое проектирование и моделирование в прикладной механикецифровые двойники деталей и механизмов
  • Математические методы оптимизациипоиск наилучших параметров изделия или процесса

4 курс — искусственный интеллект и большие данные (профильные и факультативы)

  • Методы и модели искусственного интеллекта в анализе больших данныхизвлечение закономерностей из производственных данных
  • Основы искусственного интеллектабазовые подходы к интеллектуальной обработке данных
  • Web-технологииинтерфейсы для доступа к инженерным расчётам и данным
  • Нелинейные моделиописание сложных процессов, где простой линейной зависимости недостаточно

Часы и практика

Практика — 21 зач. единиц (756 ч). учебная научно-исследовательская на 2 курсе (3 з.е.), производственные научно-исследовательская, проектная и преддипломная — на 4–8 семестрах (18 з.е.)

Логика и нестыковки

  • ✅ Прочная математическая вертикаль (анализ 10 з.е., линейная алгебра, дифференциальные и разностные уравнения, оптимизация) выстроена раньше, чем профильные курсы моделирования — есть на что опереться.
  • ℹ️ℹ️ Отчётливый инженерно-производственный уклон: механика, системы автоматизированного проектирования, автоматизация производственных систем — выпускник ближе к расчётчику-конструктору, чем к чистому разработчику.
  • ⚠️⚠️ Искусственный интеллект и машинное обучение даются в основном на 4 курсе и во многом через факультативы (большие данные, машинное обучение, нейросетевое моделирование) — для глубокого погружения в эту тему придётся добирать самостоятельно.
Как читать учебный план — короткий гайд →

История проходных баллов

ГодБюджет (балл)Платное (балл)Бюджет. мест
202527024

Динамика проходного балла

25

Та же специальность в других вузах

01.03.02 · Прикладная математика и информатика

Все учебные планы «Прикладная математика и информатика» →

Гайды для поступающих