• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, каб.331
Тел. (812) 644-59-11 доб. 61578

Руководство
Заместитель декана по учебной работе Кузнецов Антон Михайлович
Заместитель декана по научной работе Жуков Алексей Евгеньевич
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
30/30/5

30 бюджетных мест

30 платных мест

5 платных мест для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладной анализ данных и искусственный интеллект

4 года
Очная форма обучения
30/30/6

30 бюджетных мест

30 платных мест

6 платных мест для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Физика

4 года
Очная форма обучения
20/10

20 бюджетных мест

10 платных мест

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

UX-аналитика и проектирование информационных систем

2 года
Очная форма обучения
15/15/1

15 бюджетных мест

15 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Внедрение и оптимизация комплексных информационных систем

2 года
Очная форма обучения
Онлайн программа
20/1

20 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Вычислительная биология и биоинформатика

2 года
Очная форма обучения
5/15

5 бюджетных мест

15 платных мест

RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
15/15/1

15 бюджетных мест

15 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Программирование и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
15/15/1

15 бюджетных мест

15 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Физика

2 года
Очная форма обучения
15/5

15 бюджетных мест

5 платных мест

RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Книга
Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Цифровая обработка сигналов»

Волохов В., Махныткина О., Мещеряков И. и др.

Университет ИТМО, 2022.

Статья
Dynamic Resource Allocation Networks in Marketing: Comparing the Effectiveness of Control Methods

Галиева Н. М., Korolev A. V., Угольницкий Г. А.

Dynamic Games and Applications. 2023. P. 1-34.

Глава в книге
Проектирование инструментария для выбора методов интерпретируемого машинного обучения

Суворова А. В., Смирнова А. В.

В кн.: Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте ИММВ-2022. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции. В 2-х томах. Т. 1. Универсум, 2022. С. 247-257.

Препринт
Inverse problems for Jacobi operators with finitely supported perturbations

Korotyaev E., Леонова Е. О.

Statistical mechanics. arXie. arXive, 2022

Тема «публикации» – Новости

Научные итоги Saint Petersburg OPEN 2022

Научные итоги Saint Petersburg OPEN 2022
Доклады участников майской Школы-конференции по оптоэлектронике, фотонике и нанобиоструктурам Saint Petersburg OPEN 2022, организованной Питерской Вышкой, прошли рецензирование. Из более чем двухсот поданных на публикацию работ рецензентами отобраны 150. Осенью они будут опубликованы в двух тематических выпусках издаваемого в Петербурге научного журнала.

Обучение с подкреплением в Super Mario Bros. Сравнение алгоритмов DQN и Dueling DQN

Команда Deep Q-Mario
Этой весной Питерская Вышка и JetBrains впервые провели проектную смену для старшеклассников — Школу по практическому программированию и анализу данных. Первое место заняла команда проекта Deep Q-Mario — ребята создали нейронную сеть, которая использует reinforcement learning для обучения агента играть в Super Mario Bros. В блоге факультета на Хабре они рассказывают, какие алгоритмы использовали и с какими проблемами столкнулись (например, в какой-то момент Марио просто отказался прыгать).

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде
Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.

Какие реальные математические задачи возникают при разработке вакцин от COVID-19

Плотно упакованный ДНК-фрагмент
Академический руководитель магистерской программы "Вычислительная биология и биоинформатика" Павел Яковлев рассказывает о том, какие реальные математические задачи возникают при разработке вакцин от COVID-19.

Факультет СПбШФМиКН рассказал о новых образовательных программах для программистов

Факультет СПбШФМиКН рассказал о новых образовательных программах для программистов
В блоге Питерской Вышки на программистском коммуникативном интернет-ресурсе Хабр опубликована статья о новых образовательных программах факультета, первый набор на которые состоится в 2019 году.