Искусственный интеллект и машинное обучение: программа магистратуры

Программа сочетает фундаментальную теоретическую базу с практической работой, позволяя студентам осваивать не только ключевые методы машинного обучения, но и смежные области: обработку больших данных, параллельные вычисления, моделирование неопределённостей и даже философские аспекты развития ИИ. Уже с первого курса магистранты включаются в реальные проекты — будь то сотрудничество с ведущими компаниями или исследования в лабораториях университета.

Гибкость обучения даёт возможность каждому выбрать собственный путь: сосредоточиться на прикладных задачах или углубиться в научную работу. Благодаря индивидуальному подходу и поддержке преподавателей выпускники становятся востребованными экспертами, готовыми к работе в быстроразвивающейся сфере искусственного интеллекта.

Изучаемые профильные дисциплины:

• Глубокое машинное обучение, часть 1
• Глубокое машинное обучение, часть 2
• Методы оптимизации
• Методы принятия решений в условиях неопределенности
• Параллельное программирование
• Статистика больших данных
• Элементы теории вероятности и линейной алгебры
• Статистический анализ данных на Python и R
• Современные технологии анализа данных
• Машинное обучение, часть 1
• Машинное обучение, часть 2
• Философия искусственного интеллекта.