Технологическое предпринимательство: наукоемкие компьютерные технологии: программа магистратуры

Обучение объединяет глубокую математическую подготовку с изучением современных архитектур ИИ, включая генеративные модели, нейроморфные вычисления и высокопроизводительные системы. Студенты осваивают методы работы с большими языковыми моделями, компьютерным зрением и мультимодальными данными, а также учатся проектировать масштабируемые платформенные решения. При этом фундаментальные знания сразу применяются в предпринимательском контексте: от генерации идеи и технического аудита до привлечения венчурных инвестиций и вывода продукта на рынок.

Студенты работают над реальными проектами в области доверенного ИИ, робототехники и квантовых вычислений, развивая навыки технологического предпринимательства в среде мирового уровня. Выпускники программы способны основать собственный глубокий tech-стартап или возглавить R&D-направление в крупной IT-корпорации.

Примерный перечень дисциплин программы:

• Глубокое обучение и генеративные модели
• Математические основы ИИ
• Компьютерное зрение и обработка естественного языка
• Параллельные алгоритмы и высокопроизводительные вычисления для ИИ
• Нейроморфные вычисления и архитектуры глубокого обучения нового поколения
• Системы искусственного интеллекта и мультимодальные модели
• Доверенный ИИ и безопасность интеллектуальных систем
• Промышленная аналитика данных и MLOps для масштабируемых решений
• Робототехнические системы и интеллектуальное управление
• Квантовые вычисления и алгоритмы для компьютерных наук
• Технологический аудит IT-проектов для венчурного инвестирования
• Архитектура платформенных решений и масштабирование цифровых продуктов
• Unit-экономика и метрики роста для высокотехнологичных IT-стартапов
• Блокчейн и распределенные реестры для бизнес-приложений
• Коммерциализация результатов НИОКР и технологий
• Введение в системное мышление
• Основы финансовой отчетности
• Проектирование венчурного предприятия
• Управление проектами
• Практики системной инженерии
• Запуск венчурного предприятия
• Маркетинг и продвижение инновационных продуктов
• Брендинг продукта
• Современные Agile подходы управления процессами и задачами
• Венчурные инвестиции и привлечение финансирования
• Развитие венчурного предприятия.

Дисциплины по выбору:

• Прикладная аналитика данных
• Основы машинного и глубокого обучения
• Современные средства разработки
• Программирование на Python
• Программирование на Java: создание современных веб-приложений.