Прикладные нейросетевые технологии: программа магистратуры

Основное содержание программы представляет собой глубокое погружение в архитектуру и инфраструктуру современных нейросетевых технологий. В процессе обучения осваивается создание и сопровождение полного жизненного цикла моделей машинного обучения, от прототипирования аналитических сервисов до внедрения систем компьютерного зрения и обработки естественного языка. Итогом становится овладение методами разработки ИИ-агентов и инженерией больших языковых моделей, что позволяет выпускнику эффективно решать как классические задачи Data Science, так и управлять сложными процессами в промышленной разработке искусственного интеллекта.

Профессиональные дисциплины:

• Программирование Ha Python
• Дискретные и непрерывные структуры
• Инфраструктура и администрирование
• Python для анализа данных
• Линейная алгебра
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Прототипирование и разработка ML-сервисов
• Асинхронная разработка и ООП на Python
• Разработка на JavaScript
• Базы и хранилища данных
• Машинное обучение
• DevOps
• Алгоритмы и структуры данных
• А/В тестирование
• Семинар наставника
• Нейронные сети и глубинное обучение
• Продвинутое машинное обучение
• Анализ и прогнозирование временных рядов
• Рекомендательные системы
• Обучение с подкреплением
• DevOps-2
• Разработка ИИ-агентов
• Жизненный цикл моделей ML
• Внедрение ИИ для решения прикладных задач
• Инженерия LLM
• LSML
• Computer Vision
• NLP.