Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных: программа магистратуры

Программа готовит специалистов, способных разрабатывать и внедрять решения на основе нейросетей, методов распознавания образов и других технологий искусственного интеллекта. Студенты осваивают инструменты для работы с данными, учатся строить прогнозные модели и создавать интеллектуальные системы, которые могут применяться в различных областях — от автоматизации бизнес-процессов до анализа сложных информационных потоков.

Курс сочетает фундаментальные знания в области прикладного системного анализа с практическими навыками использования современных библиотек и фреймворков. Выпускники смогут не только проектировать сложные программные продукты, но и эффективно применять методы машинного обучения для решения реальных задач.

Дисциплины программы:

• Интеллектуальный анализ и обработка данных
• Прикладной системный анализ
• Анализ требований и моделирование бизнесс-процессов
• Философские вопросы технических наук
• История и методология научных исследований
• Педагогика и психология высшей школы
• Методология программной инженерии
• Современные технологии конструирования программных систем
• Реализация проектов в области интеграции и управления данными
• Библиотека Python и линейная алгебра
• Оптимизация и матричные разложения
• Машинное обучение и линейные модели
• Линейные модели и оценка качества
• Решающие деревья и композиции моделей
• Нейронные сети
• Методы кластеризации
• Основы статистики и проверка гипотез
• Анализ зависимостей
• Рекомендательные системы
• Прогнозирование временных рядов
• Скоринг, прогнозирование и CTR
• Анализ текстов и другие прикладные задачи.