Проходные баллы в вузах на программу "AI360: ML Native"

Бюджет

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика и ИКТ 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Город
Санкт-Петербург
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

Студенты получают фундаментальные знания в математике, информатике и программировании, которые служат основой для глубокого понимания современных методов и технологий машинного обучения. Особое внимание уделяется изучению теоретических основ машинного обучения, включая такие темы, как линейная алгебра, математическая статистика, теория вероятностей и оптимизационные методы. Студенты также осваивают практические навыки разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения, работы с большими данными, применения глубоких нейронных сетей и других передовых методов искусственного интеллекта.

Программа предусматривает активное участие студентов в исследовательских проектах и реальных кейсах из различных отраслей, где они могут применить полученные знания и навыки для решения практических задач. Выпускники программы готовы к работе в ведущих ИТ-компаниях, научно-исследовательских центрах, а также к продолжению образования в магистратуре и аспирантуре.

Студенты получат знания в области математического анализа, алгоритмов и структур данных, MLOps, научатся проектировать решения в сфере генеративных технологий, больших языковых моделей, компьютерного зрения, автономных систем. Программу разработали эксперты Яндекса, Сбера, Школы анализа данных и вузов-участников — ведущие исследователи и разработчики в области ИИ. 

Профессиональные дисциплины:

  • Иностранный язык,
  • Продвинутое машинное обучение,
  • Современные вопросы искусственного интеллекта,
  • Параллельные алгоритмы,
  • Продвинутые алгоритмы,
  • Теория чисел,
  • Алгоритмы в математике,
  • Дополнительные главы современного программирования,
  • Тестирование,
  • Ассемблер,
  • Клиент-серверное программирование,
  • Методы трансляции,
  • Фронтенд разработка,
  • Эволюционные вычисления,
  • Дополнительные главы теоретической информатики,
  • Рекомендательные системы,
  • Введение в биоинформатику,
  • Распределенное программирование,
  • Теория сложности,
  • Дополнительные главы прикладного программирования,
  • Современные вопросы теоретической информатики,
  • Криптография,
  • Вычислительная геометрия,
  • Теория игр,
  • Теория типов,
  • Прикладное программирование,
  • Обработка изображений,
  • Программирование на видеокартах,
  • Современное программирование,
  • Языки программирования Kotlin,
  • Web-программирование,
  • Разработка мобильных приложений,
  • Продвинутый C++,
  • Основы интеллектуальной собственности,
  • Инновационная экономика и технологическое предпринимательство,
  • Бизнес-модели основных секторов инновационной экономики,
  • Стартап с нуля: от идеи до выхода на рынок, Ф
  • Базы данных,
  • Линейная алгебра,
  • Математический анализ,
  • Теория вероятностей,
  • Дифференциальные уравнения,
  • Компьютерное зрение,
  • Машинное обучение,
  • Анализ данных,
  • Математическая статистика,
  • Методы оптимизации,
  • Операционные системы,
  • Компьютерные сети,
  • Технологии программирования,
  • Языки программирования C++,
  • Парадигмы программирования,
  • Архитектура ЭВМ,
  • Введение в цифровую культуру,
  • Введение в программирование,
  • Дискретная математика,
  • Функциональное программирование,
  • Параллельное программирование,
  • Математическая логика,
  • Теория кодирования,
  • Алгоритмы и структуры данных.

1 вариант обучения по программе в  1 вузе России

Посмотреть