AI360: Математика машинного обучения: программа бакалавриата

Студенты погружаются в мир современных технологий, где математика становится ключевым инструментом для обработки больших данных, построения прогнозов и автоматизации процессов. Программа развивает навыки работы с нейронными сетями, методами оптимизации, статистическим анализом и другими передовыми подходами, которые лежат в основе современных AI-решений.

Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что позволяет выпускникам работать на стыке математики, информатики и прикладных наук. Они учатся не только разрабатывать и внедрять алгоритмы, но и критически оценивать их эффективность, адаптировать их к реальным задачам и создавать инновационные решения.

Примерный перечень дисциплин:

• Линейная алгебра
• Вычислительная математика
• Математический анализ
• Методы оптимизации
• Дискретная математика
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Случайные процессы
• Алгоритмы и СД
• Машинное обучение
• Глубинное обучение
• Python и введение в анализ данных
• Python и инструменты разработки
• Сбор и разметка данных
• MLOps: проектный цикл
• GenAI / EffDeepL / ReinfLearn
• РечТех / SelfDrivC / GraphNN
• NatLangPro / CompVis / Robo
• Введение в программирование С++
• Программистский трек: GPU/TPU, параллельное программирование, распределенные системы, базы данных     
• Математический трек: Теория чисел, алгебра, дифференциальные уравнения, функциональный анализ, топология.