- · Востребованность специалистов по машинному обучению на рынке труда. Machine Learning Engineer – специальность № 1 в разработке и проектировании сложных систем, которая в декабре 2020 года занимала 38,54 % вакансий отрасли и примерно 9 % всех вакансий на российском рынке IT
- · Возможность прохождение стажировки в ИТ компаниях: Сбербанк-технологии, "СПГСВ СОФТВАРЕ", CVisionLab, Спецвузавтоматика, Яндекс, РНИИРС
- · Подготовка руководителей в области IT-технологий, способных к аналитической и организационно-управленческой деятельности. Для достижения этой цели в образовательную программу включено изучение современных прикладных информационных систем, средств разработки, сопровождения, проектирования и управления проектами в ИТ, формирование навыков формализации бизнес-процессов и технологий их реализации, изучение стандартов документирования и делопроизводства в этой области
- · Обучение в магистратуре обеспечивает высокие математические навыки, которые требуют работодатели от специалистов по машинному обучению
Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения
-
бюджетных мест по очной форме: 25
-
коммерческих мест по очной форме: 15
-
2 года; Есть возможность дистанционного обучения
-
Обучение на русском
-
г.Ростов-на-Дону
Кого и зачем учат по данной программе?
Магистерская программа «Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения» ориентирована на выпускников ИТ, математических и экономических специальностей и направлений подготовки. Она рассчитана на подготовку научно-исследовательских кадров в области прикладной математики и информатики, наряду с теоретическими знаниями в полной мере владеющих практическими навыками разработки программного обеспечения, связанного с методами машинного обучения, в частности, нейронными сетями (Deep Learning), обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), обработкой текстов на естественном языке (Natural Language Processing), прогнозированием временных рядов, компьютерным зрением
Подготовка к вступительным экзаменам
Не проводится
Набор базовых дисциплин
- • Методы оптимизации для машинного обучения
- • Избранные вопросы теории вероятностей и математической статистики
- • Питон для анализа данных
- • Основы нейронных сетей
- • Анализ временных рядов
- • Технологии управления в ИТ
- • Архитектура информационных систем с использованием ИИ
Набор профильных дисциплин
- • Глубокое обучение
- • Машинное обучение: математические основы
- • Прикладное машинное обучение
- • Компьютерное зрение
- • Нейронные сети для мобильных приложений
- • Обучение с подкреплением и его приложения
- • Обработка естественного языка
- • Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
- • Правовые основы технологий искусственного интеллекта
- • Интеллектуальный анализ больших данных
Партнеры программы и работодатели
Места проведения практик
- Сбербанк-технологии
- "СПГСВ СОФТВАРЕ"
- CVisionLab
- Спецвузавтоматика
- Яндекс
- РНИИРС