01.04.02Магистратураочная2 года
Прикладная математика и информатика
Науки о данных (Data Science)
Системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Systems)
Системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Systems)
Бюджетных мест
60
Проходной балл
—
Стоимость/год
192 900 ₽
Форма и срок
очная
2 года
О программе
Если Вы хотите разобраться в технологиях искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных, получить практический опыт решения большого количества реальных задач и заинтересованы в развитии карьеры в этом направлении, то программы по направлению «Прикладная математика и информатика» для Вас.
Программа «Науки о данных (Data Science)» реализуется совместно с ПАО Сбербанк на русском и английском языках. Она обеспечивает подготовку специалистов по машинному обучению (Data Scientist), владеющих современными подходами и методами интеллектуального анализа данных.
Программа «Системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Systems)» реализуется совместно с Институтом искусственного интеллекта. Она учитывает основные рекомендации Минобрнауки по формированию компетенций в области искусственного интеллекта и основана на модуле «Системы искусственного интеллекта», рекомендованном для включения в основные образовательные программы. Программа направлена на формирование профессиональных умений и навыков в области разработки прикладных систем искусственного интеллекта.
Во время обучения Вы получите глубокие фундаментальные и практические знания в таких современных R&D (Research and Development) областях компьютерных наук, как анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение, большие данные, глубокое обучение.
Программа «Науки о данных (Data Science)» реализуется совместно с ПАО Сбербанк на русском и английском языках. Она обеспечивает подготовку специалистов по машинному обучению (Data Scientist), владеющих современными подходами и методами интеллектуального анализа данных.
Программа «Системы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Systems)» реализуется совместно с Институтом искусственного интеллекта. Она учитывает основные рекомендации Минобрнауки по формированию компетенций в области искусственного интеллекта и основана на модуле «Системы искусственного интеллекта», рекомендованном для включения в основные образовательные программы. Программа направлена на формирование профессиональных умений и навыков в области разработки прикладных систем искусственного интеллекта.
Во время обучения Вы получите глубокие фундаментальные и практические знания в таких современных R&D (Research and Development) областях компьютерных наук, как анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение, большие данные, глубокое обучение.
Чему я научусь? (Знания и компетенции)
Вы научитесь профессионально использовать современные технологии для сбора, хранения и анализа больших массивов данных, писать эффективный код и проектировать сложные системы, связанные с сервисами на основе машинного обучения.
Базовая подготовка включает изучение искусственного интеллекта, современных информационных технологий и прикладных задач анализа данных, разработку программного обеспечения. Вариативная часть включает гуманитарные и общеобразовательные дисциплины, а также дисциплины специализации, в том числе: Большие данные (Big Data); Визуализация данных: Дополненная и виртуальная реальность (Data Visualization: AR & VR); Обработка естественного языка (Natural Language Processing); Анализ изображений и видео (Image and Video Analysis ); Анализ социальных сетей (Social Network Analysis); Обеспечение качества программного обеспечения (Software Quality Assurance); Проектирование графического интерфейса пользователя (Designing Graphical User Interfaces) и др.
Базовая подготовка включает изучение искусственного интеллекта, современных информационных технологий и прикладных задач анализа данных, разработку программного обеспечения. Вариативная часть включает гуманитарные и общеобразовательные дисциплины, а также дисциплины специализации, в том числе: Большие данные (Big Data); Визуализация данных: Дополненная и виртуальная реальность (Data Visualization: AR & VR); Обработка естественного языка (Natural Language Processing); Анализ изображений и видео (Image and Video Analysis ); Анализ социальных сетей (Social Network Analysis); Обеспечение качества программного обеспечения (Software Quality Assurance); Проектирование графического интерфейса пользователя (Designing Graphical User Interfaces) и др.