Анализ данных и искусственный интеллект: магистратура в вузах Москвы

Обучение предполагает глубокое изучение теоретических основ машинного обучения и передовых методов работы с большими данными. Будущие специалисты осваивают технологии глубоких нейронных сетей и продвинутого компьютерного зрения, а также инструменты для интеллектуального анализа данных и визуализации сложных информационных структур. Особое внимание уделяется современным подходам к обработке естественного языка и созданию систем поддержки принятия решений, способных функционировать в условиях цифрового общества. Программа включает знакомство с перспективными направлениями, такими как федеративное машинное обучение и применение нейросетей для Интернета вещей, что позволяет выпускникам эффективно решать сложные профессиональные задачи в условиях стремительного технологического прогресса.

Профессиональные дисциплины:

• Философские проблемы науки и техники
• Перспективные технологии разработки программного обеспечения
• Современные системы поддержки принятия решений
• Деловой иностранный язык
• Кибер-безопасность в цифровом обществе
• Управление проектами в области информационных технологий
• Методологии и технологии проектирования информационных систем.

Вариативная часть:

• Архитектура информационных систем
• Теоретические основы машинного обучения
• Продвинутое компьютерное зрение с TensorFlow
• Методы обработки больших данных
• Хранилища данных
• Интеллектуальный анализ данных
• Финальный творческий проект.

Элективные дисциплины:

• Интеллектуальный анализ социальных сетей
• Глубокие нейронные сети и передовые технологии искусственного интеллекта
• Федеративное машинное обучение: средство защиты персональных данных
• Современные методы глубокого обучения и системы обработки естественного языка
• Технологии на базе распределенного реестра
• Машинное обучение для Интернета вещей и мобильных устройств
• Технология визуализации данных
• Нейронные сети.