Информационные технологии и искусственный интеллект: магистратура в вузах Москвы

В ходе обучения осваивается профессиональный инструментарий для программирования, работы с вычислительной техникой и разработки сложного прикладного программного обеспечения, с особым вниманием к мощным средам математического моделирования. Программа готовит к решению комплексных задач: от построения предсказательных моделей и анализа больших данных до создания самообучающихся систем управления и алгоритмов компьютерного зрения.

Выпускник приобретает компетенции для проведения научных исследований и решения практических задач в высокотехнологичных отраслях, где требуются глубокие знания как математического аппарата, так и передовых методов машинного обучения и оптимизации.

Изучаемые дисциплины:

• Иностранный язык
• Python и математические основы машинного обучения
• Дискретная математика и математическая логика
• Программные средства математического моделирования
• Методология научного познания
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Нейронные сети и компьютерное зрение
• Нейронные сети и обработка текстов.

Вариативная часть:

• Исследование операций
• Методы и алгоритмы обработки больших данных
• Основы теории интеллектуальных систем управления
• Прикладной анализ временных рядов.

Дисциплины по выбору:

• Линейные матричные неравенства
• Методы параметрической идентификации
• Обработка сигналов с помощью нейронных сетей
• Прикладные задачи теории оптимального управления
• Практическая оптимизация
• Прикладные задачи машинного обучения.