Машинное обучение на текстах и графах: магистратура в вузах Москвы

Программа направлена на подготовку специалистов по решению прикладных задач в области анализа и обработки текста на естественном языке, построения диалоговых систем, семантического анализа, построения и использования баз знаний, анализа сложных систем, представимых в виде сетевых структур.

В процессе изучения обязательных дисциплин программы широко используются интерактивные технологии обучения, практические кейсы, групповая работа над проектами, выполнение исследовательских заданий.

Изучаемые дисциплины:

• Введение в науки о данных
• Профессиональный иностранный язык
• Сквозные технологии цифровой экономики
• Модуль общепрофессиональных дисциплин направления
• Построение и оценка моделей машинного обучения
• Методология поиска источников данных и подготовки данных для анализа
• Обучение с подкреплением
• Предиктивная аналитика больших данных
• Проектирование архитектуры информационных систем
• Методы визуализации данных
• Нереляционные базы данных.

Вариативная часть:

• Прикладные модели и методы теории сложных сетей
• Современные нейросетевые технологии
• Современные технологии обработки текстов на естественных языках
• Машинное обучение на графах.

Дисциплины по выбору:

• Введение в математическую лингвистику
• Графовые базы данных
• Интернет вещей
• Технологии разработки чат-ботов
• Алгоритмы теории графов
• Агентно-ориентированное моделирование.