Инженер машинного обучения: магистратура в вузах Москвы

Обучение построено таким образом, чтобы студенты могли не только глубоко понимать теоретические основы машинного обучения, но и применять их в реальных проектах. В рамках программы уделяется внимание как классическим методам анализа данных, так и передовым технологиям, таким как нейронные сети, машинное обучение на графах и компьютерное зрение.

Важной частью образовательного процесса является проектная работа, где студенты решают актуальные задачи, связанные с созданием интеллектуальных систем, анализом социальных сетей, разработкой рекомендательных систем и чат-ботов. Это позволяет выпускникам стать востребованными специалистами, готовыми к работе в сфере искусственного интеллекта и анализа данных. Программа также развивает навыки управления разработкой сложных информационных систем, что делает её выпускников не только техническими экспертами, но и эффективными руководителями проектов.

Профессиональные дисциплины:

• Профессиональный иностранный язык
• Введение в науки о данных
• Проектирование архитектуры информационных систем
• Методы визуализации данных
• Математические основы машинного обучения
• Современные нейросетевые технологии
• Реляционные и нереляционные базы данных
• Управление разработкой интеллектуальных информационных систем
• Обучение с подкреплением
• Алгоритмы теории графов.

Вариативная часть:

• Построение и оценка моделей машинного обучения
• Методология поиска источников данных и подготовки данных для анализа
• Основы сетевого администрирования
• Разработка и интеграция
• MLOps.

Дисциплины по выбору:

• Цифровая обработка изображений
• Современные технологии обработки текстов на естественных языках
• Машинное обучение на графах
• Виртуализация и контейнеризация
• Технологии разработки чат-ботов
• Прикладные модели и методы компьютерного зрения.