Науки о данных и искусственный интеллект: магистратура в вузах Москвы

Обучение направлено на освоение ключевых аспектов работы с большими данными, включая их сбор, обработку, анализ и интерпретацию. Студенты изучают методы машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения, которые лежат в основе современных технологий ИИ. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, оптимизации моделей и созданию интеллектуальных систем, способных решать задачи прогнозирования, классификации, распознавания образов и автоматизации процессов. Программа также включает изучение этических и правовых аспектов использования ИИ, что позволяет выпускникам учитывать социальные и профессиональные последствия внедрения технологий.

Программа готовит специалистов, способных работать на стыке математики, информатики и прикладных наук. Выпускники могут применять свои знания в таких областях, как финансы, медицина, телекоммуникации, маркетинг, робототехника и многих других. Они становятся экспертами в области data science, машинного обучения, разработчиками интеллектуальных систем и аналитиками данных. Программа также развивает у студентов навыки критического мышления, командной работы и управления проектами, что делает их готовыми к вызовам современного технологического мира.

Примерный перечень дисциплин:

• Машинное обучение и анализ данных;
• Глубокое обучение и нейронные сети;
• Обработка и анализ больших данных (Big Data);
• Математические методы оптимизации;
• Программирование на Python для анализа данных;
• Статистические методы в data science;
• Введение в искусственный интеллект;
• Компьютерное зрение и обработка изображений;
• Обработка естественного языка (NLP);
• Распределенные системы и облачные вычисления;
• Базы данных и управление данными;
• Временные ряды и прогнозирование;
• Прикладные задачи машинного обучения;
• Этические и правовые аспекты ИИ;
• Анализ социальных сетей и графов;
• Прикладная линейная алгебра для data science;
• Теория вероятностей и математическая статистика;
• Программные инструменты для анализа данных;
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения;
• Когнитивные системы и робототехника;
• Анализ и визуализация данных (Tableau, Power BI, Matplotlib);
• Прикладные аспекты искусственного интеллекта в бизнесе;
• Управление проектами в data science;
• Научно-исследовательский семинар по ИИ и data science.