Статистическая теория обучения: магистратура в вузах Москвы

 рамках обучения студенты знакомятся с основами статистического моделирования, исследуют алгоритмы, которые позволяют извлекать знания из больших объемов информации, и изучают принципы построения предсказательных моделей. Программа акцентирует внимание на применении математических и вычислительных подходов для решения реальных задач в различных областях, таких как экономика, биомедицина и социальные науки.

Машинное обучение - это область исследования, связанная с разработкой средств и алгоритмов для анализа больших массивов данных с последующим использованием результатов для адаптивного управления и принятия решений. Теоретические основы машинного обучения лежат на пересечении математики и информатики.

Программа знакомит студентов с наиболее актуальными результатами в области статистической теории обучения и ее приложений, необходимым математическим аппаратом, а также развитие у студентов навыков проведения самостоятельных научных исследований в данной области.

Задачами программы являются:

• Развитие у студентов навыков разработчиков и исследователей в области статистической теории обучения до уровня, соответствующего наиболее высоким профессиональным требованиям, предъявляемым ведущими отечественными и зарубежными компаниями и научно-образовательными центрами.
• Развитие у студентов лидерских качеств и навыков применения полученных фундаментальных и прикладных знаний для выбора актуальной задачи, разработки алгоритмов ее решения, организации процесса разработки, в том числе, с привлечением узконаправленных специалистов в разных областях.
• Разработка математических и имитационных моделей для решения задач машинного обучения, использование стандартных компьютерных средств для исследования эффективности их работы, использование профессиональных поисковых систем.

Формат программы предусматривает прочтение в рамках учебного плана магистратуры ряда обязательных курсов, а также ряда курсов по выбору студента. В число читаемых курсов входят базовые курсы и продвинутые по оптимизации, стохастике, статистике и машинному обучению. Вариативная часть содержит ряд специальных продвинутых курсов по отдельным разделам статистической теории обучения, а также ряд курсов, ориентированных на приложения теории статистического обучения к решению прикладных задач.