Магистратура "Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте" в ФКН НИУ ВШЭ, Москва

Обучение на этой программе сочетает в себе углублённое изучение современных методов и алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Студенты получат экспертные знания в области теории вероятностей, математической статистики, оптимизации и прикладного программирования. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления, научных исследований, а также предпринимательских компетенций для коммерциализации технологий искусственного интеллекта.

Выпускники программы будут готовы к решению сложных междисциплинарных задач на стыке математики, информатики и приложений ИИ в таких областях, как финансы, медицина, производство, городское планирование и многих других. Они смогут реализовать себя как ведущие исследователи, разработчики ИИ-решений, предприниматели в сфере высоких технологий.

Профессиональные дисциплины:

• Семинар наставника "Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте"
• Инструменты анализа данных
• Дополнительные главы теории вероятности и прикладной статистики
• Машинное обучение
• Дополнительные главы алгоритмов
• Временные ряды и обработка сигналов
• Глубинное обучение для текстовых данных
• Анализ изображений и компьютерное зрение
• Генеративные модели
• Машинное обучение в бизнесе
• Рекомендательные системы
• Технологическое предпринимательство
• Большие языковые модели
• Распознавание и синтез речи
• Продвинутая видеоаналитика
• Машинное обучение в кибербезопасности.

Вариативная часть:

• Теоретический анализ методов искусственного интеллекта
• Дополнительные главы оптимизации
• Онлайн-эксперименты и каузальный анализ
• Вычисления на GPU
• Основы обучения с подкреплением
• Обучение на конечных устройствах и интернет вещей
• Дистилляция и ускорение моделей
• Финансовое планирование, unit-экономика и привлечение инвестиций
• Машинное обучение в робототехнике
• Вопросы права и этики в искусственном интеллекте
• Машинное обучение в биомедицине
• Продуктовые исследования
• Объяснимость в моделях искусственного интеллекта
• Генерация речи и шумоподавление.