Прикладное машинное обучение: программа бакалавриата Финансового университета

Программа предоставляет студентам углубленные знания и практические навыки в области машинного обучения и анализа данных. Студенты изучают основные концепции и методы машинного обучения, включая обработку и предварительный анализ данных, выбор и обучение моделей, оптимизацию и оценку алгоритмов машинного обучения.

Программа обучения охватывает различные аспекты машинного обучения, такие как обучение с учителем и без учителя, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, анализ социальных сетей и другие прикладные области. Студенты также получают практические навыки работы с инструментами и библиотеками для анализа данных и машинного обучения, а также опыт применения этих методов к реальным проблемам и задачам.

В ходе обучения студенты также изучают математические основы машинного обучения, включая линейную алгебру, статистику, оптимизацию и теорию вероятностей. Они также получают знания о программировании и разработке программного обеспечения, необходимые для реализации методов машинного обучения в практических приложениях.

В результате студенты будут готовы к работе в области анализа данных, разработке и применении алгоритмов машинного обучения, а также к продолжению образования на уровне магистра или дальнейшей научной деятельности в этой области.

Студенты этой программы изучают математические основы машинного обучения и анализа данных, языки программирования и инструменты создания интеллектуальных программных систем. 

Основные дисциплины:

• Алгоритмы и структуры данных в языке Python
• Практикум по программированию
• Машинное обучение
• Технологии обработки данных
• Технологии обработки больших данных
• Обработка текстов на естественных языках
• Рекомендательные системы и коллаборативная фильтрация
• Машинное зрение
• Математические основы машинного обучения
• Статистика и вероятность в машинном обучении
• Обработка и предварительный анализ данных
• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Оптимизация алгоритмов машинного обучения
• Анализ социальных сетей
• Анализ временных рядов
• Рекомендательные системы
• Программирование и разработка программного обеспечения для машинного обучения
• Применение методов машинного обучения в практических приложениях
• Проекты и практикумы по машинному обучению.