Магистратура "Машинное обучение в цифровом продукте" НИУ ВШЭ, Москва

Основной акцент сделан на углубленное изучение прикладной математики и информатики, что позволяет выпускникам не только работать с передовыми технологиями анализа данных, но и управлять сложными проектами и командами.

Обучение строится вокруг освоения ключевых аспектов, необходимых для создания интеллектуальных систем: от теоретических основ глубокого обучения и алгоритмической оптимизации до практического применения этих знаний в реальных задачах. Программа развивает навыки, которые позволяют выпускникам не только разрабатывать инновационные решения, но и адаптировать их под конкретные бизнес-задачи, обеспечивая высокую эффективность цифровых продуктов.

Примерный перечень дисциплин:

• Численная линейная алгебра
• Современные методы принятия решений: передовые статистические методы
• Машинное обучение
• Высокоразмерные статистические методы
• Введение в науку о данных
• Введение в искусственный интеллект
• Эффективные алгоритмы и структуры данных
• Теоретические методы глубокого обучения
• Введение в компьютерное зрение
• Статистическая теория обучения
• Современная алгоритмическая оптимизация.