25 Апреля 2024 г. Четная неделя

02.04.01«Математика и компьютерные науки»

02.04.01_03 «Искусственный интеллект и машинное обучение»

Русский

Программа является одной из первых важнейшего сегодня направления искусственного интеллекта. Цель программы – подготовка уникальных специалистов, будущих лидеров в области искусственного интеллекта для реализации национального проекта создания цифровой экономики. Программа призвана удовлетворить растущий спрос на экспертов в искусственном интеллекте в промышленности, медицине, финансах. Особенностью программы является сбалансированное сочетание фундаментальной и практико-ориентированной подготовки. Она охватывает не только основы искусственного интеллекта и машинного обучения, но и специальные разделы математики, ориентированные на обработку данных, философские вопросы искусственного интеллекта, элементы параллельного программирования, модели представления неопределенности и ряд других дисциплин. Практико-ориентированная подготовка основана на вовлечении крупных профильных центр и компаний в процессе обучения. Инструментальной базой программы является известный Суперкомпьютерный центр политехнического университета.

Соответствует федеральной программе «Искусственный интеллект».

Ключевые особенности:

В программе уделяется равное внимание как фундаментальным дисциплинам, так и практической подготовке. С первых дней обучения магистранты вовлекаются в исследовательские и промышленные проекты. Каждый может выбрать то, что ему в наибольшей степени определяет будущую деятельность: участие в проектах реального сектора экономики, в том числе в компаниях с мировым именем, или в фундаментальных исследованиях научно-исследовательской лаборатории нейросетевых технологий и искусственного интеллекта. Каждый обучающийся может сформировать свою индивидуальную траекторию развития компетенций и с помощью преподавателей стать востребованным специалистом или ученым.

Все обучающиеся имеют доступ к новейшему оборудованию суперкомпьютерного центра «Политехнический», одного из крупнейших суперкомпьютерных центров в России, который располагает как специализированным оборудованием для машинного обучения, так и высокопроизводительными кластерами для машинного обучения.

Преподаватели магистерской программы публикуют свои научные работы в ведущих журналах высокого уровня, участвуют в международных конференциях. Магистранты, увлекшиеся исследованиями, также получат возможность зарубежных стажировок и участия в написании высокорейтинговых научных трудов.

Варианты обучения:

Очное

бюджет, контракт

  • Машинное обучение, часть 1
  • Машинное обучение, часть 2
  • Глубокое машинное обучение
  • Анализ больших данных
  • Методы принятия решений в условиях неопределенности
  • Параллельное программирование на суперкомпьютерных системах
  • Методы оптимизации
  • Проектирование приложений с элементами искусственного интеллекта
  • Промышленное программирование на языке Python
  • Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения
  • Семинар по применению технологий машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Статистика больших данных
  • Современные технологии облачных вычислений
  • Современные технологии анализа данных
  • Элементы теории вероятности и линейной алгебры
  • специалист по анализу данных
  • специалист по машинному обучению
  • аналитик данных
  • специалист по большим данным
  • разработчик интеллектуальных систем
  • Разработка модификации моделей предсказания возможных путей синтеза химических веществ с использованием глубоких нейронных сетей
  • Разработка алгоритмов интеллектуального планирования вычислительных ресурсов в суперкомпьютерных системах
  • Методы коллективного взаимодействия роботов в транспортной задаче
  • Оценка эффектов гиперпараметров в сверточных нейронных сетях
  • Разработка архитектуры фреймворка защищенного озера больших данных
  • Разработка новых моделей машинного обучения на основе композиций глубоких лесов и нейронных сетей для решения задач медицинской диагностики
  • Создание персонализированных методов оценки здоровья и риска онкологических заболеваний на основе интеллектуальной обработки больших массивов данных мультимодальной лучевой диагностики
  • Методы и алгоритмы интерпретации моделей машинного обучения и объяснительного интеллекта в анализе цензурированных данных и оценке эффекта воздействия
  • Разработка платформы расширенной аналитики кибербезопасности предприятий
  • Создание высокотехнологичной российской платформы повышения эффективности деятельности компании на основе технологии гибридного интеллекта
  • Разработка системы интеллектуального сравнения и сопоставления трехмерных моделей
  • Разработка мультиагентного диспетчера управления ресурсами гетерогенной суперкомпьютерной платформой с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Лукашин Алексей Андреевич

    Руководитель программы

    Дубина Анна Владимировна

    Менеджер программы

    Уткин Лев Владимирович

    Научный руководитель программы

    Контакты