13 Июля 2020 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.

Программа 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

  • Глубокое машинное обучение, часть 1
  • Глубокое машинное обучение, часть 2
  • Методы оптимизации
  • Методы принятия решений в условиях неопределенности
  • Параллельное программирование
  • Статистика больших данных
  • Элементы теории вероятности и линейной алгебры
  • Статистический анализ данных на Python и R
  • Современные технологии анализа данных
  • Машинное обучение, часть 1
  • Машинное обучение, часть 2
  • Философия искусственного интеллекта
  • специалист по анализу данных
  • специалист по машинному обучению
  • Разработка системы инференса данных для платформы интеллектуальной диагностики рака легких
  • Разработка методики подготовки обучающей выборки сегментированных данных компьютерной томографии для решения задач интеллектуальной диагностики
  • Реализация программных компонент системы аналитики кибербезопасности предприятий на базе методов машинного обучения и обработки больших данных
  • Разработка и исследование методов объяснительного интеллекта и интерпретации вывода сиамской нейронной сети с использованием вариационного автокодера
  • Разработка и исследование методов объяснительного интеллекта для алгоритмов машинного обучения в рамках анализа выживаемости
  • Разработка и исследование методов сегментации и классификации рака легкого
  • 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
  • Научно-исследовательская лаборатория нейросетевых технологий и искусственного интеллекта
  • Суперкомпьютерный центр "Политехнический"

Лукашин Алексей Андреевич

Руководитель программы

Дубина Анна Владимировна

Менеджер программы

Уткин Лев Владимирович

Научный руководитель программы