Прикладное машинное обучение и большие данные: магистратура в вузах Новосибирска

Выпускник программы приобретает широкий кругозор и развивает целостное научно-инженерное мышление. Особое внимание уделяется умению строить эффективные математические модели, опираясь на фундаментальные принципы естественных наук. Важной составляющей является получение практического опыта за счёт работы над реальными индустриальными проектами.

Программа предлагает гибкий подход к обучению через два трека. Первый трек сфокусирован на углублённой проектной деятельности, позволяя студентам наработать портфолио реализованных решений. Второй трек реализуется в партнёрстве со Школой анализа данных, предоставляя доступ к передовым исследовательским методикам и задачам. Таким образом, обучение формирует не просто технического специалиста, а востребованного эксперта, способного руководить проектами полного цикла — от постановки задачи и создания математической модели до её внедрения и оформления технической документации.

Ключевые дисциплины:

• Компьютерное зрение
• Язык С++
• Обработка естественного языка
• Машинное обучение
• Язык Python
• Алгоритмы и структуры данных
• Байесовские методы в машинном обучении
• Глубинное обучение
• Управление проектами
• Проектная деятельность
• Основы статистики в машинном обучении
• Техническая документация.