Прикладное машинное обучение и большие данные: магистратура в вузах Новосибирска

Ключевыми особенностями студентов и выпускников программы станут:

• широкий кругозор
• научное и инженерное мышление
• опыт реализации индустриальных проектов
• умение применять принципы естественных наук при построении математических моделей.

Программа предполагает два трека обучения:

• Студенты Трека 1 уделяют больше внимания проектной деятельности.
• Студенты Трека 2 являются студентами Школы анализа данных.

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.