Учим разрабатывать и применять современные алгоритмы машинного обучения в науке и индустрии
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
язык обучения
Русский
форма обучения
Очно
длительность обучения
2 года
руб. стоимость обучения в год
539 000
платных мест
5
бюджетных места
15
Научная программа для тех, кто хочет заниматься исследованиями в сфере искусственного интеллекта:
- Фундаментальными задачами в области генеративных моделей
- Обучением с подкреплением
- Обработкой естественных языков
- Анализом изображений и многим другим
КОМУ ПОДОЙДЕТ ПРОГРАММА
Выпускникам IT- и математических направлений
Для успешного обучения вам потребуются хорошая математическая и алгоритмическая подготовка, знание Python и основ машинного обучения.
ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ
1
Интерпретировать процессы обучения сетей с вероятностной точки зрения.
2
Понимать теоретические основы, заложенные в работу современных глубоких нейронных сетей.
3
Выстраивать оптимальные процессы настройки гиперпараметров сложных моделей.
4
Проводить фундаментальные исследования в области глубокого обучения и генеративных моделей.
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ
- 1 курс
Первый курс посвящен углубленному изучению обработки изображений, искусственного и естественного языка, Auto ML, RL и генеративных моделей. - 2 курсНа втором курсе студенты выбирают один из треков: «Математико-алгоритмические основы ИИ» или «Фронтирные технологии ИИ» – и проходят курсы в рамках специализаций.
- НИРВ первом семестре студенты выбирают тему исследования, над которой работают во время всего обучения. По ней они пишут диплом и научную статью в журнал, входящий в список цитирования Scopus/WoS.
ТРЕКИ
- Математико-алгоритмические основы искусственного интеллекта
Акцент сделан на математике и алгоритмах, на которых построены современное глубокое обучение и генеративные модели. Полученные знания позволят лучше понимать теоретические основы ИИ и глубже разбираться в научных статьях. - Фронтирные технологии искусственного интеллектаАкцент направлен на разработку решений для плохо формализованных предметных областей — таких, где слишком велико участие человека. Это, например, вопросы безопасности моделей и их «человечности». Полученные знания позволят увереннее строить гибридные системы искусственного интеллекта.
КЕМ ВЫ СМОЖЕТЕ РАБОТАТЬ
1
ML-исследователем в R&D подразделениях компаний
2
Исследователем в университетах и научных центрах
3
ML-инженером в индустрии
НАШИ СТУДЕНТЫ О ПРОГРАММЕ
Я окончил бакалавриат на кафедре КТ в ИТМО и с 4-го курса работаю исследователем ИИ ВКонтакте, поэтому я искал направление, которое рассчитано на студентов с опытом в этой области. Уникальность программы в том, что базовый материал быстро вспоминается на первых лекциях, и в основной части рассказывается о продвинутых темах машинного обучения. И мне удается совмещать работу и учебу.
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
- Сергей
МуравьевКанд. техн. наук, доцент, руководитель программыКурс: Современные проблемы машинного обучения - Валентин
МалыхКанд. техн. наук, доцент ИТМОКурс: Методы ИИ в обработке естественных и искусственных языков - Валерия
ЕфимоваСотрудница Международной лаборатории «Компьютерные технологии» ИТМОКурс: Обработка и генерация изображений - Арип
АсадулаевСотрудник Международной лаборатории «Компьютерные технологии» ИТМОКурсы: Обучение с подкреплением, Методы и технологии генеративного и композитного ИИ
ПОДПИСАТЬСЯ НА РАССЫЛКУ
НОВОСТИ
НОВОСТИ