Программа обучения адаптируется с учетом непрерывных изменений в области машинного обучения и готовит специалистов, которые смогут сделать работу с искусственным интеллектом своей профессией.
Python
Машинное обучение
Анализ и разработка алгоритмов
Плюсы обучения по программе с Яндексом
Фундаментальная подготовка
Студенты изучают теоретические основы машинного обучения, математическую статистику, методы построения и анализа систем ИИ
Прикладные навыки
Работа над проектами по обработке различных типов данных под руководством экспертов IT-индустрии, практика в компаниях-партнёрах университета
Актуальные знания
Магистранты решают задачи в области цифровой биомедицины, разработки речевых интерфейсов, чат‑ботов и технологий на их основе
Карьерные перспективы
Разработчик прикладных систем ИИ
Создаёт сложные архитектуры нейросетей, проектирует системы искусственного интеллекта и организовывает для них свою инфраструктуру
ML-инженер
Анализирует большие объёмы информации, создаёт алгоритмы машинного обучения и обучает их
Data Scientist
Применяет алгоритмы машинного обучения, чтобы строить и тестировать математические модели данных
Аналитик данных
Собирает и обрабатывает данные, находит закономерности и связи, а также визуализирует результаты через графики и дашборды
На чём строится обучение
Практика — магистранты участвуют в выполнении научных грантов, занимаются производственной практикой
Теоретическая база — системное и последовательное обучение теории, необходимой для создания новых методов, моделей и технологий
Руководители программы
Николай Юрьевич Золотых
доктор физико-математических наук, директор института информационных технологий, математики и механики Университета Лобачевского, преподаватель ШАДа
Вадим Евгеньевич Турлапов
доктор технических наук, руководитель лаборатории компьютерной графики и мультимедиа
Wed May 07 2025 11:08:49 GMT+0300 (Moscow Standard Time)
