Преимущества обучения

Программа имеет академический и индустриальный треки
В период обучения студенты получают знания в области фундаментальных наук. В процессе обучения предстоит выбрать трек: заниматься наукой и продолжить практику в академическом направлении, например, руководить исследовательскими группами. Или уйти в ИТ-сферу и работать над индустриальными проектами

Математическая программа адаптирована под направление искусственного интеллекта
Классические дисциплины, такие как математический анализ, общая физика, теория вероятностей, линейная алгебра и т.д., адаптированы к направлению ИИ. Тем самым студенты получают фундаментальные математические знания, максимально прикладные к разработке ИИ и обучению нейронных сетей

Практика и карьера
По итогам обучения студенты выпускаются востребованными специалистами в области основ разработки искусственного интеллекта, могут заниматься наукой и исследованиями в сфере ИИ, или работать в исследовательских отделах ИИ крупных ИТ-компаний страны.

В процессе обучения можно научиться:
Глубоко понимать математические основы линейной алгебры, теории вероятностей, оптимизации, математической статистики и т.д.;
Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы для решения задач в области искусственного интеллекта;
Работать с большими объемами данных, производить их очистку, делать анализ и визуализацию;

Работать с основными методами машинного обучения:

• Опорных векторов, градиентного бустинга, деревьев решений и т.д
• Глубокого обучения: больших языковых моделей, диффузионных моделей, архитектуры типа Mambo и т.д.

Создавать математические модели для описания сложных систем и процессов. Выделять главное и грамотно сочетать знания из предметных областей, например, физики и современного ИИ;
Уверенно владеть языком программирования Python, который используется в области искусственного интеллекта;
Эффективно работать в команде разработчиков и специалистов по данным для достижения общей цели.