Master în matematică de învățare automată
Moscow, Rusia
DURATA
2 Years
LIMBI
Engleză
RITM
La zi
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
03 Aug 2025
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
01 Sep 2025
TAXE DE ȘCOLARIZARE
RUB 430.000 / per year *
FORMAT DE STUDIU
În campus
* 195 000 - 390 000 RUB / an
Introducere
(Anterior - programul de master „Teoria învățării statistice”)
Acest program comun pregătește următoarea generație de oameni de știință să efectueze în mod eficient cercetări fundamentale și să lucreze la noi probleme provocatoare în teoria învățării statistice. Acest domeniu se află la vârful diferitelor discipline ale matematicii și informaticii. Este una dintre cele mai dinamice domenii ale științei moderne, care cuprinde statistici matematice, învățare automată, optimizare și informație și teoria complexității. De la începutul programului, studenții colaborează în grupuri de lucru tematice și participă activ la cercetări, învățând de la HSE și Skoltech, precum și specialiști mondiali de frunte în statistici, optimizare și învățare automată.
Prezentare generală a programului
Acest program se află la răscruce de diverse discipline ale matematicii moderne și ale informaticii, inclusiv statistici, optimizare, teoria învățării, teoria informației, teoria complexității, precum și la intersecția științei și inovării în domeniul tehnologiei informației moderne. Experți de top la HSE și Skoltech oferă împreună instrucțiuni în acest program unic bazat pe cercetare.
Elevii participă la unul sau mai multe grupuri de lucru (seminarii de cercetare), unde determină domeniile de concentrare pentru un raport inițial de sondaj și apoi rezolvă provocările la intersecția cercetării și tehnologiei de vârf în teoria învățării statistice. Aceste seminarii sunt construite pe baza muncii în echipă, deoarece sarcinile sunt întreprinse sunt atât de complexe încât nu pot fi rezolvate de o singură persoană. Elevii învață cum să colaboreze în mod eficient, reunind diversele abilități colective, competențe și experiențe pentru a determina soluții de succes pentru probleme complicate.
Cursurile programului sunt predate de HSE de renume, inclusiv oameni de știință de renume mondial precum Dr. Yurii Nesterov, Dr. Denis Belomestny, Dr. Dmitry Vetrov, Dr. Andrei Sobolevski, Dr. Alexey Naumov și Dr. Quentin Paris. Conferințele sunt, de asemenea, susținute de profesori Skoltech, inclusiv dr. Ivan Oseledets, dr. Viktor Lempitsky, dr. Evgeny Burnaev și dr. Yury Maximov. Această echipă este destul de tânără, dar membrii săi au realizat deja realizări semnificative în cercetare.
Programul cooperează activ cu Institutul Academiei de Științe din Rusia pentru probleme de transmitere a informațiilor, precum și cu facultățile relevante de la Universitatea de Stat din Moscova și Institutul de Fizică și Tehnologie din Moscova. Absolvenții continuă să lucreze pentru marile companii rusești și internaționale și sunt la mare căutare pentru abilitățile lor matematice excepționale.
Admitere
Curriculum
Cursuri HSE / Skoltech
Primul an
Cursuri de bază
- Metode moderne de analiză a datelor: calcul stocastic
- Seminar de proiect / Atelier de inovare
- Algebră liniară numerică
- Metode moderne de luare a deciziilor: metode statistice avansate
- Invatare mecanica
- Metode statistice de înaltă dimensiune
Cursuri opționale
- Introducere în știința datelor
- Algoritmi și structuri de date eficiente
- Prelucrarea digitală a imaginii
- Informații și teorii de codificare
- Invatare profunda
- Metode geometrice de învățare automată
Anul 2
Cursuri de bază
- Optimizare algoritmică modernă
- Seminar de cercetare
Cursuri opționale
- Metode bayesiene pentru învățarea automată
- Teoria matricei aleatorii
- Modele neurobayeziene
Oportunități de carieră
Programul vizează pregătirea cercetătorilor în domeniile cele mai dinamice și cu cerere ridicată legate de matematică și informatică. Absolvenții programului de master pot urma o carieră practică sau orientată spre cercetare, ambele fiind populare într-unul din următoarele domenii:
- Efectuarea de analize în industrie, consultanță, diverse tipuri de asociații și fundații, agenții guvernamentale, bănci, fonduri de investiții etc .;
- Activități de experți legate de dezvoltarea metodologică, modelare probabilistică, estimări statistice, sarcini de planificare, optimizare și prognozare a transportului, precum și venirea cu metode eficiente, tehnologii de control și analiză a datelor într-o varietate de specializări profesionale;
- Furnizarea de asistență tehnică pentru grupurile de analiză și consultanță angajate în învățarea automată, proiectarea inginerească, analiza financiară, modelarea și optimizarea rețelelor de transport;
- Participarea la echipele de management ale departamentelor de analiză, cercetare și administrare.
Absolvenții programului masterului de teorie a învățării statistice vor primi instrucțiuni suficiente pentru a continua studii și cercetări la centrele globale și ruse de matematică aplicată, modelare matematică și informatică, precum Laboratorul de algoritmi stochastici și Institutul de statistică nonparametrică pentru analiza aplicată Weierstrass și Stochastics și Facultatea de Matematică, Universitatea Humboldt (Berlin), Universitatea Catolică din Louvain (Belgia), Universitatea Joseph Fourier (Grenoble), Institutul Max Planck pentru Matematică (Bonn), Universitatea din Mannheim, ENSAE ParisTech (Paris) și Steklov Institutul de Matematică (Moscova). Mai mult, multe companii de top, precum Yandex, Google, Microsoft, Bosch, Huawei și Siemens, sunt foarte interesate de experți cu un astfel de background.