Анализ данных и искусственный интеллект
Все медиа
Facebook
Вконтакте
Youtube
Twitter
Instagram
habr
Личный кабинет

магистратура

Анализ данных и искусственный интеллект

Подать заявку

Описание

Основная цель программы – обучить студентов всем навыкам Data Science, востребованным в индустрии: от принятия у заказчика бизнес-проблемы до презентации результатов, внедрения и отчетности. При этом фокусом программы является машинное обучение.


Обучение будет интересно кандидатам, которые хотят заниматься R&D (исследованием и разработкой), с фундаментальными знаниями в математике, с навыками поиска и представления информации.


По окончании программы студенты становятся специалистами в управлении большими данными и имеют навыки предварительной обработки массивов данных, применения алгоритмов машинного обучения, анализа данных и представления результатов.

Презентация программы Подать заявку

структура обучения


2 года очного обучения, начало обучения в середине августа. 

Программа преподается полностью на английском языке.

Программа обучения
предназначена для студентов, заинтересованных:


• в разработке современных моделей машинного обучения

• в применении современных подходов машинного обучения к научным и инженерным проблемам

• в понимании полученных данных в анализе данных в научно-исследовательской деятельности

• в области анализа данных и/или машинного обучения

Проектная работа
Большинство курсов сопровождаются проектами, которые позволяют студентам применять изученные алгоритмы на реальных массивах данных
Научный проект
В конце обучения студенты готовят дипломную работу: проводят научное исследование и защищают его

Учебный план

Вы обучаете сотрудников сами



Вы можете подробно ознакомиться с учебным планом программы

Смотреть

Практика

Институт искусственного интеллекта (ЦИИ) — один из шести технологических центров Университета Иннополис.


Компетенции центра в области ИИ:

• Машинное обучение (нейросети, глубокое обучение);

• компьютерное зрение;

• обработка естественного языка;

• анализ больших данных;

• системы рекомендаций и помощи в принятии решений.

Специалисты центра осуществляют научную деятельность (фундаментальные и междисциплинарные исследования), разрабатывают решения на базе искусственного интеллекта для различных задач и отраслей, проводят технический аудит на предмет потенциала внедрения ИИ-решений, а также обучают кадры в рамках специализированных программ (дополнительное отраслевое образование и повышение квалификации).

Подробнее об Институте

Преподаватели

Адил Хан
Профессор, руководитель лаборатории машинного обучения и представления данных


Преподаваемые дисциплины: Machine Learning


Направления научной работы: 


• GAN training with a fraction of data

• Domain adaptation

• Data warehouse

• High-performance computing 

Джианкарло Суччи
Профессор, декан факультета компьютерных наук, руководитель Лаборатории промышленной разработки ПО


Преподаваемые дисциплины: Empirical Methods, Advanced Statistics


Направления научной работы: 

• Analysis of the work of the brain while programming

• Analysis of software engineering metrics

• Profiling domains for exploring product features

• Interactive guide for agile/lean software development 

Евгений Зуев
Профессор, Лаборатория операционных систем, языков программирования и компиляторов


Преподаваемые дисциплины: Software Design with Python


Направления научной работы:


• Compiler construction

• Simulation systems  

Андрей Садовых
Доцент, Лаборатория промышленной разработки ПО


Преподаваемые дисциплины: Managing Software Development


Направления научной работы: 


• Natural language processing for cyber-security requirements analysis

• Object-oriented requirements and cyber-security testing 

Джозеф Александр Браун
Доцент, Лаборатория искусственного интеллекта в разработке игр


Преподаваемые дисциплины: Advanced Machine Learning


Направления научной работы:


• Multiple worlds model for development of team games

• Evolution of computerized art

• Computational game players

• Sentiment analysis of dice designs  

Ярослав Холодов
Профессор, руководитель Лаборатории анализа данных и биоинформатики 


Преподаваемые дисциплины: High-dimensional Data Analysis


Направления научной работы:


• Computational modeling in molecular biology

• Traffic modeling  

Артем Круглов
Доцент, Лаборатория промышленной разработки ПО


Преподаваемые дисциплины: Empirical Methods


Направления научной работы: 


• Automatic classification of user activities by application in use

• Automatic calculation of code/project metrics from open-source repositories

• User presence identification based on I/O signal analysis 

Станислав Протасов
Доцент, Лаборатория машинного обучения и представления данных


Преподаваемые дисциплины: Advanced Information Retrieval


Направления научной работы: 


• Quantum Machine Learning

• Visual tools for textual dataset exploration

• Computer vision

• Data Structures 

КАРЬЕРНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ

картинка

Наши выпускники занимают следующие должности:

• разработчик машинного обучения уровня middle/senior

• data scientist

• специалист по анализу данных

• аналитик

• инженер данных


Они занимают эти должности в следующих компаниях

• Яндекс

• Тинькофф

• ICL

• Контур

• S7


Также наши выпускники основывают свои компании (Clofit.me) и продолжают свое обучение в аспирантуре (Innopolis University, Sorbonne University) 

Приемная кампания 2022/23

20

мест в рамках гранта

100%

трудоустройство выпускников 

до 36 000 ₽

стипендия у магистров 

Как поступить?

01

подать заявку на отбор

Зарегистрируйтесь на сайте, полностью заполните анкету и пройдите тесты и отправьте заявку на рассмотрение отборочной комиссии в личном кабинете абитуриента.


Требования:

— высшее техническое образование (бакалавриат/специалитет)

— хорошая математическая подготовка

— уровень владения английским языком от Intermediate и выше


Будет Вашим преимуществом: практический опыт в области анализа данных. 

Подать заявку

02

ПРОЙТИ ОТБОР ДИСТАНЦИОННО

При положительном результате рассмотрения заявки мы пригласим вас на второй тур отборов, который пройдет дистанционно.


На данном этапе мы оценим:

— уровень математической подготовки

— навыки программирования (Python)

— уровень владения английским языком

— мотивацию и личные качества. 

Подробнее

03

получить Грант на обучение

Отборочная комиссия сообщит о результате отбора по электронной почте. При успешном прохождении отбора вы получите грант на обучение и в августе станете студентом Университета. 

День открытых дверей

студенческая жизнь

документы

FAQ

Контакты

Режим работы:
пн-пт 9:00-18:00 (время московское)
+7 (843) 203‑92‑53 доб. 183
Адрес

420500, г. Иннополис, ул.Университетская, д.1

Написать нам

Если у вас остались вопросы, оставьте свои контакты и мы свяжемся с вами

Хочешь больше информации?
Оставь почту и получи подробное письмо с полезными материалами

Мы используем файлы cookies

Они помогают улучшить работу сайта и сделать его удобнее. Посещая страницы сайта, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie.