Магистр математики машинного обучения
Высшая школа экономики
Основная информация
Расположение кампуса
Moscow, Российская Федерация
Языки
Английский
Формат исследования
В кампусе
Продолжительность
2 years
Шаг
На постоянной основе
Стоимость обучения
RUB 390 000 / per year *
Крайний срок подачи заявок
Запросить информацию
Самая ранняя дата начала
Запросить информацию
* 195 000 - 390 000 руб. / Год
Стипендии
Изучите возможности получения стипендии, чтобы помочь финансировать учебу
Введение
(Ранее - магистерская программа «Статистическая теория обучения»)
Эта совместная программа обучает следующее поколение ученых эффективному проведению фундаментальных исследований и работе над новыми сложными проблемами теории статистического обучения. Эта область находится на переднем крае различных дисциплин математики и информатики. Это одна из наиболее динамичных областей современной науки, охватывающая математическую статистику, машинное обучение, оптимизацию, а также теорию информации и сложности. С самого начала программы студенты сотрудничают в тематических рабочих группах и активно участвуют в исследованиях, обучаясь у HSE и Сколтеха, а также у ведущих мировых специалистов в области статистики, оптимизации и машинного обучения.
обзор программы
Эта программа стоит на стыке различных дисциплин современной математики и информатики, в том числе статистики, оптимизации, теории обучения, теории информации, теории сложности, а также на стыке науки и инноваций в области современных информационных технологий. Ведущие эксперты HSE и Сколтех совместно проводят обучение по этой уникальной исследовательской программе.
Студенты участвуют в одной или нескольких рабочих группах (исследовательских семинарах), где они определяют основные направления для первоначального отчета об опросе, а затем решают задачи на стыке передовых исследований и технологий в теории статистического обучения. Эти семинары построены на командной работе, поскольку выполняемые задачи настолько сложны, что их невозможно решить в одиночку. Студенты узнают, как эффективно сотрудничать, объединяя свои разнообразные коллективные навыки, компетенции и опыт, чтобы найти успешные решения сложных проблем.
Курсы по программе ведут ведущие HSE , в том числе всемирно известные ученые, такие как доктор Юрий Нестеров, доктор Денис Беломестный, доктор Дмитрий Ветров, доктор Андрей Соболевский, доктор Алексей Наумов и доктор Квентин Пэрис. Лекции также читают профессора Сколтеха, в том числе доктор Иван Оселедец, доктор Виктор Лемпицкий, доктор Евгений Бурнаев и доктор Юрий Максимов. Этот коллектив достаточно молодой, но его участники уже добились значительных научных успехов.
Программа активно сотрудничает с Институтом проблем передачи информации РАН, а также с профильными факультетами МГУ и Московского физико-технического института. Выпускники продолжают работать в крупных российских и международных компаниях и пользуются большим спросом за их исключительные математические способности.
Прием
Учебный план
Курсы HSE / Сколтех
1-й год
Базовые курсы
- Современные методы анализа данных: стохастическое исчисление
- Семинар по проекту / Практикум по инновациям
- Числовая линейная алгебра
- Современные методы принятия решений: передовые статистические методы
- Машинное обучение
- Высокомерные статистические методы
Элективные курсы
- Введение в науку о данных
- Эффективные алгоритмы и структуры данных
- Цифровая обработка изображений
- Теории информации и кодирования
- Глубокое обучение
- Геометрические методы машинного обучения
2-й год
Базовые курсы
- Современная алгоритмическая оптимизация
- Семинар по исследованиям
Элективные курсы
- Байесовские методы машинного обучения
- Теория случайных матриц
- Нейробайезианские модели
Карьерные возможности
Программа направлена на подготовку исследователей в наиболее динамичных и востребованных областях, связанных с математикой и информатикой. Выпускники магистерской программы могут продолжить практическую или исследовательскую карьеру, обе из которых популярны в одной из следующих областей:
- Проведение анализа в отрасли, консультирование, различные ассоциации и фонды, государственные учреждения, банки, инвестиционные фонды и т.д .;
- Экспертная деятельность, связанная с методологической разработкой, вероятностным моделированием, статистическими оценками, транспортным планированием, оптимизацией и прогнозированием задач, а также разработкой эффективных методов, технологий управления и анализа данных в различных профессиональных областях;
- Оказание технической поддержки аналитическим и консалтинговым группам, занимающимся машинным обучением, инженерным проектированием, финансовым анализом, моделированием и оптимизацией транспортных сетей;
- Участвует в управленческих командах аналитических, исследовательских и административных отделов.
Выпускники магистерской программы по статистической теории обучения получат достаточные инструкции для продолжения обучения и исследований в ведущих мировых и российских центрах прикладной математики, математического моделирования и информатики, таких как Лаборатория стохастических алгоритмов и Институт непараметрической статистики для прикладного анализа Вейерштрасса. и стохастика и факультет математики, Университет Гумбольдта (Берлин), Католический университет Лувена (Бельгия), Университет Жозефа Фурье (Гренобль), Институт математики Макса Планка (Бонн), Университет Мангейма, ENSAE ParisTech (Париж) и Стеклова Математический институт (Москва). Кроме того, многие ведущие компании, такие как Яндекс, Google, Microsoft, Bosch, Huawei и Siemens, очень заинтересованы в специалистах с таким опытом.
О школе
Вопросы
Похожие курсы
Магистр разработки приложений и веб-сервисов
- Alicante, Испания
Мастер анализа цифрового текста (MA)
- Antwerp, Бельгия
- Online
Степень магистра компьютерных систем
- Tlaquepaque, Мексика