Masinõppe matemaatika magister
HSE University
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Moscow, Venemaa
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
2 aastat
Tempo
Päevane õpe
Õppemaks
RUB 390 000 / per year *
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Võta kooliga ühendust
* 195 000 - 390 000 RUB / aasta
Stipendiumid
Uurige stipendiumivõimalusi oma õpingute rahastamiseks
Sissejuhatus
(Varem - 'Statistilise õppimise teooria' magistriõpe)
See ühisprogramm koolitab järgmise põlvkonna teadlasi tõhusalt läbi viima alusuuringuid ja töötama statistiliste õppeteooriate uute väljakutsuvate probleemide kallal. See valdkond on matemaatika ja informaatika erinevate teadusharude tipptasemel. See on üks moodsa teaduse dünaamilisemaid valdkondi, mis hõlmab matemaatilist statistikat, masinõpet, optimeerimist ning teabe- ja keerukusteooriat. Programmi algusest peale teevad õpilased koostööd temaatilistes töörühmades ja osalevad aktiivselt uurimistöös, õppides HSE ja Skoltechi teadlastelt ning juhtivatelt ülemaailmsetelt spetsialistidelt statistikas, optimeerimises ja masinõppes.
Programmi ülevaade
See programm seisab tänapäevase matemaatika ja arvutiteaduse erinevate erialade ristumiskohas, sealhulgas statistika, optimeerimine, õppimisteooria, infoteooria, keerukusteooria, samuti tänapäevase infotehnoloogia valdkonna teaduse ja innovatsiooni ristumiskohas. HSE ja Skoltechi juhtivad eksperdid juhendavad ühiselt seda ainulaadset teadusuuringutele suunatud programmi.
Õpilased osalevad ühes või mitmes töörühmas (uurimisseminarid), kus määratakse kindlaks esmase uuringuaruande fookusvaldkonnad ja seejärel lahendatakse väljakutsed tipptasemel teadusuuringute ja tehnoloogia ristumiskohas statistilise õppimise teoorias. Need seminarid on üles ehitatud meeskonnatööle, kuna ülesanded on nii keerulised, et üks inimene ei suuda neid üksi lahendada. Õpilased õpivad, kuidas tõhusalt koostööd teha, tuues kokku nende mitmekülgsed kollektiivsed oskused, pädevused ja kogemused, et leida keerulistele probleemidele edukaid lahendusi.
Programmikursusi õpetavad juhtivad HSE eksperdid, sealhulgas ülemaailmselt tuntud teadlased, nagu dr Jurii Nesterov, dr Denis Belomestny, dr Dmitri Vetrov, dr Andrei Sobolevski, dr Alexey Naumov ja dr Quentin Paris. Loenguid peavad ka Skoltechi professorid, sealhulgas dr Ivan Oseledets, dr Viktor Lempitsky, dr Evgeny Burnaev ja dr Yury Maximov. See meeskond on üsna noor, kuid selle liikmed on juba teinud märkimisväärseid teadussaavutusi.
Programm teeb aktiivset koostööd Venemaa Teaduste Akadeemia teabe edastamise probleemide instituudiga, samuti Moskva Riikliku Ülikooli vastavate teaduskondadega ning Moskva Füüsika ja Tehnoloogia Instituudiga. Lõpetajad jätkavad tööd suuremates Venemaa ja rahvusvahelistes ettevõtetes ning nende erakordsete matemaatiliste oskuste järele on suur nõudlus.
Sisseastumised
Õppekava
Kursused HSE /Skoltech
1. aasta
Põhikursused
- Kaasaegsed andmeanalüüsi meetodid: stohhastiline arvutus
- Projekti seminar/ innovatsiooni töötuba
- Numbriline lineaarne algebra
- Kaasaegsed otsustusmeetodid: täiustatud statistilised meetodid
- Masinõpe
- Kõrgmõõtmelised statistilised meetodid
Valikainete kursused
- Sissejuhatus andmeteadusesse
- Tõhusad algoritmid ja andmestruktuurid
- Digitaalne pilditöötlus
- Teave ja kodeerimisteooriad
- Sügav õpe
- Masinõppe geomeetrilised meetodid
2. aasta
Põhikursused
- Kaasaegne algoritmiline optimeerimine
- Uurimisseminar
Valikainete kursused
- Bayesi meetodid masinõppeks
- Juhusliku maatriksi teooria
- Neurobayesia mudelid
Aktuaalset
Programmi eesmärk on valmistada teadlasi ette kõige dünaamilisemates ja suure nõudlusega valdkondades, mis on seotud matemaatika ja informaatikaga. Magistriprogrammi lõpetajad võivad jätkata praktilist või teadusuuringutele suunatud karjääri, mis mõlemad on populaarsed ühes järgmistest valdkondadest:
- Analüüside tegemine tööstuses, nõustamine, erinevat tüüpi ühingud ja sihtasutused, valitsusasutused, pangad, investeerimisfondid jne;
- Eksperditegevus, mis on seotud metoodilise väljatöötamise, tõenäosusliku modelleerimise, statistiliste hinnangute, transpordi planeerimise, optimeerimise ja prognoosimisega seotud ülesannetega, samuti tõhusate meetodite, juhtimistehnoloogiate ja andmete analüüsiga erinevatel erialadel;
- Tehnilise toe pakkumine analüütilistele ja konsultatsioonirühmadele, kes tegelevad masinõppe, inseneride projekteerimise, finantsanalüüsi, modelleerimise ja transpordivõrkude optimeerimisega;
- Osalemine analüüsi-, uurimis- ja haldusosakondade juhtimismeeskondades.
Statistilise õppimisteooria magistriprogrammi lõpetajad saavad piisava juhendamise, et jätkata õpinguid ja teadustööd juhtivates ülemaailmsetes ja Venemaa rakendusmatemaatika, matemaatilise modelleerimise ja arvutiteaduse keskustes, näiteks stohhastiliste algoritmide laboris ja mitteparameetrilise statistika instituudis Weierstrassi rakendusanalüüsiks ja stohhastika ja matemaatikateaduskond, Humboldti ülikool (Berliin), Louvaini katoliku ülikool (Belgia), Joseph Fourieri ülikool (Grenoble), Max Plancki matemaatikainstituut (Bonn), Mannheimi ülikool, ENSAE ParisTech (Pariis) ja Steklov Matemaatiline Instituut (Moskva). Lisaks on paljud juhtivad ettevõtted, nagu Yandex, Google, Microsoft, Bosch, Huawei ja Siemens, väga huvitatud sellise taustaga ekspertidest.