Поступление 2021
0
личный кабинет

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Тип: программа индустриальной магистратуры

Программа магистратуры ориентирована на подготовку специалистов, нацеленных вести инженерно-конструкторские работы для передовой индустрии.

Международная образовательная программа
Международные образовательные программы — программа целиком или ее часть (специализация) реализуется на английском языке; к реализации программы приглашаются иностранные ученые, существуют различные треки для обучения за рубежом.
Военная кафедра Государственная аккредитация
Государственная аккредитация — выпускники получают диплом государственного образца; студенты имеют отсрочку от службы в армии, возможность использования маткапитала при оплате за обучение.

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Специализации:
Язык обучения:

Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении / Intelligent Thechnologies of Big Data in Medicine and Healthcare

Английский

Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций / Cognitive Technologies and Machine Learning in Management and Tracking of Rescue and Special Operations

Английский

Когнитивные технологии и квантовый интеллект / Cognitive Technologies and Quantum Intelligence

Английский

Технологии машинного обучения и анализа больших данных / Machine Learning and Big Data Analysis Technologies

Английский

Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных / Big Data Infrastructure Organization and Management Technologies

Английский

Языки обучения: ENG Английский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2021 году: 251 000 руб. в год
  • 251 тыс. руб в год для граждан Российской федерации
  • 271 тыс. руб в год для иностранных граждан
Контактное лицо Карабинцева Александра Анатольевна
Руководитель программы:
Насонов Денис Александрович
Учебные корпуса: Биржевая линия, д.4Биржевая линия, д.16Биржевая линия, д.14Кронверкский пр., д. 49

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО направлена на подготовку специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии больших данных и машинного обучения для решения различных практических задач.
В ходе обучения магистранты получат глубокие знания и навыки в области работы с большими данными, разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших объемов данных.
Программа реализуется в сотрудничестве с Национальным центром когнитивных разработок Университета ИТМО и рассчитана на студентов, которые стремятся не только получить теоретические знания, но и погрузиться в реальную научно-исследовательскую и проектную работу с промышленными партнерами. Работа ведется как над академическими задачами, с возможностью последующей презентации результатов на международных конференциях, так и над промышленными задачами R&D департаментов ведущих мировых и российских компаний.

Обучение в магистратуре подразумевает выбор одной из пяти специализаций:

  • Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных. Специализация направлена на изучение современной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных и ориентирована на следующие профессии: программисты, решающие задачи хранения и обработки сверхбольших объемов данных в индустрии; инженеры-исследователи, работающие над исследовательскими проектами; специалисты, работающие с высоконагруженными системами хранения данных.

  • Технологии машинного обучения и анализа больших данных. Специализация направлена на изучение методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения, на анализ данных с помощью методов глубокого обучения и нейронных сетей. Данная специализация ориентирована на следующие профессии: инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, аналитики и разработчики программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, научные сотрудники в академической среде в ведущих мировых и российских вузах.

  • Когнитивные технологии и квантовый интеллект. Специализация нацелена на изучение моделирования сложных социально-экономических процессов с применением современных методов квантовой теории информации, когнитивных технологий, машинного обучения и искусственного интеллекта. Специализация ориентирована на разработчиков нового программного обеспечения, математиков-исследователей (аналитиков) по новым формам экономики и финансов (когнитивная экономика), разработчиков систем искусственного интеллекта с элементами когнитивных и квантовых вычислений.

  • Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении. Специализация направлена на изучение методов формализации, структурирования, интерпретации и усвоения знаний для задач поддержки принятия решений в медицине и здравоохранении. Специализация также включает в себя курсы по математической эпидемиологии и медицинской статистики.

  • Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций. Специализация сфокусирована на применении технологий искусственного интеллекта в разработке высокотехнологичных компьютерных систем оперативного мониторинга, моделирования и поддержки принятия управленческих решений для эффективного проведения комплексных мероприятий.

Мы в социальных сетях : 

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

В современном мире грамотный анализ накопленных данных является необходимостью для любой компании и значительно повышает ее конкурентоспособность. Рынок нуждается в специалистах, способных правильно выстроить логику и процесс проводимого анализа, реализовывать высокоэффективные алгоритмы обработки данных в распределенной вычислительной среде. Актуальным требованием становится не только умение применять отдельные методы машинного обучения, но и понимание подходов искусственного интеллекта на системном уровне. Умение проектировать прогностические и имитационные модели для решения трудно формализуемых задач делает выпускников данной программы крайне востребованными специалистами. Это подтверждается успешным сотрудничеством с такими компаниями, как Сименс, РосНефть, ГазпромНефть, МТС, Банк Санкт-Петербург, Mail.Ru, BCC, Расофт.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии больших данных и машинного обучения для решения современных задач.
Направление включает в себя:

  • создание научно-технологической базы современной распределенной вычислительной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных в логике технологий Big Data;
  • разработку методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения и эволюционных вычислений;
  • развитие методов формализации, структурирования, агрегации, интерпретации и усвоения знаний, извлеченных из сверхбольших массивов данных для задач поддержки принятия решений.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Екатерина Владимировна Болгова кандидат технических наук
Клавдия Олеговна Боченина кандидат технических наук
Николай Алексеевич Бутаков кандидат технических наук
Александр Валерьевич Бухановский доктор технических наук
Александр Александрович Вишератин
Олег Сергеевич Заикин кандидат технических наук
Анна Владимировна Калюжная кандидат технических наук
Андрей Сергеевич Карсаков кандидат технических наук
Михаил Алексеевич Мельник
Денис Насонов кандидат технических наук

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Семантический подход к определению социального отклика для поддержки принятия решений в критических ситуациях
  • Автоматическая система для аннотации изображений из зашумленных данных с использованием глубоких нейронных представлений
  • Разработка технологии взаимодействия с пользователем в процессе выработки персонифицированных решений при лечении хронических заболеваний
  • Исследование и разработка методов интеграции неоднородных данных сетевого ритейла для построения рекомендательной системы в рамках биржи больших данных
  • Разработка метода идентификации заимствования визуальных образов с изображений на основе нейросетевой семантической сегментации и хэширования
  • Извлечение знаний из предметно-ориентированного корпуса текстов для построения менеджера диалогов на основе методов обработки естественного языка

ПРАКТИКА И СТАЖИРОВКИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ

В процессе обучения студенты проходят практику в научно-исследовательской лаборатории «Когнитивные технологии в промышленности», совместной с компанией Siemens, а также в Национальном центре когнитивных разработок Университета ИТМО, где работают над промышленными задачами R&D департаментов ведущих мировых и российских компаний таких Сбербанк России, Рокет Груп, Мэйл.Ру, ГазпромНефть, Национальный медицинский центр им. В.А.Алмазова.

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

Магистерская программа включает такие дисциплины, как:

  • Инфраструктура больших данных

  • Технологии машинного обучения

  • Эволюционные вычисления

  • Методы машинного обучения для обработки промышленных данных

  • Архитектуры нейронных сетей для глубокого обучения

  • Анализ социальных сетей

  • Динамические модели принятия решений в сложных социальных и экономических системах

Что позволяет нам подготовить профессионалов, которые обладают знаниями на стыке дисциплин, разбираются в предметной области, а также владеют навыками программирования, работы с системами хранения данных, статистическими методами, методами машинного обучения и способами визуализации полученных результатов.
Компетенции наших выпускников позволяют им успешно продолжать исследовательскую деятельность, разрабатывать и внедрять алгоритмы интеллектуального анализа данных, а также руководить группой разработчиков. Знания и навыки, полученные на протяжении обучения, релевантны как в работе над исследовательскими проектами, так и в индустрии — от решения задач хранения и обработки сверхбольших объемов данных до анализа и предсказания поведения людей в социальных медиа.

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

Выпускники программы востребованы как инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, аналитики и разработчики программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, в качестве научных сотрудников в академической среде в ведущих мировых и российских вузах.

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение