Большие данные и машинное обучение / Big data and machine learning
ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Контрактных - 13
ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ
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.
ДИСЦИПЛИНЫ
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
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.