Mester a gépi tanulás matematikájában

(Korábban - „Statisztikai tanuláselméleti” mesterképzés)

Ez a közös program képezi a tudósok következő generációját arra, hogy hatékonyan végezzen alapkutatásokat és dolgozzon a statisztikai tanuláselmélet új kihívást jelentő problémáin. Ez a terület a matematika és az informatika különféle tudományterületeinek élvonalában van. Ez a modern tudomány egyik legdinamikusabb területe, amely magában foglalja a matematikai statisztikákat, a gépi tanulást, az optimalizálást, valamint az információ- és komplexitáselméletet. A program kezdetétől a hallgatók tematikus munkacsoportokban működnek együtt, és aktívan részt vesznek a kutatásban, tanulva az HSE és a Skoltech tudósaitól, valamint a statisztika, az optimalizálás és a gépi tanulás vezető globális szakértőitől.

program áttekintés

Ez a program a modern matematika és a számítógépes tudomány különféle tudományágainak kereszteződésén áll, ideértve a statisztikákat, az optimalizálást, a tanuláselméletet, az információelméletet, a komplexitáselméletet, valamint a tudomány és az innováció kereszteződését a modern információtechnológia területén. A HSE és a Skoltech vezető szakértői együttesen tanítanak ebben az egyedülálló, kutatásvezérelt programban.

A hallgatók egy vagy több munkacsoportban vesznek részt (kutatási szemináriumok), ahol meghatározzák a kezdeti felmérési jelentés fókuszterületeit, majd megoldják a statisztikai tanuláselméletben az élvonalbeli kutatás és technológia metszéspontjában rejlő kihívásokat. Ezek a szemináriumok a csapatmunkára épülnek, mivel a feladatok olyan összetettek, hogy azokat egy ember nem tudja egyedül megoldani. A hallgatók megtanulják, hogyan lehet hatékonyan együttműködni, összefogva sokféle kollektív készségüket, kompetenciáikat és tapasztalataikat a bonyolult kérdések sikeres megoldásának meghatározása érdekében.

A program tanfolyamokat vezető HSE szakértők tartják, köztük olyan világszerte elismert tudósok, mint Dr. Jurij Nyeszterov, Dr. Denisz Belomesztny, Dr. Dmitrij Vetrov, Dr. Andrej Sobolevszki, Dr. Alekszej Naumov és Dr. Quentin Párizs. Az előadásokat a Skoltech professzorai tartják, többek között Dr. Ivan Oseledets, Dr. Lempitsky Viktor, Dr. Evgeny Burnaev és Jurij Maximov. Ez a csapat meglehetősen fiatal, de tagjai már jelentős kutatási eredményeket értek el.

A program aktívan együttműködik az Orosz Tudományos Akadémia Információátviteli Problémák Intézetével, valamint a Moszkvai Állami Egyetem és a Moszkvai Fizikai és Technológiai Intézet releváns karaival. A diplomások nagyobb orosz és nemzetközi vállalatoknál dolgoznak, és rendkívüli igény van kivételes matematikai képességeikre.

Tanfolyamok HSE /Skoltech

1. év

Alap tanfolyamok

• Az adatelemzés modern módszerei: sztochasztikus számítás
• Projekt Szeminárium/ Innovációs Műhely
• Numerikus lineáris algebra
• A döntéshozatal modern módszerei: fejlett statisztikai módszerek
• Gépi tanulás
• Magas dimenziós statisztikai módszerek

Választható kurzusok

• Bevezetés az adattudományba
• Hatékony algoritmusok és adatstruktúrák
• Digitális képfeldolgozás
• Információ és kódolási elméletek
• Deep Learning
• A gépi tanulás geometriai módszerei

2. év

Alap tanfolyamok

• Modern algoritmikus optimalizálás
• Kutatási szeminárium

Választható kurzusok

• Bayesi módszerek a gépi tanuláshoz
• Véletlen mátrix elmélet
• Neurobayesi modellek

A program célja, hogy felkészítse a kutatókat a legdinamikusabb és legnagyobb igényű matematikai és informatikai területeken. A mesterképzésben diplomások gyakorlati vagy kutatásorientált karriert folytathatnak, mindkettő népszerű az alábbi területek egyikén:

• Elemzések elvégzése az iparban, tanácsadás, különféle egyesületek és alapítványok, kormányzati szervek, bankok, befektetési alapok stb .;
• A módszertani fejlesztéssel, valószínűségi modellezéssel, statisztikai becslésekkel, közlekedéstervezési, optimalizálási és előrejelzési feladatokkal kapcsolatos szakértői tevékenységek, valamint hatékony módszerek, ellenőrzési technológiák és adatelemzések kidolgozása különféle szakmai specializációkban;
• Technikai segítségnyújtás a gépi tanulással, mérnöki tervezéssel, pénzügyi elemzéssel, modellezéssel és a közlekedési hálózatok optimalizálásával foglalkozó elemző és tanácsadó csoportok számára;
• Részvétel az elemzési, kutatási és adminisztratív osztályok vezetői csoportjaiban.

A statisztikai tanuláselmélet mesterképzésében végzett hallgatók elegendő oktatásban részesülnek, hogy folytathassák tanulmányaikat és kutatásaikat a vezető globális és orosz alkalmazott matematikai, matematikai modellezési és informatikai központokban, például a Sztochasztikus Algoritmusok Laboratóriumában és a Nonparametric Statistics Institute for Weierstrass Applied Analysis -ben és a sztochasztika és a Matematika Kar, a Humboldt Egyetem (Berlin), a Louvaini Katolikus Egyetem (Belgium), a Joseph Fourier Egyetem (Grenoble), a Max Planck Matematikai Intézet (Bonn), a Mannheimi Egyetem, az ENSAE ParisTech (Párizs) és Steklov Matematikai Intézet (Moszkva). Továbbá sok vezető vállalat, mint például a Yandex, a Google, a Microsoft, a Bosch, a Huawei és a Siemens, nagyon érdeklődik az ilyen hátterű szakértők iránt.