Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных

Учитывая, что занятия магистров начинаются не ранее 16:30 и включают в себя дни самостоятельной работы, студенты могут эффективно распределять свое время, совмещая профессиональные и учебные проекты. Это позволяет систематизировать полученный в университете опыт, творчески применяя его на своем рабочем месте при необходимости. С другой стороны, студенты могут использовать данные практических задач, с которыми сталкиваются по долгу службы, для написания выпускной магистерской работы.

Помимо основных предметов, программа предусматривает наличие дисциплин по выбору, что позволит студентам выбирать проблематику научно-исследовательской работы в соответствии со своими интересами, уровнем подготовки, текущими проектами кафедры и базового предприятия, а также доступными грантовыми программами.

Студенты под руководством квалифицированных специалистов-практиков ведут проектные исследования в наиболее перспективных областях применения искусственного интеллекта, таких как робототехника, медицина, микроэлектроника, квантовые вычисления, распознавание образов, компьютерные игры, FinTech и др.

Подбор учебных дисциплин устроен таким образом, что студенты в равной степени получают возможность не только углубить свои теоретические знания, например, в computer science, или отточить навыки решения прикладных задач машинного обучения в NLP, но и познакомиться с особенностями правового регулирования в области искусственного интеллекта, а также с методологией и трендами развития ИИ как самостоятельного научного направления.

Студенты проводят исследования на оборудовании лабораторий кафедры, а также на базе компаний-партнёров.