Магистерская программа

Искусственный интеллект и машинное обучение, СПбПУ, 2020

Высшая школа прикладной математики и вычислительной физики

Институт прикладной математики и механики

02.01.01 Магистерская программа: «Искусственный интеллект и машинное обучение»

реализуется в рамках направления 02.04.01 «Математика и компьютерные науки».

ОПИСАНИЕ: Программа является одной из первых важнейшего сегодня направления искусственного интеллекта. Цель программы – подготовка уникальных специалистов, будущих лидеров в области искусственного интеллекта для реализации национального проекта создания цифровой экономики. Программа призвана удовлетворить растущий спрос на экспертов в искусственном интеллекте в промышленности, медицине, финансах. Особенностью программы является сбалансированное сочетание фундаментальной и практико-ориентированной подготовки. Она охватывает не только основы искусственного интеллекта и машинного обучения, но и специальные разделы математики, ориентированные на обработку данных, философские вопросы искусственного интеллекта, элементы параллельного программирования, модели представления неопределенности и ряд других дисциплин. Практико-ориентированная подготовка основана на вовлечении крупных профильных центр и компаний в процессе обучения. Инструментальной базой программы является известный Суперкомпьютерный центр политехнического университета. Программа соответствует федеральной программе «Искусственный интеллект».

ДИСЦИПЛИНЫ ПРОГРАММЫ:

Первый семестр

  1. Элементы теории вероятности и линейной алгебры
  2. Статистический анализ данных на Python и R
  3. Системы управления знаниями
  4. Машинное обучение, часть 1
  5. Параллельное программирование

Второй семестр

  1. Машинное обучение, часть 2
  2. Статистика больших данных
  3. Методы оптимизации
  4. Современные технологии анализа данных
  5. Глубокое машинное обучение, часть 1
  6. Проектирование приложений с элементами искусственного интеллекта / Суперкомпьютерное вычисление и большие данные

Третий семестр

  1. Глубокое машинное обучение, часть 2
  2. Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении
  3. Методы принятия решений в условиях неопределенности / Философия искусственного интеллекта
  4. Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения

Четвертый семестр

  1. Семинар по применению технологий машинного обучения и искусственного интеллекта

УНИКАЛЬНОСТЬ ПРОГРАММЫ: В программе уделяется равное внимание как фундаментальным дисциплинам, так и практической подготовке. С первых дней обучения магистранты вовлекаются в исследовательские и промышленные проекты. Каждый может выбрать то, что ему в наибольшей степени определяет будущую деятельность: участие в проектах реального сектора экономики, в том числе в компаниях с мировым именем, или в фундаментальных исследованиях научно-исследовательской лаборатории нейросетевых технологий и искусственного интеллекта СПбПУ. Каждый обучающийся может сформировать свою индивидуальную траекторию развития компетенций и с помощью преподавателей стать востребованным специалистом или ученым. Все обучающиеся имеют доступ к новейшему оборудованию суперкомпьютерного центра «Политехнический», одного из крупнейших суперкомпьютерных центров в России, который располагает как специализированным оборудованием для машинного обучения, так и высокопроизводительными кластерами для машинного обучения. Преподаватели магистерской программы публикуют свои научные работы в ведущих журналах, в том числе первого квартиля, участвуют в международных конференциях. Магистранты, увлекшиеся исследованиями, также получат возможность зарубежных поездок и участия в написании высокорейтинговых научных трудов.

СЕТЕВЫЕ ПАРТНЕРЫ ПРОГРАММЫ:

  1. Голландия, университет Амстердама (University of Amsterdam);
  2. Испания, Барселона, политехнический университет Каталонии (Universitat Politècnica de Catalunya)
  3. Великобритания, университет г. Дарем (Durham University);
  4. Германия, университет г. Мюнхен (Munich Ludwig-Maximilian University)

В рамках обучения планируются лекции приглашенных профессоров и специалистов из реального сектора экономики, выездные семинары, мастер классы ведущих технологических компаний, включая IBM, Intel, Nvidia.

В чтении лекций и исследований в рамках программы участвуют научная группа университета Мюнхена (Германия), профессор Томас Аугустин (Thomas Augustin, Professor of the Department of Statistics, Ludwig-Maximilians University Munich, Germany), и научная группа университета Дарем (Великобритания), профессор Фрэнк Коолен (Frank Coolen, Professor of the Department of Mathematical Sciences, Director of Postgraduate Studies, Durham University, UK).

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОГРАММЫ:

Уткин Лев Владимирович, доктор технических наук, профессор, член совета РНФ, директор Высшей школа прикладной математики и вычислительной физики, заведующий научно-исследовательской лабораторией нейросетевых технологий и искусственного интеллекта.

РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОГРАММЫ:

Лукашин Алексей Андреевич, кандидат технических наук, доцент высшей школы прикладной математики и вычислительной физики, начальник Суперкомпьютерного центра СКЦ «Политехнический», старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории нейросетевых технологий и искусственного интеллекта

АДРЕС: г. Санкт-Петербург, Политехническая ул., д. 29 АФ. Научно-исследовательский корпус. Ауд. А1.22

Телефон +7 (812) 552-09-15

e-mail:

alexey.lukashin@spbstu.ru

utkin_lv@spbstu.ru

ссылки на сайт СПбПУ:

https://iamm.spbstu.ru/edu/02.04.01/02.04.01_03/

https://dep.spbstu.ru/edu/02.04.01/02.04.01_03/

ссылки на соц. сети:

https://vk.com/public190830876

https://www.facebook.com/groups/469013647369407/