большие данные и машинное обучение итмо магистратура

«Национальный исследовательский университет ИТМО»

Формы вступительных испытаний:

Описание программы

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.

Программа рассчитана на студентов, которые стремятся не только получить знания теоретических и практических основ профильных дисциплин, но и погрузиться в реальную проектную работу с исследовательским фокусом. Исследовательская работа ведется как над академическими задачами, нацеленными на результаты мирового уровня с презентациями на международных конференциях, так и над промышленными задачами R&D департаментов ведущих мировых и российских компаний.

Цель программы

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения при решении современных задач.

Направление включает в себя:

Обучение на программе подразумевает выбор одной из следующих специализаций:

Основные дисциплины:

Примеры тем выпускных работ:

Источник

Большие данные и машинное обучение / Big data and machine learning

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

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

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Когнитивные технологии и квантовый интеллект / Cognitive Technologies and Quantum Intelligence

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

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

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

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Программа готовит специалистов в области прикладной математики и информатики. компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии больших данных и машинного обучения для решения различных практических задач.

Вы получите глубокие знания и навыки в:

области работы с технологиями больших данных;

разработке методов интеллектуального анализа данных;

решении прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших объемов данных.

Программа реализуется в сотрудничестве с Национальным центром когнитивных разработок Университета ИТМО. Вы получите не только теоретические знания, но и погрузитесь 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:

Специализация 1. Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных

Специализация направлена на изучение современной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных.

Вы сможете работать:

инженерами-исследователями, работающими над исследовательскими проектами;

специалистами, работающими с высоконагруженными системами хранения данных.

Специализация 2. Технологии машинного обучения и анализа больших данных

Вы изучите методы, модели и высокоэффективные алгоритмы для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения, а также анализ данных с помощью методов глубокого обучения и нейронных сетей.

Специализация ориентирована на следующие профессии:

специалист по анализу данных;

аналитик и разработчик программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах;

научный сотрудник в академической среде ведущих мировых и российских вузов.

Специализация 3. Когнитивные технологии и квантовый интеллект

Вы познакомитесь с моделированием сложных социально-экономических процессов с применением современных методов квантовой теории информации, когнитивных технологий, машинного обучения и искусственного интеллекта.

разработчиками нового программного обеспечения;

математиками-исследователями (аналитиками) по новым формам экономики и финансов (когнитивная экономика);

разработчиками систем искусственного интеллекта с элементами когнитивных и квантовых вычислений.

Специализация 4. Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении

Вы освоите методы 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.

Мы в социальных сетях :

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Грамотный анализ накопленных данных повышает конкурентоспособность любой компании. Рынок нуждается в специалистах, способных правильно выстраивать 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, Хуавей, 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

Анализ и разработка алгоритмов

В данном курсе рассматриваются анализ сложности алгоритмов, принципы их построения, структуры данных, а также специальные алгоритмы, предназначенные, прежде всего, для решения задач машинного обучения. После освоения дисциплины студенты получат навыки анализа сложности алгоритмов, научатся выбирать структуры данных и алгоритмические методы для решения поставленной задачи, а также получат практический опыт разработки и применения алгоритмов оптимизации многомерных функций, а также алгоритмов на графах.

Методология трансляционных исследований

Курс является межфакультетским модулем мегафакультета трансляционных информационных технологий. Курс построен таким образом, чтобы покрыть все разделы цикла трансляционных исследований от анализа предметной области, обоснования гипотез и выбора путей их исследования и заканчивая разработкой методик использования цифрового образа и создания демонстраторов задач и технологий. После освоения дисциплины студенты получат знания о современных методах анализа фактографической информации, системном анализе и информационном моделировании, моделях на данных и их обучении, интеллектуализации процесса цифровых научных исследований и разработок и технологиях использования результатов в предметных областях.

Методы и модели многомерного анализа данных

Курс знакомит студентов с основами многомерного статистического анализа данных и теоретическими основами вероятностного моделирования многомерной случайной величины, а также с методами проведения верификации и валидации моделей. Студенты научатся разрабатывать и реализовывать эффективные алгоритмы многомерного анализа сложных данных, применять методы проверки работоспособности решения, использовать методы оценки результатов моделирования.

Инфраструктура больших данных (КР1)

В данном курсе рассматриваются актуальные задачи, связанные с принципами построения и основами организации разработки современных программных решений для обработки больших данных. Речь пойдет в том числе о распределенных файловых системах HDFS, технологии MapReduce, Apache ZooKeeper, менеджерах ресурсов YARN и Mesos.Материал сопровождается практическими задачами, связанными с обработкой больших данных.

Квантовые когнитивные технологии систем искусственного интеллекта

Технологии машинного обучения (КР2)

В данном курсе рассматриваются классические и современные методы анализа данных на основе алгоритмов машинного обучения. После освоения дисциплины студенты смогут производить подготовку наборов данных для обучения предсказательных моделей, осуществлять подбор параметров алгоритмов машинного обучения для повышения качества получаемых решений, использовать современные алгоритмы машинного обучения, интеллектуального анализа данных и глубокого обучения для решения практических задач.

Эволюционные вычисления

Курс знакомит студентов с основными принципами разработки и реализации эволюционных алгоритмов для различных задач оптимизации, методами повышения производительности алгоритмов и их реализация на основе многопроцессорных и распределенных систем, а также с использованием графических процессоров. В ходе курса студенты получат опыт анализа реальных решаемых задач с использованием эволюционных вычислительных методов и приобретут навыки по настройке и тестированию эволюционных алгоритмов.

Квантовая информатика и теории квантовых алгоритмов

Визуализация данных

Курс представляет собой введение в основные принципы и методы интерактивной визуализации данных. В этом курсе вы узнаете, как человеческая зрительная система обрабатывает и воспринимает изображения, какие существуют методы и инструменты для визуализации данных из различных областей. После освоения дисциплины студенты смогут применять визуальные представления для анализа и понимания сложных данных и разрабатывать собственные интерактивные визуализации.

Источник

Мегафакультет трансляционных информационных технологий

Образовательные программы:

Биоинформатика и системная биология

Специализация 1: Анализ данных в биологии и медицине (на английском).

Специализация 2: Алгоритмическая биоинформатика (на английском).

Большие данные и машинное обучение

Специализация 1: Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных (на английском).

Специализация 2: Технологии машинного обучения и анализа больших данных (на английском).

Специализация 3: Когнитивные технологии и квантовый интеллект (на английском).

Специализация 4: Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении (на английском).

Подробную информацию смотрите здесь Big data and machine learning.

Инфокоммуникации и цифровые медиа

Специализация 1: Разработка и сетевое администрирование корпоративных сервисов.

Специализация направлена на подготовку специалистов в области аппаратной и программной архитектуры современных сетевых устройств, их применения в инфокоммуникационных системах, функций и возможностей специализированных операционных систем инфокоммуникационных устройств и системно-технологических программных продуктов, конкретных методов реализации различных протоколов и сетевых сервисов, способов управления сетевыми инфокоммуникационными устройствами, применения высокоскоростных технологий для реализации корпоративных сервисов.

Специализация 2: Интернет вещей и киберфизические системы.

Специализация направлена на комплексную подготовку специалистов, способных использовать потенциал новых технологий Интернета вещей и киберфизических систем. Обучающиеся получают доступ к современным лабораториям, профессиональному оборудованию и к знаниям напрямую от специалистов индустрии. Выпускники востребованы в IT-интеграторах и аналитических центрах, газовых и нефтяных компаниях, банках и государственных организациях.

Специализация 3: Программирование и инфокоммуникации.

При обучении по данной специализации у студентов формируются знания и практический опыт использования современных подходов и лучших практик ведущих софтверных фирм, необходимые для построения архитектуры и проектирования программного обеспечения, разработки моделей и методов решения задач ИКС и их программной реализации на основе современных платформ, обеспечения безопасности работы программного обеспечения, реализации сетевых услуг, сервисов и администрирования ИКС. Тематики НИР включают вопросы: использования нейронных сетей и методов машинного обучения, когнитивные технологии и их использование в задачах ИКС, большие данные и интеллектуальные системы и др.

Специализация 4: Программное обеспечение и цифровая трансформация (на русском и английском языке).

Cпециализация проводится совместно с Университетом LUT, Лаппеенранта, Финляндия и позволяет приобрести ее выпускникам передовые знания и опыт в области проектирования и разработки программного обеспечения и цифровых услуг, а также цифровой трансформации бизнес-процессов в ИКТ. Программа направлена на применение инженерных принципов разработки программного обеспечения и систем, включая методологии проектирования, моделирование бизнес-процессов, услуг и реинжиниринг, принципы эксплуатации, а также подходы к техническому обслуживанию и обеспечению качества.

Специализация 5: Сетевые и облачные технологии (на английском языке)

Специализация 6: Компьютерное зрение.

Специализация направлена на подготовку специалистов по разработке систем компьютерного зрения (Computer Vision Engineer / Computer Vision Developer), умеющих на практике применять современные архитектуры глубоких нейронных сетей и технологии компьютерного зрения при разработке production-систем, а также проводить научные исследования по актуальным проблемам в области Computer Vision. По итогам подготовки выпускник сможет решать задачи классификации, сегментации и поиска изображений, детекции и трекинге объектов в видеопотоке, распознавании текста на изображениях, компрессии моделей компьютерного зрения для запуска на ограниченных аппаратных ресурсах. Практико-ориентированная подготовка реализуется на кейсах компании Napoleon IT.

Информационные системы бизнеса

Специализация 1: Моделирование информационных систем бизнеса (на английском).

Подробную информацию смотрите здесь Business Information Systems

Специализация 2: Проектирование информационных систем бизнеса (на английском).

Подробную информацию смотрите здесь Business Information Systems

Специализация 3: Разработка информационных систем бизнеса.

Мобильные и облачные технологии

Специализация 1: Искусственный интеллект в мобильных и облачных технологиях.

Специализация 2: Мобильные человеко-ориентированные приложения.

Специализация 3: Интеллектуальные системы и облачные технологии в бизнесе.

Программирование и интернет-технологии

Специализация 1: Технологии разработки современных информационных систем.

Специализация ориентирована на совершенствование навыков высокотехнологичной разработки программного обеспечения, включая освоение технологий разработки информационных систем и технологий разработки мобильных приложений, в том числе на современном языке Kotlin.

Специализация 2: Управление автоматизацией технологических и бизнес-процессов.

Специализация позволяет дополнить навыки разработки программного обеспечения компетенциями, направленными на внедрение корпоративных решений, в том числе на базе технологических платформ, включая навыки моделирования бизнес-процессов и проектирования элементов архитектуры предприятия.

Программирование и искусственный интеллект

Специализация 1: Технологии разработки программного обеспечения.

Данная специализация ориентирована на студентов, прошедших усиленную подготовку в рамках бакалавриата и сконцентрирована на темах связанных с управлением проектами. В рамках специализации рассматривается не только реализация программного обеспечения, но и весь жизненный цикл в целом: от проектирования до внедрения и сопровождения. Освоение этой специализации откроет пути подъема по карьерной лестнице в направлении менеджерских позиций.

Специализация 2: Технологии разработки информационных систем.

Данная специализация ориентирована на студентов, желающих получить актуальный опыт в реализации информационных систем с концентрацией на разработке программного обеспечения. В рамках специализации рассматриваются современные языки программирования и их приложение к созданию мобильных и веб-приложений. Освоение этой специализации позволит развиваться в направлении получения глубокой экспертизы в одной из предметных областей.

Программное обеспечение интеллектуальных систем и технологий

Специализация 1: Интеллектуальные транспортные системы.

Специализация 2: Интеллектуальные системы поддержки принятия решений.

Разработка программного обеспечения

Специализация 1: Software Engineering.

Специализация подойдет будущим разработчикам прикладного ПО и инструментов, мобильным разработчикам и специалистам по QA (Quality Assurance), аналитикам данных и исследователям. Специализация включает базовые курсы (алгоритмы, программирование, комбинаторика, машинное обучение) и специализированные (глубокое обучение, компиляторы, графические интерфейсы, виртуальные машины и другие).

Специализация 2: Алгоритмы и анализ данных в биоинформатике.

Эта специализация будет интересна тем, кто хочет стать программистом в области биоинформатики и вычислительной биологии. В специализацию входят как классические курсы по программированию, так и алгоритмы в биоинформатике, основы молекулярной биологии, статистика.

Речевые информационные системы

Специализация 1: Биометрические информационные системы.

Специализация 2: Речевые информационные системы.

Специализация 1: Дизайн городcкой среды (на английском языке).

Специализация 2: Дизайн интерактивной среды (на английском языке).

Подробную информацию смотрите здесь Lighting Design.

Стратегии и технологии цифровой трансформации

Специализация 1: IT-консалтинг: стратегии и инструменты.

Специализация «IT-консалтинг: стратегии и инструменты» (руководитель Цуканова Ольга Анатольевна, д.э.н., проф. ФТМИ) направлена на углубленное изучение методик и инструментария для анализа бизнес-процессов предприятия, разработки как его функциональной IT-стратегии, так и корпоративной стратегии цифровой трансформации.

Специализация 2: IT-консалтинг: Информационные системы в управлении бизнесом.

Специализация «IT-консалтинг: информационные системы в управлении бизнесом» (руководитель Цуканова Ольга Анатольевна, д.э.н., профессор ФТМИ) нацелена на формирование компетенций в области рационального использования инновационных информационных систем в бизнесе, оценке эффективности программных продуктов, управления инвестициями в IT-проекты и оценки их целесообразности.

Специализация 3: Управление цифровой трансформацией высокотехнологичных производств.

Специализация «Управление цифровой трансформацией предприятий промышленности» (руководитель – Гаврилюк Елена Сергеевна, к.э.н., доцент ФТМИ) направлена на обучение магистрантов формированию стратегии цифровой трансформации промышленных производств и углубленное изучение различных аспектов стратегического планирования с учетом текущих трендов в условиях перехода промышленности к Индустрии 4.0 на основе инноваций и использования современных инструментов реинжиниринга на практике.

Специализация 4: Моделирование цифровых трансформаций.

Специализация «Моделирование цифровых трансформаций» (руководитель Иванов Сергей Владимирович, к.т.н., доцент ИДУ) направлена на создание математических моделей и прогнозирование процессов цифровой трансформации различных объектов промышленности, бизнеса и социальной сферы. Формирует компетенции в области разработки предиктивных моделей, их анализа, настройки на данных и использования для поддержки принятия решений менеджмента компаний. Ориентирована на подготовку специалистов-аналитиков, строящих свою работу на использовании методов математического моделирования, больших данных и машинного обучения.

Специализация 5: Фотоника индустрии 4.0.

В рамках изучения специализации студенты получат знания о фотонике как отдельной научно-технической области. Ознакомятся с областями наиболее активного использования фотоники в современной Индустрии 4.0: обработка материалов в промышленности; бесконтактные измерения и диагностика (техническое зрение); запись, хранение, обработка и передача информации, связь; визуализация информации, дисплеи, световые шоу; скрытая маркировка документов и изделий, распознавание изображений и другие области.

Технологии разработки компьютерных игр

Специализация 1: Проектирование видеоигр.

Специализация фокусируется на на углубленном изучении геймдизайна и различных методов генерации контента и ориентирована на следующие профессии: Game designer, Producer, Project Manager, Level designer.

Специализация 2: Внутриигровые технологии.

Специализация направлена на технологические темы игровой индустрии — низкоуровневое программирование, разработка собственных игровых движков, программирование игрового искусственного интеллекта. Среди потенциальных профессий — Gameplay programmer, Technical Artist, Programmer.

Умный город и урбанистика

Специализация 1: Управление развитием города.

Спецификой специализации является сочетание компетенций в области комплексного анализа качества городской среды и управления процессами городского развития. Это позволяет выпускникам осуществлять профессиональную деятельность в сфере прикладной урбанистики, муниципального управления, курирования проектов развития территорий на федеральном, региональном и местном уровнях, в том числе, проектов по формированию комфортной городской среды.

Специализация 2: Городское проектирование.

Специализация 3: Цифровая урбанистика.

Специализация предполагает развитие компетенций в области применения современных информационных технологий для решения прикладных задач в урбанистике. В рамках обучения на специализации студенты изучают подходы к сбору и систематизации городских данных, а также методы их анализа для применения в оценке городской среды и экспертизе проектов ее преобразования. Важнейшим аспектом обучения является экономическая составляющая специализации.

Специализация 4: Цифровые технологии умного города.

Специализация направлена на подготовку специалистов в области анализа городских данных. Основу специализации составляют дисциплины, связанные с формированием компетенций по сбору и обработке городских данных, моделированию основных городских процессов и свойств городской среды, а также использованию данных для управления городом. Специализация «Цифровые технологии умного города» направлена на подготовку специалистов в области информационных технологий, имеющих понимание специфики городской информатизации и умного города.

Специализация 5: Управление государственными информационными системами.

Специализация готовит специалистов в области анализа городских процессов, моделирования и прогнозирования развития городских территорий, проектирования информационных систем, ориентированных на работу в комплексных проектах государственной и муниципальной информатизации. Специализация дает практические знания и навыки, необходимые для эффективного включения в процесс разработки и реализации наукоемких проектов государственной и муниципальной информатизации, а также цифровых сервисов. Особое внимание уделяется анализу и освоению научных методов и алгоритмов, цифровых технологий анализа данных; аппаратно-программных комплексов и платформ в составе государственных информационных систем.

Специализация 6: Устойчивое развитие городов.

В рамках специализации студенты получат новые знания и компетенции в таких областях, как: цели, задачи и индикаторы устойчивого развития ООН, ESG трансформация; управление устойчивым развитием городов и регионов и разработка стратегий устойчивого развития городов; снижение последствия влияния изменения климата на город, на здоровье горожан; основы экологической (зеленой) экономики и циклической экономики, зеленые инвестиции; принципы построения градоэкологического каркаса и поддержания экосистемных услуг в городах; принципы устойчивой мобильности; основы про-экологического поведения и включения горожан и бизнес-сообщества в решение проблем устойчивого развития городов.

Финансовые технологии больших данных

Специализация 1: Организация взаимодействия в киберпространстве.

Специализация направлена на приобретение компетенций в области «цифровых финансов», включая изучение психологических, технических, методических аспектов финансового поведения граждан, в том числе с использованием обработки больших массивов данных открытых источников информации.

Специализация 2: Управление глобальными финансовыми системами.

Специализация направлена на изучение системных эффектов в функционировании и взаимодействии финансовых институтов, рассматриваются как вопросы объясняющего (explanatory) моделирования глобальных финансовых сред, так и выработки оптимальных стратегий в условиях высокой неопределенности.

Специализация 3: Извлечение знаний и принятие решений в финансовых системах.

Специализация реализуется совместно с индустриальным партнером ПАО «Сбербанк» и направлена на теоретическое и практическое освоение современных методов прикладного искусственного интеллекта для задач финансовой сферы (включая обработку естественного языка, построение рекомендательных систем, поддержку принятия решений на базе алгоритмов машинного обучения).

Специализация 1: Анализ геопространственных данных.

Анализ геопространственных данных: фокусируется на современных технологиях анализа пространственно-временных данных с применением статистических методов и машинного обучения

Специализация 2: Геомоделирование.

Геомоделирование (реализуется совместно с Газпромнефть НТЦ): фокусируется на методах численного моделирования геопроцессов (“на земле и под землей”) на основе уравнений математической физики, а также технологиях управления современными геомоделями.

Источник