Математика машинного обучения

Обучение в магистратуре рассчитано на выпускников программ бакалавриата по математике и компьютерным наукам ведущих российских и зарубежных вузов, нацеленных на построение академической карьеры или работе в R&D центрах ведущих технологических компаний мира.

• Программа предполагает поступление в два университета: НИУ ВШЭ и Сколтех. При успешном завершении обучения студенты получают два диплома.

• В реализации программы активно участвуют ведущие российские и зарубежные ученые

• Стипендия Сколтеха и программа повышенных стипендий НИУ ВШЭ

• Студенты уже на уровне подготовки магистерских работ ведут активную научную деятельность в рабочих группах

• Возможность академической мобильности в ведущие мировые научные центры

• Обязательная летняя стажировка в технологических компаниях и стартапах

В процессе обучения студенты осваивают ряд обязательных курсов и курсов по выбору. В число читаемых курсов входят базовые и продвинутые курсы по оптимизации, стохастике, математической статистике, машинному обучению.

Базовые курсы:

• Современные методы принятия решений: Оптимизация в пространствах большой размерности и ее приложения

• Современные методы анализа данных: Стохастический анализ

• Байесовские методы машинного обучения

• Современная алгоритмическая оптимизация

• Методы многомерной статистики

• Вычислительная линейная алгебра

Курсы по выбору:

• Математика для наук о данных

• Нейробайесовские модели

• Теория случайных матриц

• Введение в анализ данных

• Анализ сигналов и изображений

• Теория информации и кодирования

• Глубинное обучение

• Машинное обучение

• Геометрические методы машинного обучения

Дополнительно к курсам по выбору действует интенсивная программа привлечения ведущих мировых ученых для чтения спецкурсов по теории машинного обучения и смежным дисциплинам математики.

Наши студенты участвуют в школах и конференциях, организуемых преподавателями программы.

Во время обучения каждый студент выбирает научного руководителя и научную группу, в рамках которой будет вести научно-исследовательскую деятельность. Со списком научных групп ВШЭ и Сколтеха можно ознакомиться по ссылке.

Наши выпускники

• обладают фундаментальными знаниями современных методов и подходов статистической теории обучения, включая математическую статистику, стохастические процессы и методы оптимизации

• умеют разрабатывать передовые алгоритмы машинного обучения, статистики и оптимизации

• умеют применять такие методы для решения сложных задач анализа данных

• работают в ведущих технологических компаниях, среди которых Яндекс, Deepmind, Samsung, Huawei, Сбербанк

• учатся в аспирантурах ведущих российских и зарубежных вузов, среди которых НИУ ВШЭ, Сколтех, Ecole Polytechnique, Cambridge University, Cornell University, EPFL

• публикуются в ведущих научных журналах

• участвуют в конференциях по машинному обучению из списка CORE A*

С успехами наших студентов и выпускников можно ознакомиться на странице Достижения студентов и выпускников.

Магистерская программа предоставляет бюджетные и коммерческие места для обучения.

Поскольку программа "Математика машинного обучения" реализуется совместно со Сколковским институтом науки и технологий, поступление на программу возможно по трем траекториям:

1. Отбор в Сколтехе с последующим поступление в НИУ ВШЭ.

2. Олимпиада «Math of Machine Learning» с последующим зачислением в НИУ ВШЭ и Сколтех.

3. Прохождение вступительных испытаний только в НИУ ВШЭ.

Состав и критерии оценивания портфолио размещены на странице Подготовка. 

Подробнее о траекториях поступления можно узнать на странице Траектория поступления.