Магистратура МИФИ: работа с данными и применение ИИ

Раздел: Трек: ML-инженер

Дисциплины: Программирование на Python, Машинное обучение с учителем, Теория вероятностей, Математическая статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тестирование, Предподготовка и анализ данных, Базы данных и язык SQL.

Дисциплины: Алгоритмы и структуры данных, Машинное обучение без учителя, Принципы разработки на Python, Операционные системы семейства Unix, Прогнозирование временных рядов, Софтскилы: навыки коммуникации и представления данных, Учебная практика.

Дисциплины: Разработка пайплайнов подготовки данных и обучения модели, Принципы и практики для улучшения базовой модели, Uplift‑моделирование, Вывод модели машинного обучения в производственную среду, Практический MLOps, Рекомендательные системы, Сотфскилы: гибкие методологии, Производственная практика.

Дисциплины: Преддипломная практика, Производственная практика, Защита выпускной квалификационной работы.

Раздел: Трек: CV-инженер

Дисциплины: Программирование на Python, Машинное обучение с учителем, Теория вероятностей, Математическая статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тестирование, Предподготовка и анализ данных, Базы данных и язык SQL.

Дисциплины: Алгоритмы и структуры данных, Машинное обучение без учителя, Принципы разработки на Python, Операционные системы семейства Unix, Прогнозирование временных рядов, Софтскилы: навыки коммуникации и представления данных, Учебная практика.

Дисциплины: Работа с изображениями и текстами, Свёрточные нейронные сети, Задача детекции компьютерного зрения, Задача сегментации компьютерного зрения, Обработка видеопотока, Генеративные модели машинного обучения, Софтскилы: гибкие методологии, Производственная практика.

Дисциплины: Преддипломная практика, Производственная практика, Защита выпускной квалификационной работы.

Раздел: Трек: NLP-инженер

Дисциплины: Программирование на Python, Машинное обучение с учителем, Теория вероятностей, Математическая статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тестирование, Предподготовка и анализ данных, Базы данных и язык SQL.

Дисциплины: Алгоритмы и структуры данных, Машинное обучение без учителя, Принципы разработки на Python, Операционные системы семейства Unix, Прогнозирование временных рядов, Софтскилы: навыки коммуникации и представления данных, Учебная практика.

Дисциплины: Работа с изображениями и текстами, Классические и глубинные модели по работе с текстом, Нейросетевые модели для последовательностей, Модели на базе архитектуры трансформер, Большие языковые модели, Генеративные модели машинного обучения для речи и текста, Софтскилы: гибкие методологии, Производственная практика в формате хакатона.

Дисциплины: Преддипломная практика, Производственная практика, Защита выпускной квалификационной работы.

Раздел: Трек: Data-инженер

Дисциплины: Программирование на Python, Машинное обучение с учителем, Теория вероятностей, Математическая статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тестирование, Предподготовка и анализ данных, Базы данных и язык SQL.

Дисциплины: Алгоритмы и структуры данных, Анализ бизнес-метрик и продвинутый SQL, Операционные системы семейства Unix, Практическая бизнес‑аналитика, Введение в системный анализ, Навыки коммуникации и представления данных, Учебная практика.

Дисциплины: Работа с данными в хранилище, Потоковая обработка данных и их хранение в озере, Облачные технологии и проектный практикум, Аналитические базы данных и хранилища, Автоматизация подготовки данных, Принципы проверки качества входных данных, Софтскилы: гибкие методологии, Производственная практика.

Дисциплины: Преддипломная практика, Производственная практика, Защита выпускной квалификационной работы.