Магистратура "Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения" РГЭУ (РИНХ), Ростов-на-Дону

В рамках обучения осваивается построение и анализ математических моделей для машинного обучения, включая глубокие нейронные сети, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Особое внимание уделяется работе с большими данными, методам оптимизации и прикладным аспектам — от управления проектами до их юридического сопровождения.

Выпускник этой программы становится универсальным экспертом, который не только понимает внутреннюю механику алгоритмов искусственного интеллекта, но и умеет превращать теоретические выкладки в эффективные прикладные решения для бизнеса и науки.

Основные дисциплины:

• Методы оптимизации для машинного обучения
• Избранные вопросы теории вероятностей и математической статистики
• Питон для анализа данных
• Основы нейронных сетей
• Научно-исследовательский семинар
• Инструментальные методы и технологии управления проектами
• Анализ временных рядов
• Иностранный язык для профессиональной коммуникации
• Бизнес-аналитика.

Профильные дисциплины:

• Интеллектуальный анализ больших данных
• Правовые основы разработки и внедрения информационных технологий
• Глубокое обучение
• Машинное обучение: математические основы
• Прикладное машинное обучение
• Компьютерное зрение
• Операторы свертки и обработка изображений
• Нейронные сети для мобильных приложений
• Обучение с подкреплением и его приложения
• Инженерия знаний
• Обработка естественного языка.