(ex Машинное обучение и высоконагруженные системы)
Диплом государственного образца с приложением на английском языке
Чем занимается Machine Learning Engineer
Обрабатывает большие объемы информации
Разрабатывает и обучает алгоритмы
Строит модели машинного обучения
Актуальность программы
Машинное обучение встречается практически во всех сферах жизни: от рекомендаций в мобильных приложениях до медицины. Поэтому спрос на грамотных специалистов по Machine Learning растёт из года в год.
Машинное обучение встречается практически во всех сферах жизни: от рекомендаций в мобильных приложениях до медицины. Поэтому спрос на грамотных специалистов по Machine Learning растёт из года в год.
Выпускники программы смогут начать карьеру в сфере анализа данных и машинного обучения и претендовать на позиции Data Engineer, Machine Learning Engineer, DevOps-инженера, MLOps-инженера, Data Scientist, Data Analyst в передовых компаниях
Записаться на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
НИУ ВШЭ — ведущий университет России. У нас готовят специалистов в области социально-экономических, гуманитарных, физико-математических, компьютерных и инженерных наук, а также коммуникации и дизайна.
Преподаватели — профессора, учёные-исследователи и эксперты-практики, которые совмещают работу в университете и индустрии.
Наивысший рейтинг качества подготовки специалистов в области ИИ А+ — 1 место по критериям «Востребованность выпускников в найме» и «Качество образовательной среды»
«Искусственный интеллект» — практико-ориентированная онлайн-программа магистратуры. Вы получите практический опыт решения задач по машинному обучению и усилите навыки промышленной разработки высоконагруженных систем
В прошлом учебном году студенты оценили содержание дисциплин и подачу материала от преподавателей на 4,5 из 5*
*Данные по итогам проведения студенческой оценки преподавания
Как проходит обучение
Удобное время занятий
Лекции, семинары и вебинары проходят онлайн вечером в будние дни — чтобы вы могли совмещать учёбу и работу. После этого занятия появляются в записи
Индивидуальная траектория обучения
Сами выбираете дополнительные курсы, формируете расписание и интенсивность обучения
Практико-ориентированность
В программе — проектные семинары с экспертами-практиками из ведущих компаний индустрии и решение реальных кейсов
1
3
2
Программа
1 модуль
2 модуль
3 модуль
4 модуль
Обязательные дисциплины
Семинар наставника
Математика для анализа данных
Семинар наставника
Математика для анализа данных
Семинар наставника
Прикладная статистика для анализа данных
Основы промышленной разработки
Основы программирования на Python
Основы программирования на Python
Ключевой семинар: машинное обучение
Ключевой семинар: машинное обучение
Семинар наставника
Прикладная статистика для анализа данных
Основы промышленной разработки
Deep Learning
Дисциплины по выбору
Алгоритмы и структуры данных
1 модуль
2 модуль
3 модуль
4 модуль
Обязательные дисциплины
Обработка и анализ больших массивов данных
Глубинное обучение
Обработка и анализ больших массивов данных
Автоматическая обработка текста
Распределенные системы
Проектный семинар «Сбор и обработка больших данных»
Байесовские методы в машинном обучении
Научно-исследовательский семинар «Прикладные задачи анализа данных»
Подготовка к собеседованию на позиции Data Scientist и Machine Learning Engineer
Компьютерное зрение
Методы оптимизации в машинном обучении
Написание ВКР
Дисциплины по выбору
Алгоритмы и структуры данных 2
Глубинное обучение для звука
Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга
Practical Reinforcement Learning
Преподаватели
Мария Тихонова
Senior Data Scientist, Salute Devices, Сбер, Преподаватель ВШЭ
Сергей Горшков
Picsart, до этого работал в Яндексе и Авито. Преподаватель Факультета компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
Анатолий Бардуков
Старший разработчик в Яндекс. Приглашенный преподаватель: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
Алексей Романенко
Приглашенный преподаватель: Факультет компьютерных наук / Базовая кафедра «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления»
Елена Кантонистова
Академический руководитель образовательной программы: «Искусственный интеллект»
Начните обучение, чтобы стать востребованным специалистом
Отзывы студентов
Я долго вынашивал идею получить профильное образование в области Computer Science, так как в работе программистом с непрофильным специалитетом какие-то свои небольшие ограничения всё же чувствуются. Когда-то я пробовал учиться заочно в другой магистратуре, но очень скоро понял, что заветный профильный диплом я может и получу, но какие-то полезные навыки и знания едва ли. После этого я начал искать магистратуру, где можно получить и новые знания, и диплом, и всё это при гибком
Как говорится, построить модель машинного обучения — уже 80% работы. Остальные 80% - извлечь из нее пользу. Несмотря на то, что слова выше — шутка, умение строить сервисы вокруг разработанных моделей было для меня основным ориентиром при выборе программы. Другим важным фактором стало то, что от абитуриентов уже ожидалось владение навыками в математике и программировании, что положительно сказывается на скорости прогресса всего набора.
Я выбрал программу «Машинное обучение и высоконагруженные системы» по нескольким причинам: Это полноценная очная магистратура онлайн. В ней сочетаются классические CS, математические и прикладные курсы. Учебный план разнообразен, и у студентов с возможностью выбора дисциплин. Кроме того, было важно, что программа обеспечивала «мягкий старт» для студентов без богатого опыта программирования и гибкое варьирование сложности задач и загрузки в ходе обучения
Выпускник программы
Евгений Морозов
Выпускник программы
Мурат Хажгериев
Выпускник программы
Алексей Меглей
Выпускник программы
Алексей Меглей
Я долго вынашивал идею получить профильное образование в области Computer Science, так как в работе программистом с непрофильным специалитетом какие-то свои небольшие ограничения всё же чувствуются. Когда-то я пробовал учиться заочно в другой магистратуре, но очень скоро понял, что заветный профильный диплом я может и получу, но какие-то полезные навыки и знания едва ли. После этого я начал искать магистратуру, где можно получить и новые знания, и диплом, и всё это при гибком графике, позволяющем совмещать учёбу с работой. К своему удивлению я обнаружил, что такие программы как раз начали появляться в ведущих российский вузах, и, прикинув все возможные варианты, я выбрал программу МОВС на ФКН ВШЭ, о чём ещё ни разу не пожалел.
Для меня важным фактором выбора программы был баланс между освещением инженерных вопросов и лежащего в основе математического аппарата. Имея за плечами опыт прохождения ряда курсов, при всех плюсах первых, они, к сожалению, не дают системного видения предмета и целостного подхода к обучению. Очень удобным мне показалось, возможно поучаствовать в марафоне по подготовке к поступлению, что позволило освежить ряд аспектов, которые я проходил во время получения первого образования и успешно забыл за прошедшие годы. Большой плюс программы, — это удаленный формат, крайне удобно после окончания рабочего дня, не тратить время на дорогу в ВУЗ, а сразу подключиться к уроку.
Выпускник программы
Мурат Хажгериев
Как говорится, построить модель машинного обучения — уже 80% работы. Остальные 80% - извлечь из нее пользу. Несмотря на то, что слова выше — шутка, умение строить сервисы вокруг разработанных моделей было для меня основным ориентиром при выборе программы. Другим важным фактором стало то, что от абитуриентов уже ожидалось владение навыками в математике и программировании, что положительно сказывается на скорости прогресса всего набора.
Что касается онлайн формы обучения, то изначальные ожидания были следующие: с одной стороны, это возможность учиться из любой точки мира без необходимости тратить несколько часов в день на дорогу; с другой же, был риск предоставленности самому себе. По итогу же страхи не оправдались: преподаватели и другие сотрудники программы были на связи все время, коллективные проекты и периодические неформальные встречи позволили найти новых друзей-единомышленников.
Если резюмировать, это хорошая программа. Она делается с любовью к делу. Если вы можете гарантировать то же — подавайтесь.
Преимущества онлайн-магистратуры
Комфортное совмещение учёбы и работы
Обучение из любой точки мира
Практико-ориентированность
Гибкий формат обучения
Отсрочка от армии
Образовательный кредит
Индивидуальная траектория обучения
Налоговый вычет
Доступ к онлайн-ресурсам НИУ ВШЭ
Возможность участвовать в программах международной студенческой мобильности
Записаться на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
Возможен образовательный кредит с государственной поддержкой от Сбера под 3% годовых
На магистратуре вы пройдёте широкий спектр курсов как по машинному обучению, так и по высоконагруженным системам.
Мы создали программу таким образом, чтобы на каждом курсе вы получили глубинные теоретические знания и смогли отработать их на практике — в рамках проектных семинаров с преподавателями и экспертами-практиками отрасли.
Вы справитесь со вступительными испытаниями и программой, если изучали высшую математику на бакалавриате в техническом университете и имеете базовые знания одного из языков программирования.
А чтобы ещё лучше подготовиться к вступительным испытаниям, присоединяйтесь к онлайн-марафону.
Обучение на магистратуре будет проходить вечером в будние дни. Так вы сможете продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание.
Мы рекомендуем выделить на занятия и самостоятельную работу около 20−30 часов в неделю.
Нет, приезжать в здания Вышки не нужно, подавать документы и защищать выпускную квалификационную работу вы будете в онлайн-формате.
Диплом магистра государственного образца по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика НИУ ВШЭ. В документе не будет указано, что обучение проходило в дистанционной форме.
Оплатить обучение можно 4 платежами. Первый платёж вносится при заключении договора об обучении, а следующие — перед началом каждого семестра.
Длительность программы — 2 года, это фиксированный срок. В конце второго года вы защитите выпускную квалификационную работу.
Образовательный кредит с господдержкой от Сбера — это помощь студентам, поступившим в университет. Вам не нужно вносить полную сумму семестра при поступлении на платное обучение в Вышке Онлайн — банк сделает это за вас. Весь период обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет. Как оформить образовательный кредит, расскажем на бесплатной консультации и ответим на все ваши вопросы.