기계 학습 수학 석사

(기존 — '통계 학습 이론'석사 과정)

이 공동 프로그램은 다음 세대의 과학자들이 효과적으로 기초 연구를 수행하고 통계 학습 이론의 새로운 도전적인 문제에 대해 연구하도록 교육합니다. 이 분야는 다양한 수학 및 컴퓨터 과학 분야의 최첨단에 있습니다. 수학적 통계, 기계 학습, 최적화, 정보 및 복잡성 이론을 포함하는 현대 과학의 가장 역동적 인 영역 중 하나입니다. 프로그램 시작부터 학생들은 주제별 실무 그룹에서 협력하고 연구에 적극적으로 참여하고 HSE 및 Skoltech 과학자뿐만 아니라 통계, 최적화 및 기계 학습 분야의 선도적 인 글로벌 전문가로부터 학습합니다.

프로그램 개요

이 프로그램은 통계, 최적화, 학습 이론, 정보 이론, 복잡성 이론뿐만 아니라 현대 정보 기술 분야의 과학과 혁신의 교차점을 포함하여 현대 수학 및 컴퓨터 과학의 다양한 분야의 교차로에 서 있습니다. HSE 와 Skoltech의 주요 전문가들은이 독특한 연구 중심 프로그램에서 공동으로 교육을 제공합니다.

학생들은 하나 이상의 실무 그룹 (연구 세미나)에 참여하여 초기 설문 조사 보고서의 초점 영역을 결정한 다음 통계 학습 이론에서 최첨단 연구와 기술의 교차점에서 문제를 해결합니다. 이 세미나는 수행되는 작업이 너무 복잡해서 한 사람만으로는 해결할 수 없기 때문에 팀워크를 기반으로합니다. 학생들은 복잡한 문제에 대한 성공적인 솔루션을 결정하기 위해 다양한 집단적 기술, 역량 및 경험을 결합하여 효과적으로 협업하는 방법을 배웁니다.

프로그램 과정은 Dr. Yurii Nesterov, Dr. Denis Belomestny, Dr. Dmitry Vetrov, Dr. Andrei Sobolevski, Dr. Alexey Naumov 및 Dr. Quentin Paris와 같은 세계적으로 유명한 학자를 포함한 HSE Ivan Oseledets 박사, Viktor Lempitsky 박사, Evgeny Burnaev 박사, Yury Maximov 박사를 포함한 Skoltech 교수들도 강의를 진행합니다. 이 팀은 다소 어리지만 멤버들은 이미 상당한 연구 성과를 거두었습니다.

이 프로그램은 정보 전송 문제에 대한 러시아 과학 아카데미 연구소뿐만 아니라 모스크바 주립 대학 및 모스크바 물리학 및 기술 연구소의 관련 학부와도 적극적으로 협력합니다. 졸업생은 주요 러시아 및 국제 기업에서 계속 일하며 뛰어난 수학적 기술에 대한 수요가 높습니다.

코스 HSE / Skoltech

1 학년

기본 과정

• 최신 데이터 분석 방법: 확률적 미적분
• 프로젝트 세미나/이노베이션 워크숍
• 수치 선형 대수학
• 현대적인 의사 결정 방법: 고급 통계 방법
• 기계 학습
• 고차원 통계 방법

선택 과목

• 데이터 과학 소개
• 효율적인 알고리즘 및 데이터 구조
• 디지털 이미지 처리
• 정보 및 코딩 이론
• 깊은 학습
• 기계 학습의 기하학적 방법

2학년

기본 과정

• 최신 알고리즘 최적화
• 연구 세미나

선택 과목

• 기계 학습을 위한 베이지안 방법
• 랜덤 행렬 이론
• 신경 베이지안 모델

이 프로그램은 수학 및 컴퓨터 과학과 관련된 가장 역동적이고 수요가 많은 분야의 연구원을 준비하는 것을 목표로 합니다. 석사 프로그램의 졸업생은 다음 분야 중 하나에서 인기 있는 실용적인 또는 연구 지향적인 경력을 추구할 수 있습니다.

• 업계, 컨설팅, 다양한 유형의 협회 및 재단, 정부 기관, 은행, 투자 펀드 등에서 분석 수행
• 방법론적 개발, 확률적 모델링, 통계적 추정, 운송 계획, 최적화 및 예측 작업과 관련된 전문가 활동은 물론 다양한 전문 분야에서 효율적인 방법, 제어 기술 및 데이터 분석을 제시합니다.
• 기계 학습, 엔지니어링 설계, 재무 분석, 모델링 및 운송 네트워크 최적화에 종사하는 분석 및 컨설팅 그룹에 대한 기술 지원 제공
• 분석, 연구 및 관리 부서의 관리 팀에 참여합니다.

통계 학습 이론 석사 프로그램의 졸업생은 확률 알고리즘 연구소 및 Weierstrass 응용 분석을 위한 비모수 통계 연구소와 같은 응용 수학, 수학적 모델링 및 컴퓨터 과학의 선도적인 글로벌 및 러시아 센터에서 연구 및 연구를 계속할 수 있는 충분한 교육을 받게 됩니다. 훔볼트 대학교(베를린), 루뱅 가톨릭 대학교(벨기에), 조제프 푸리에 대학교(그르노블), 막스 플랑크 수학 연구소(본), 만하임 대학교, ENSAE ParisTech(파리), Steklov의 확률론 및 수학 학부 수학 연구소(모스크바). 또한 Yandex, Google, Microsoft, Bosch, Huawei, Siemens 등 많은 선도 기업에서 이러한 배경을 가진 전문가에 매우 관심이 많습니다.