Машинное обучение и суперкомпьютерное моделирование в экономике​​

1. Участие ведущих ученых из научных центров-партнеров мирового уровня в проведении занятий и формировании программ.
2. Выделенная образовательная среда - специальный компьютерный класс «Data Science», облачные ресурсы и суперкомпьютер.
3. Подход от «науки к образованию» - участие в проектах и исследованиях научных лабораторий Университета.
4. Получение компетенций для работы в высокотехнологичных отраслях экономики и ведущих научно-исследовательских центрах.
5. Программа предполагает углубленную подготовку в области методов машинного обучения, включая глубокое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

• Строить модели машинного обучения и оптимизации
• Создавать системы поддержки принятия решений на основе ИИ для цифровой экономики
• Использовать суперкомпьютерные технологии для анализа Больших данных и принятия эффективных решений
• Разрабатывать сложные программные системы во взаимодействии с бизнес-аналитиками, специалистами в области менеджмента, экономики и финансов

• Руководители по разработке программных продуктов, ориентированных на интеллектуализацию больших социально-экономических и организационно-технических систем
• Data Scientist
• Специалист по работе с Большими данными
• Data Engineer
• Специалист по исследованию операций

• Организации реального и финансового сектора экономики
• Высокотехнологичные организации
• Научные центры мирового уровня

Количество бюджетных мест — 15.
Количество мест с оплатой обучения — 10.

Стоимость обучения за год — 360 000 ₽.

Вступительные испытания:

• Базы данных
• Операционные системы
• Сети и телекоммуникации  (только для бюджетных мест)

• Современные технологии проектирования информационных систем
• Системный анализ в экономике
• Машинное обучение в прикладных экономических задачах
• Математическое программирование в экономике

• Высокопроизводительные компьютеры и параллельное программирование
• Суперкомпьютерное моделирование в экономических задачах
• Программирование гетерогенных компьютерных систем
• Обучение с подкреплением в экономических задачах
• Системы обработки аналитической информации
• Глубокое машинное обучение и нейронные сети
• Системы обработки Больших данных
• Графовые модели

• Учебный план
• Календарный учебный график
• Аннотации к рабочим программам дисциплинам
• ​Описание ОПОП​​
• ​Компетентностная модель выпускника
• ​Учебная практика​​
• Преддипломная практика
• ​Программа ГИА
• Производственная практика
• ​Производственная практика НИР
• Стандарт
• ​Рабочие программы дисциплин