• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Машинное обучение и анализ данных
Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
15/10/2
15 бюджетных мест
10 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUSENG
Обучение ведётся на русском и английском языках

Кого и зачем здесь учат

Преимущества магистратуры

Стажировки

Перспективы после обучения

Вступительные испытания

Александр Владимирович Омельченко об образовательной программе «Машинное обучение и анализ данных»
В Питерской Вышке 20 лабораторий и исследовательских центров. Все они могут быть стартом научной карьеры для тех студентов, которые в ней действительно заинтересованы. Четверо учащихся в кампусе поделились впечатлениями о работе в лабораториях.
27 апреля
В лаборатории будут исследовать тексты на естественном языке, разрабатывать методы deep learning для их генерации и анализировать данные в компьютерной лингвистике. Яндекс как партнер проекта будет помогать привлекать ведущих специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных для работы в лаборатории на долгосрочной основе. Руководить лабораторией будет Иван Ямщиков, научный сотрудник Яндекса и доцент НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург.
23 апреля
Студенты и преподаватель Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук заняли третье место в соревновании NeurIPS 2020: Black-Box Optimization Challenge. Решение разрабатывалось совместно с лабораториями JetBrains Research.
27 января
Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.
13 января
Еще новости