Магистратура Инженерия машинного обучения с УРФУ

Чему вы овладеете в процессе обучения

В ходе программы вы погрузитесь в практику машинного обучения и научитесь превращать данные в работающие интеллектуальные решения. Обучение выстроено так, чтобы вы понимали не только сами алгоритмы, но и всю инженерную среду вокруг них.

• разработка и внедрение ML-моделей для прикладных задач в бизнесе и технологиях;
• применение принципов программной инженерии при создании надёжных и масштабируемых систем;
• исследование алгоритмов и автоматизация принятия решений на базе машинного обучения;
• понимание DevOps-подходов и работа с распределёнными вычислительными средами;
• проектирование хранилищ данных, настройка ETL-процессов и работа с большими объёмами информации.

Ключевые профессиональные навыки

• сбор, подготовка и структурирование данных для последующего анализа;
• очистка и приведение данных к рабочему формату;
• подбор и обучение моделей машинного обучения под конкретные задачи;
• построение и обучение нейронных сетей;
• создание систем генерации текста и изображений;
• разработка рекомендательных механизмов;
• выбор оптимального алгоритма и его реализация;
• инженерия признаков и улучшение качества моделей.

Инструменты и технологическая база

• Linux — базовая операционная система для разработки и развёртывания ML-решений;
• Python — основной язык для анализа данных и машинного обучения;
• PySpark — платформа для распределённой обработки больших массивов данных;
• Kaggle — среда для практики, соревнований и работы с реальными датасетами;
• PyTorch — фреймворк для создания моделей глубокого обучения;
• NumPy — библиотека для численных вычислений и линейной алгебры;
• Pandas — инструмент для анализа и обработки табличных данных;
• Hadoop — экосистема для работы с Big Data;
• Kubernetes — управление контейнеризированными приложениями;
• TensorFlow — библиотека для построения и обучения ML-моделей;
• Docker — платформа для контейнеризации и доставки решений;
• Django — фреймворк для создания веб-сервисов и ML-интерфейсов.