Бакалавриат
Направление: Прикладная математика и информатика
Прикладное машинное обучение
очная
4 года
Военная кафедра
ru
русский
Информация о поступлении
Вступительные испытания
- Математика
- Русский язык
- На выбор: Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) или Физика или Иностранный язык
Программы вступительных испытаний
Количество мест
Бюджетные места
105
В т.ч. особая квота
11
В т.ч. целевая квота
11
В т.ч. отдельная квота
11
Платные места
20
Данные приёма
2024 года
2024 года
Конкурс
2,86
чел./место
Средний балл (ЕГЭ)
86,42
Стоимость обучения
От: 350 000
Описание программы
Образовательная программа "Прикладное машинное обучение" направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и науки о данных. Студенты этой программы изучают математические основы машинного обучения и анализа данных, языки программирования и инструменты создания интеллектуальных программных систем.
В рамках обучения студенты изучат теоретическую и практическую составляющие машинного обучения, компьютерного зрения и обработки текста на естественном языке. Также они будут заниматься анализом и обработкой больших данных, оценкой качества данных, визуализацией информации и созданием, обучением и оценкой качества глубоких нейронных сетей для решения прикладных задач. Кроме того, они будут углубленно изучать язык программирования Python, будут знакомиться с математическими методами для решения оптимизационных задач в различных областях экономики и финансов, изучат математические модели для обоснования финансовых решений.
Выпускники этой программы смогут работать аналитиками данных, инженерами в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Они смогут создавать рекомендательные системы, интеллектуальных чат-ботов, системы компьютерного зрения. Кроме того, они могут стать специалистами в области разработки высокопроизводительных программных систем в банковском секторе или в крупных корпорациях или интернет-компаниях.
В рамках обучения студенты изучат теоретическую и практическую составляющие машинного обучения, компьютерного зрения и обработки текста на естественном языке. Также они будут заниматься анализом и обработкой больших данных, оценкой качества данных, визуализацией информации и созданием, обучением и оценкой качества глубоких нейронных сетей для решения прикладных задач. Кроме того, они будут углубленно изучать язык программирования Python, будут знакомиться с математическими методами для решения оптимизационных задач в различных областях экономики и финансов, изучат математические модели для обоснования финансовых решений.
Выпускники этой программы смогут работать аналитиками данных, инженерами в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Они смогут создавать рекомендательные системы, интеллектуальных чат-ботов, системы компьютерного зрения. Кроме того, они могут стать специалистами в области разработки высокопроизводительных программных систем в банковском секторе или в крупных корпорациях или интернет-компаниях.
Стратегические партнеры
Руководители программы
Макрушин
Сергей Вячеславович
- К.э.н., доцент
- Руководитель лаборатории Искусственного интеллекта и сетевого анализа, доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных
- Область научных интересов: теория сложных сетей, глубокое обучение на графах, семантический анализ текстов и диалоговые системы, базы знаний, анализ финансово-экономических данных Исследовательские проекты: руководство 4 проектами в интересах ПАО «Сбербанк» («Исследование применимости инновационной технологии граф знаний и инструментов искусственного интеллекта для целевой омниканальной базы знаний «Knowledge Assistant» в интересах ПАО Сбербанк»; «Разговорный искусственный интеллект с эмпатическим вовлечением пользователя в обществе на определенные тем на естественном языке»; «Проверка гипотезы о достаточности структурированных данных из базы знаний Wikidata»); руководство 1 проектом в интересах «Газпромбанк»: «Обогащение графового хранилища данных автоматически размеченными транзакциями клиентов и разработка модификации модели предсказания дефолтов, использующей дополнительные признаки на основе обогащенных данных графового хранилища». Научные монографии: «Парадигмы цифровой экономики: технологии искусственного интеллекта в финансах и финтехе»; «Гис-технологии для управления устойчивым пространственным развитием регионов России».
После окончания программы выпускники смогут
Ставить и решать оптимизационные задачи в различных сферах экономики и финансов
Применять методы и инструменты анализа данных и машинного обучения при подготовке аналитического обоснования финансово-экономических решений
Применять математический аппарат при разработке вычислительных алгоритмов для решения задач в области экономики и финансов
Составлять прогнозы, готовить рекомендации для принятия финансово-экономических решений
Собирать наборы данных, в том числе больших данных, выполнять их подготовку для анализа в соответствии с решаемой прикладной задачей
Выполнять анализ качества данных, выявлять и корректировать отклонения в данных и выполнять визуализацию данных
Решать прикладные задачи машинного обучения, оценивать качество решений и интерпретировать их результаты
Строить, обучать и оценивать качество моделей глубокого обучения в прикладных задачах
Выполнять сборку модулей и компонент программной реализации моделей машинного обучения и развертывания реализации моделей машинного обучения
Дисциплины программы
-
Алгоритмы и структуры данных в языке PythonВ рамках этого фундаментального годового курса не только формируется навык программирования на одном из самых востребованных языков, но и закладываются знания о ключевых структурах данных и алгоритмах.
-
Практикум по программированиюНа этом двухлетнем предмете студенту получают навыки самостоятельного программирования и решения задач от самых простых в первом семестре до тяжелых коллективных проектов в четвертом.
Здесь нет лекций, только практика кодинга под руководством опытного наставника-профессионала. -
Машинное обучениеЭтот курс научит вас использовать самые распространенные инструменты для анализа данных и машинного обучения. После освоения данного курса вы научитесь применять классические модели регрессии и классификации, писать код для обучения и тестирования моделей, вести проекты в области построения интеллектуальных систем.
-
Технологии обработки данныхДля работы с данными необходимо знать их форматы, структуру и основные инструменты работы с данными в разных формах. На этом курсе студенты учатся работать с наиболее распространенными форматами данных, изучают средства парсинга, обработки и очистки данных.
-
Глубокое обучениеВ рамках этой дисциплины студенты научатся работать с нейронными сетями, строить современные модели обработки текстов, изображений, видеоданных на основе методов глубокого обучения и использованием современных библиотек, в том числе с вычислениями на GPU.
-
Технологии обработки больших данныхЭтот уникальный авторский курс знакомит с самыми передовыми технологиями обработки и анализа больших объемов данных.
-
Обработка текстов на естественных языкахНа этом предмете студенты погрузятся в увлекательный мир обработки текстов на естественных языках - области, которая сейчас очень востребована во многих областях - от машинного перевода до голосовых помощников.
-
Рекомендательные системы и коллаборативная фильтрацияСтуденты на этом предмете будут учиться строить рекомендательные системы наподобие работающих в сердце всех крупных коммерческих компаний. Студенты данного курса научатся и внутреннему устройству рекомендательных систем и инструментальным средствам их создания.
-
Машинное зрениеЦель дисциплины заключается в изучении методов цифровой обработки изображений с элементами машинного обучения. Излагаемые алгоритмы применяются при проектировании автономных устройств (роботов), а также используются в интеллектуальных задачах обработки изображений
Карьера и работа
Специалисты, получившие подготовку по данной программе бакалавриата, находят работу в :
- банках,
- инвестиционных,
- страховых,
- телекоммуникационных,
- торговых,
- производственных компаниях,
- организациях различных форм собственности, индустрии и бизнеса, осуществляющих разработку и использование информационных систем, интеллектуальных продуктов и сервисов, основанных на технологиях и научных достижениях в области анализа данных и принятия решений.
Организации, в которых можно пройти практику с последующим трудоустройством
Уникальные преимущества программы
-
Компаниям практически любой сферы деятельности сегодня требуется проведение анализа данных, и выпускники программы легко находят работу
-
Обучение на программе обеспечивает фундаментальные знания и практические навыки необходимые для разработки и внедрения цифровых технологий.
-
Программа обучения составлена и актуализируется с учетом требований работодателей
-
Студенты проходят практику в ведущих банках, инвестиционных, страховых, консалтинговых и производственных компаниях (Сбербанк, Газпромбанк, ВТБ, Альфа-капитал, Финам, Ингосстрах, KPMG, Deloitte и др.)
-
Возможность построения индивидуальной траектории обучения на старших курсах.
-
Возможность участия в научной и научно-практической деятельности.
Ведущие преподаватели
Коротеев
Михаил Викторович
- Кандидат экономических наук
- Доцент Департамента анализа данных и машинного обучения; Заместитель декана по учебной работе Факультета информационных систем и анализа больших данных
- Специалист по машинному обучению и системам нечеткой логики. Реализовал ряд проектов в области анализа данных для крупнейших российских банков и финансовых компаний. Автор более 25 научных статей в ведущих мировых изданиях.
Романова
Екатерина Владимировна
- Кандидат физико-математических наук
- Доцент Департамента анализа данных и машинного обучения
- Автор научных статей в области гравитации и космологии, математического моделирования и ИИ.
Золотарева
Екатерина Леоновна
- Кандидат экономических наук
- Специалист по машинному обучению и их применению в системах управления рисками. Закончив Финансовый университет, несколько лет работала в области управления рисками, затем руководила подразделениями анализа рисков в крупнейших российских банках. Реализовала ряд проектов в области анализа данных для крупнейших российских банков и финансовых компаний.
Никитин
Петр Владимирович
- Кандидат педагогических наук, доцент
- Доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных
- Специалист в области дата-инжиниринга, анализа больших данных и машинного обучения. Эксперт WorldSkills Russia по компетенции «Веб-дизайн и разработка». Участник и член программных комитетов всероссийских и международных конференций в области информатики, информационных технологий, анализа данных и машинного обучения. Один из организаторов семинара «Web Engineering in Education» (WEE) в рамках «The International Conference on Web Engineering». Автор более 120 научных работ, включая объекты интеллектуальной собственности (патенты на изобретения и полезные модели, свидетельства регистрации программ для ЭВМ и баз данных), статей, индексируемых в международных базах Web of Science и Scopus.
Рябов
Павел Евгеньевич
- Доктор физико-математических наук, доцент
- Профессор Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных
- Ведущий специалист в области топологического анализа данных ди-намических систем. Автор более 25 работ, индексируемых междуна-родными базами цитирования «Scopus» и «Web of Science». Исследо-вания по направлению математика и механика поддержаны научны-ми фондами РФФИ и РНФ. Один из авторов ряда рабочих программ, учебных пособий и сбор-ников задач по дисциплинам «Теория вероятностей и математическая статистика», «Современные проблемы стохастической финансовой математики» с использованием инструментария «Jupyter Notebook» и «Wolfram Mathematica». Член диссертационного совета Д212.125.14 по специальности 01.02.01 Теоретическая механика (физико-математические науки), член Американского математического общества по реферированию публикаций, член редакционной коллегии журнала «Компьютерные исследования и моделирование».
Как поступить
Выбрать программу бакалавриата
Собрать документы/ Заполнить электронную анкету
Написать
заявление
заявление
Пройти вступительные испытания
Начать
обучение
обучение
Почему абитуриенты выбирают наш ВУЗ?
- Государственный ВУЗ
- Наличие бюджетных мест
- Развитая инфраструктура
- Военный учебный центр
- Студенческая жизнь
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации – один из ведущих государственных вузов со 100-летней историей, который стабильно входит в ТОП-10 вузов страны и является главной кузницей управленческих кадров для органов государственной власти, банков, финансовых, страховых и аудиторских компаний. Выпускники вуза входят в пятерку самых востребованных среди работодателей!
Статус Финансового университета – это гарантия высокого качества образования, широкий выбор программ по самым востребованным направлениям, экспертный уровень преподавательского состава, практика в самых успешных компаниях и возможность параллельно обучаться на международных программах. Большой успех начинается с большой мечты. Осуществить ее возможно, если ты поступишь в Финуниверситет!
Финансовый университет – лидер среди ведущих государственных вузов страны по числу бюджетных мест!
Ежегодно в Финансовый университет поступают более 4 000 студентов, при этом больше половины из них учится на бюджетной основе!
Более того, при отличной успеваемости и наличии свободных мест, студент может в процессе обучения перейти с платной основы на бюджет.
Благодаря развитой инфраструктуре Финансовый университет на время учебы станет вашим вторым домом!
Комфортабельные современные учебные корпуса Финансового университета удобно расположены рядом со станциями метро Москвы.
Студентам предоставляются места в комфортных общежитиях, в каждом корпусе работают уютные столовые, кафе и кофейни.
Библиотечно-информационный комплекс, содержащий около 1 млн печатных изданий и электронный доступ к международным ресурсам, монографиям, учебниками, диссертациям, журналам, базам данных, поможет подготовиться к любым зачетам и экзаменам на самом высоком уровне!
Бесплатно вы сможете посещать и спортивно-оздоровительный комплекс с бассейном, гимнастическим и тренажерным залами.
Комфортабельные современные учебные корпуса Финансового университета удобно расположены рядом со станциями метро Москвы.
Студентам предоставляются места в комфортных общежитиях, в каждом корпусе работают уютные столовые, кафе и кофейни.
Библиотечно-информационный комплекс, содержащий около 1 млн печатных изданий и электронный доступ к международным ресурсам, монографиям, учебниками, диссертациям, журналам, базам данных, поможет подготовиться к любым зачетам и экзаменам на самом высоком уровне!
Бесплатно вы сможете посещать и спортивно-оздоровительный комплекс с бассейном, гимнастическим и тренажерным залами.
Наличие Военного учебного центра в вузе – одно из важнейших преимуществ, позволяющее студентам получить специальную подготовку и дополнительное образование по воинским специальностям и не прерывать учебу на службу в армии.
Студентам, успешно прошедшим курс военного обучения и итогового учебного сбора, по окончании Финансового университета присваивается воинское звание «лейтенант запаса» или «сержант запаса» и выдается военный билет.
Выпускники вузов, прошедшие обучение на военных кафедрах, не подлежат призыву в армию.
Студенческая жизнь – вот что останется в памяти навсегда после получения Диплома о высшем образовании!
Получить новые впечатления и заряд позитива, раскрыть свои таланты наши студенты могут в творческих и интеллектуальных клубах и коллективах – в хореографических, вокальных, театральных и хоровых студиях.
Интеллектуальные состязания ждут вас в Клубе дебатов, Клубе эрудитов, Клубе ораторского мастерства и Кейс-клубе.
Зарядиться силой и здоровьем вы сможете в спортивных секциях по более чем 20 направлениям – футбол, баскетбол, художественная гимнастика, теннис, хоккей, дзюдо, керлинг и др.
Благодаря большому разнообразию клубов по интересам студенческие годы в Финансовом университете будут насыщенными, увлекательными и наполненными ярким досугом!
Получить новые впечатления и заряд позитива, раскрыть свои таланты наши студенты могут в творческих и интеллектуальных клубах и коллективах – в хореографических, вокальных, театральных и хоровых студиях.
Интеллектуальные состязания ждут вас в Клубе дебатов, Клубе эрудитов, Клубе ораторского мастерства и Кейс-клубе.
Зарядиться силой и здоровьем вы сможете в спортивных секциях по более чем 20 направлениям – футбол, баскетбол, художественная гимнастика, теннис, хоккей, дзюдо, керлинг и др.
Благодаря большому разнообразию клубов по интересам студенческие годы в Финансовом университете будут насыщенными, увлекательными и наполненными ярким досугом!
Приемная комиссия
+7(495)249-5249 9:00-18:00
График работы приёмной комиссии: понедельник-пятница: 9:00-18:00
125993, Москва, Ленинградский пр-т, д.51/1