AI360: ML Native: программа бакалавриата Университета ИТМО

Студенты получают фундаментальные знания в математике, информатике и программировании, которые служат основой для глубокого понимания современных методов и технологий машинного обучения. Особое внимание уделяется изучению теоретических основ машинного обучения, включая такие темы, как линейная алгебра, математическая статистика, теория вероятностей и оптимизационные методы. Студенты также осваивают практические навыки разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения, работы с большими данными, применения глубоких нейронных сетей и других передовых методов искусственного интеллекта.

Программа предусматривает активное участие студентов в исследовательских проектах и реальных кейсах из различных отраслей, где они могут применить полученные знания и навыки для решения практических задач. Выпускники программы готовы к работе в ведущих ИТ-компаниях, научно-исследовательских центрах, а также к продолжению образования в магистратуре и аспирантуре.

Студенты получат знания в области математического анализа, алгоритмов и структур данных, MLOps, научатся проектировать решения в сфере генеративных технологий, больших языковых моделей, компьютерного зрения, автономных систем. Программу разработали эксперты Яндекса, Сбера, Школы анализа данных и вузов-участников — ведущие исследователи и разработчики в области ИИ. 

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык,
• Продвинутое машинное обучение,
• Современные вопросы искусственного интеллекта,
• Параллельные алгоритмы,
• Продвинутые алгоритмы,
• Теория чисел,
• Алгоритмы в математике,
• Дополнительные главы современного программирования,
• Тестирование,
• Ассемблер,
• Клиент-серверное программирование,
• Методы трансляции,
• Фронтенд разработка,
• Эволюционные вычисления,
• Дополнительные главы теоретической информатики,
• Рекомендательные системы,
• Введение в биоинформатику,
• Распределенное программирование,
• Теория сложности,
• Дополнительные главы прикладного программирования,
• Современные вопросы теоретической информатики,
• Криптография,
• Вычислительная геометрия,
• Теория игр,
• Теория типов,
• Прикладное программирование,
• Обработка изображений,
• Программирование на видеокартах,
• Современное программирование,
• Языки программирования Kotlin,
• Web-программирование,
• Разработка мобильных приложений,
• Продвинутый C++,
• Основы интеллектуальной собственности,
• Инновационная экономика и технологическое предпринимательство,
• Бизнес-модели основных секторов инновационной экономики,
• Стартап с нуля: от идеи до выхода на рынок, Ф
• Базы данных,
• Линейная алгебра,
• Математический анализ,
• Теория вероятностей,
• Дифференциальные уравнения,
• Компьютерное зрение,
• Машинное обучение,
• Анализ данных,
• Математическая статистика,
• Методы оптимизации,
• Операционные системы,
• Компьютерные сети,
• Технологии программирования,
• Языки программирования C++,
• Парадигмы программирования,
• Архитектура ЭВМ,
• Введение в цифровую культуру,
• Введение в программирование,
• Дискретная математика,
• Функциональное программирование,
• Параллельное программирование,
• Математическая логика,
• Теория кодирования,
• Алгоритмы и структуры данных.