<aside> 📚 Подробный учебный план траектории «Machine Learning»
</aside>
В рамках траектории студенты должны освоить курсы из нескольких блоков.
Цель блока Сформировать базу Data Scientist-а в машинном обучении, продукте и аналитике
Цель блока Научиться самостоятельно применять и разрабатывать DL-модели для решения практических задач и познакомиться со state-of-the-art методами
Обработка естественного языка (NLP)
🚧 Современная оптимизация
Цель блока Углубить экспертизу в современном ML-моделях (Generative AI, Graph ML) и расширить экспертизу на смежные области (MLOps, AI policy)
Избранные темы исследований в AI
Любые курсы других направлений по выбору
Полный список курсов магистратуры