Статистика и искусственный интеллект (магистр наук)

Учебный процесс состоит из трех этапов. На первом этапе укрепляются основные знания и навыки в области статистических методов и вывода. Рассматриваются такие темы, как частотный и байесовский вывод, анализ данных, обобщенные линейные модели, статистические вычисления и коммуникация. Эти области закладывают основу для понимания механизмов искусственного интеллекта и машинного обучения. На втором этапе проводится более углубленное изучение в рамках модулей по контролируемому и неконтролируемому обучению, глубокому обучению и статистическим моделям сложных процессов. Наряду со статистическими и вычислительными принципами, используемыми для вывода структуры в этих моделях, развивается практическое понимание посредством их применения к реальным данным. На третьем этапе выполняется независимый исследовательский проект по выбранной теме под руководством экспертов из Школы математических наук. Это может включать углубление понимания темы, представленной в учебном модуле, исследование ранее не рассматривавшейся темы или проведение расширенного анализа данных.