Thạc sĩ Toán học của Máy học

(Trước đây — Chương trình Thạc sĩ 'Lý thuyết Học tập Thống kê')

Chương trình chung này đào tạo thế hệ tiếp theo của các nhà khoa học để thực hiện hiệu quả các nghiên cứu cơ bản và giải quyết các vấn đề thách thức mới trong lý thuyết thống kê học. Lĩnh vực này là tiên tiến của các ngành toán học và khoa học máy tính khác nhau. Đây là một trong những lĩnh vực năng động nhất của khoa học hiện đại, bao gồm thống kê toán học, học máy, tối ưu hóa và lý thuyết thông tin và độ phức tạp. Ngay từ khi bắt đầu chương trình, sinh viên hợp tác trong các nhóm làm việc chuyên đề và tích cực tham gia nghiên cứu, học hỏi từ HSE và Skoltech cũng như các chuyên gia hàng đầu toàn cầu về thống kê, tối ưu hóa và học máy.

Tổng quan về Chương trình

Chương trình này đứng ở ngã ba đường của các ngành toán học và khoa học máy tính hiện đại, bao gồm thống kê, tối ưu hóa, lý thuyết học tập, lý thuyết thông tin, lý thuyết phức tạp, cũng như sự giao thoa giữa khoa học và đổi mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại. Các chuyên gia hàng đầu tại HSE và Skoltech cùng cung cấp hướng dẫn trong chương trình hướng nghiên cứu độc đáo này.

Sinh viên tham gia vào một hoặc nhiều nhóm làm việc (hội thảo nghiên cứu), nơi họ xác định các lĩnh vực trọng tâm cho một báo cáo khảo sát ban đầu và sau đó giải quyết các thách thức ở giao điểm của nghiên cứu và công nghệ tiên tiến trong lý thuyết học thống kê. Các cuộc hội thảo này được xây dựng dựa trên tinh thần đồng đội, vì các nhiệm vụ được thực hiện rất phức tạp nên không thể chỉ một mình một người giải quyết. Học sinh học cách cộng tác hiệu quả, tập hợp các kỹ năng, năng lực và kinh nghiệm tập thể đa dạng của họ để xác định các giải pháp thành công cho các vấn đề phức tạp.

Các khóa học của chương trình được giảng dạy bởi HSE hàng đầu, bao gồm các học giả nổi tiếng toàn cầu như Tiến sĩ Yurii Nesterov, Tiến sĩ Denis Belomestny, Tiến sĩ Dmitry Vetrov, Tiến sĩ Andrei Sobolevski, Tiến sĩ Alexey Naumov và Tiến sĩ Quentin Paris. Các bài giảng cũng được thực hiện bởi các giáo sư Skoltech bao gồm Tiến sĩ Ivan Oseledets, Tiến sĩ Viktor Lempitsky, Tiến sĩ Evgeny Burnaev và Tiến sĩ Yury Maximov. Nhóm này còn khá trẻ, nhưng các thành viên của nhóm đã đạt được những thành tựu nghiên cứu đáng kể.

Chương trình tích cực hợp tác với Viện Hàn lâm Khoa học Nga về các vấn đề truyền thông tin, cũng như với các khoa có liên quan tại Đại học Tổng hợp Moscow và Viện Vật lý và Công nghệ Moscow. Sinh viên tốt nghiệp tiếp tục làm việc cho các công ty lớn của Nga và quốc tế và có nhu cầu cao về các kỹ năng toán học đặc biệt của họ.

Các khóa học HSE / Skoltech

Năm thứ nhất

Các khóa học cơ bản

• Phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại: Giải tích Stochastic
• Hội thảo Dự án / Hội thảo Đổi mới
• Đại số tuyến tính số
• Phương pháp ra quyết định hiện đại: Phương pháp thống kê nâng cao
• Học Máy
• Phương pháp thống kê chiều cao

Khóa học tự chọn

• Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu
• Các thuật toán và cấu trúc dữ liệu hiệu quả
• Xử lý hình ảnh kỹ thuật số
• Thông tin và lý thuyết mã hóa
• Học kĩ càng
• Phương pháp hình học của học máy

năm thứ 2

Các khóa học cơ bản

• Tối ưu hóa thuật toán hiện đại
• Hội thảo nghiên cứu

Khóa học tự chọn

• Phương pháp Bayes cho Học máy
• Lý thuyết ma trận ngẫu nhiên
• Mô hình Neurobayesian

Chương trình nhằm mục đích chuẩn bị cho các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực năng động và có nhu cầu cao nhất liên quan đến toán học và khoa học máy tính. Sinh viên tốt nghiệp chương trình Thạc sĩ có thể theo đuổi sự nghiệp thực tế hoặc định hướng nghiên cứu, cả hai đều phổ biến trong một trong các lĩnh vực sau:

• Thực hiện các phân tích trong ngành, tư vấn, các loại hiệp hội và quỹ, các cơ quan chính phủ, ngân hàng, quỹ đầu tư, v.v.;
• Các hoạt động của chuyên gia liên quan đến phát triển phương pháp luận, mô hình xác suất, ước tính thống kê, lập kế hoạch giao thông, tối ưu hóa và các nhiệm vụ dự báo, cũng như đưa ra các phương pháp hiệu quả, công nghệ điều khiển và phân tích dữ liệu trong nhiều chuyên ngành khác nhau;
• Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho các nhóm phân tích và tư vấn tham gia vào học máy, thiết kế kỹ thuật, phân tích tài chính, mô hình hóa và tối ưu hóa mạng lưới giao thông;
• Tham gia vào đội ngũ quản lý của các phòng phân tích, nghiên cứu, hành chính.

Sinh viên tốt nghiệp chương trình Thạc sĩ Lý thuyết Học thống kê sẽ được hướng dẫn đầy đủ để tiếp tục học tập và nghiên cứu tại các trung tâm toán học ứng dụng, mô hình toán học và khoa học máy tính hàng đầu của Nga và toàn cầu, chẳng hạn như Phòng thí nghiệm thuật toán ngẫu nhiên và Viện thống kê phi tham số về phân tích ứng dụng Weierstrass và Stochastics và Khoa Toán học, Đại học Humboldt (Berlin), Đại học Công giáo Louvain (Bỉ), Đại học Joseph Fourier (Grenoble), Viện Toán học Max Planck (Bonn), Đại học Mannheim, ENSAE ParisTech (Paris), và Steklov Viện Toán học (Matxcova). Hơn nữa, nhiều công ty hàng đầu, chẳng hạn như Yandex, Google, Microsoft, Bosch, Huawei và Siemens, rất quan tâm đến các chuyên gia có kiến thức nền tảng như vậy.