Магистерская программа «Математика машинного обучения» (ранее - программа «Статистическая теория обучения»)

 Математика машинного обучения – совместная магистерская программа «Высшей Школы Экономики» и Сколтеха. Программа готовит научные кадры, которые смогут совмещать на самом высоком уровне фундаментальные исследования и решение сложных практических задач в одном из самых перспективных направлений науки – теории машинного обучения. Эта область находится на стыке дисциплин математики и компьютерных наук: математической статистики, машинного обучения, оптимизации, теории информации, теории сложности и других. Студенты уже на уровне подготовки магистерских работ вовлекаются в активную научную деятельность в рабочих группах. Преподаватели – ведущие специалисты Сколтеха и ВШЭ, а также приглашенные мировые лидеры в данных научных областях.

Задачи

Задачей магистерской программы является знакомство студентов с наиболее актуальными результатами в области статистической теории обучения и ее приложений, необходимым математическим аппаратом, а также развитие у студентов навыков проведения самостоятельных научных исследований в данной области.

Развить у студентов навыки разработчика и исследователя в области статистической теории обучения до уровня,  соответствующего самым высоким профессиональным требованиям, предъявляемым ведущими отечественными и зарубежными компаниями и научно-образовательными центрами.

Развить у студентов лидерские качества и навыки применять полученные фундаментальные и прикладные знания для выбора актуальной задачи (которая может быть решена в рамках концепции статистической теории обучения), разработки алгоритмов решения данной задачи, организации процесса разработки, в том числе, с привлечением узконаправленных специалистов в разных областях.

Научить студентов разрабатывать математические и имитационные модели для решения задач машинного обучения, использовать стандартные компьютерные средства для исследования эффективности их работы, пользоваться профессиональными поисковыми системами, представлять полученные результаты в форме публикаций и докладов, делать экспертные оценки.

Курсы, преподаваемые сотрудниками лаборатории

• Markov Chains 

 Преподаватели: Гольдман Артур, Самсонов Сергей

• Modern Algorithmical Optimization 

 Преподаватель: Двинских Дарина

• Mathematical Foundations of Reinforcement learning

 Преподаватели: Левин Илья, Наумов Алексей

• High Dimensional Probability and Statistics

 Преподаватели: Носков Федор, Наумов Алексей, Quentin Paris

• Mentor's Seminar "Math of Machine Learning"

 Преподаватели: Носков Федор, Наумов Алексей

• Additional Topics in Probability Theory 

 Преподаватели: Самсонов Сергей, Ульянов Владимир