AI Masters — вечерняя бесплатная образовательная программа в области наук о данных от Института ИИ МГУ.
Мы научим:
Обучать модели ML/DL
Работать с индустриальным стеком технологий
Писать хороший и эффективный код
Строить математические модели
Наша линейка курсов соответствует магистерским программам в области машинного обучения и бизнес-аналитики от ведущих университетов мира.
Срок обучения
2 года
Приём заявок
С мая по июль
Занятость
30 часов в неделю
Время занятий
С 18:00 до 21:00 в будние дни
Возраст абитуриентов
18 лет и выше
Стоимость обучения
Бесплатно
Направления
Data Science and Data Engineering
Эта программа дает глубокие теоретические и практические навыки в области анализа данных. Фокус на том, что реально работает. Жесткая математика и очень много практики
Лектор в Школа анализа данных Яндекс и ФКН ВШЭ Ст. преподаватель: МФТИ
Алексей Чернобровов
к.ф.-м.н., консультант по data science
Александр Дьяконов
Доктор физико-математических наук Профессор ВМК МГУ Лучший специалист по анализу данных по версии Kaggle (2012)
Владимир Панов
Ph.D. Высшая школа экономики
Иван Оселедец
Доктор физико-математических наук Профессор Сколтех
Александр Дайняк
Кандидат физико-математических наук Доцент кафедры Дискретной математики ФИВТ МФТИ
Александр Рубцов
Кандидат физико-математических наук Доцент НИУ ВШЭ Доцент МФТИ
Артем Сорокин
Senior Developer at DeepPavlov.AI
Дмитрий Дагаев
Кандидат физико-математических наук Доцент в Высшая школа экономики Заведующий Лабораторией исследований спорта
Даниил Мусатов
Кандидат физико-математических наук Доцент кафедры Дискретной математики ФИВТ МФТИ
Федор Иванов
Кандидат физико-математических наук ВШЭ / МФТИ / ИППИ РАН
Роман Исаченко
Кандидат физико-математических наук Преподаватель МФТИ
Александр Алексейцев
Head of Data Science at cian.ru
Дмитрий Гронский
Окончил Физтех и ШАД, сейчас - ведущий разработчик в группе разработки MLPlatform @ Ozon, до этого работал в Mail.ru (myTarget, Pandao.ru, Маруся) фуллстек MLE (MLE+DE+DS), Яндексе и Zvooq. Интересуюсь всем, что так или иначе связано с данными c фокусом в настоящий момент на инфраструктуре вокруг ML и MLOps.