Искусственный интеллект и Интердисциплинарные Исследования
и разработка
«мягкие навыки»
Партнёр программы — Банк ВТБ.
Магистерская программа ИИИИ продолжает совместный проект Банка и Физтеха — лабораторию
«Машинное обучение в банковских технологиях».
Вместе мы ищем способы сделать ИИ этичным,
полезным и безопасным.
значимых IT-систем
- ИИ-блокДадим фундаментальные знания в сфере машинного и глубокого обучения, анализа текстов и изображений01
- ИД-блокПогрузим в реальные проблемы, стоящие перед тимлидом, руководителем IT-отдела или архитектором02
- ИФ-блокРасскажем, как работает мир с древних времён03
заведующий кафедрой «Машинное обучение и цифровая гуманитаристика» МФТИ, профессор кафедры «Интеллектуальные системы» МФТИ, с.н.с. отдела «Интеллектуальные системы» Вычислительного центра ФИЦИУ РАН.
- Константин Воронцов
Руководитель программы, заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Радослав НейчевКандидат физико-математических наук, руководитель группы ML-разработки Яндекса, заместитель заведующего кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Владислав ГончаренкоОснователь girafe.ai, старший преподаватель кафедры математических методов прогнозирования МГУ им. М. В. Ломоносова, старший преподаватель кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Дмитрий ЗайцевКандидат исторических наук, научный сотрудник лаборатории МАСКИ МФТИ, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ,
- Анна КулашоваУправляющий директор «Лаборатории Касперского», Директор центра обучения проектированию и разработке игр в МФТИ
- Илья ПетровКандидат технических наук, научный сотрудник ИПУ РАН, преподаватель кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ,
- Алексей СавватеевДоктор физико-математических наук, член-корреспондент РАН, профессор кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ, заведующий кафедрой МАСЭП МФТИ
- Дмитрий ГубановДоктор технических наук, заведующий лабораторией № 25 «Теории выбора и анализа решений им. М.А. Айзермана» ИПУ РАН, доцент кафедры интегрированных киберсистем МФТИ, профессор кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Максим БекетовНаучный сотрудник международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных ВШЭ, старший преподаватель кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Алексей НикитинКандидат физико-математических наук, доцент кафедры общей математики ВМК МГУ им. М. В. Ломоносова, преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Александр ТонисКандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и математических методов в экономике РЭШ, доцент кафедры междисциплинарного анализа социально-экономических процессов МФТИ, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Нина СпиченкоКандидат юридических наук, доцент кафедры истории политических учений ГАУГН, доцент РАНХиГС, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Денис АйвазовГенеральный директор АНО «Физтех.Про»,
директор проектного офиса МФТИ по технологическому представительству - Екатерина ВихроваКандидат филологических наук, доцент департамента иностранных языков МФТИ
- Тихон ДавыдовКандидат филологических наук, старший научный сотрудник лаборатории МАСКИ ФПМИ, старший преподаватель кафедры классической филологии филологического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ
- Иван СеливановНаучный сотрудник лаборатории МАСКИ ФПМИ, преподаватель кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ, основатель программы 4И
Дисциплины
математики и информатики
Разработка ПО
Основы программирования на языке Python, базовые концепты ООП и продвинутые примеры использования специфичных структур языка. Также рассматриваются инструменты разработчика, необходимые при работе
над сложными проектами
Теория вероятностей и основы математической статистики
Обязательная база для дальнейшего изучения методов ИИ
Основы машинного обучения
Рассматриваемые темы первого семестра включают в себя как классические подходы, так и основы глубокого обучения
Лидерство
Практические занятия по наработке навыков применения различных концепций и стилей лидерства в зависимости от контекста. развитию управленческих навыков, работе в командах, а также навыкам выявления целевой аудитории и взаимодействия с различными типами заказчиков (внутренних и внешних).
Одна из частей посвящена навыкам коммуникаций в команде и со стейкхолдерами
Латинский язык (факультатив)
Язык со сверхразвитой грамматической сеткой, тренирующий как память, так и мышление, фундамент римского права и истории.
Прикладные методы машинного обучения
Во втором семестре рассматриваются основные результаты, достигнутые в обработке естественного языка, обучении с подкреплением и компьютерном зрении
Поддержка и внедрение решений на основе машинного обучения (MLOPS)
Курс охватывает эффективные методы хранения, обработки и применения больших массивов данных при обучении моделей, а также техники сериализации и развертывания в производственной среде. Являясь связующим звеном между теоретическими основами машинного обучения и практическими аспектами разработки ПО, курс предоставляет инструментарий для успешного внедрения ML-решений в реальные проекты.
Прикладная статистика и анализ данных
Углубленные темы из области статистики и методы решения прикладных задач анализа данных
История античности
Методы реконструкции исторической информации, изучение лучших греко-римских практик по управлению социумом
Стратегический менеджмент
Курс охватывает комплексный подход к разработке и реализации стратегии организации в условиях современной бизнес-среды. Программа структурирована вокруг ключевых этапов стратегического управления: от формирования стратегического мышления и анализа внешнего и внутреннего окружения до синтеза стратегических решений с использованием передовых инструментов (матрица Ансоффа, модель «голубого океана», SAFe-концепция). Особое внимание уделяется трансформации стратегии в конкретные действия через систему сбалансированных показателей, agile-подходы и управление изменениями. Обсуждение теоретических моделей сопровождается разбором их практического применения в различных отраслевых условиях.
Теория игр
Курс представляет собой исследование математических моделей стратегического взаимодействия между рациональными участниками.
Гибкие навыки (факультатив)
Курс направлен на развитие ключевых мягких навыков, критически важных для профессионального роста и личностного развития в современной среде. Программа охватывает методики эффективной коммуникации (вербальной и невербальной), построения продуктивных межличностных отношений, а также принципы лидерства и управления командой. Особое внимание уделяется развитию навыков разрешения конфликтов, поиску консенсуса и методам самопознания. Курс сочетает теоретические концепции с практическими заданиями, позволяющими применять полученные навыки в реальных рабочих ситуациях.
Основы римского права
Возникновение и использование фундаментальных правовых аксиом.
Изложение будет сопровождаться разбором судебных дел
Анализ временных рядов
Курс предлагает глубокое погружение в методы и инструменты для работы с последовательными данными, измеренными в различные моменты времени. Вы освоите фундаментальные концепции и современные подходы к прогнозированию, выявлению аномалий и распознаванию паттернов в динамических данных. От классических моделей ARIMA до передовых методов машинного обучения — этот курс охватывает весь спектр техник, применяемых в финансах, экономике, метеорологии, маркетинге и многих других областях.
- — а добиться того, чтобы он стал готовым продуктом
-
— а понимать его математическую базу
- — а сделать так, чтобы они помогали жить лучше миллионам людей
