* набор дисциплин может незначительно отличаться в зависимости от вуза. Смотрите подробности на странице программы в нужном вузе
Данная образовательная программа предоставляет на первых курсах закладывается сильная база как по математике, так и по программированию: за два года студенты познакомятся как с теорией меры и динамическими системами, так и с архитектурой компьютера и языками Python и C++. В конце второго курса начинается полуторагодичный цикл курсов по машинному обучению, на которых студенты освоят методы обучения, анализа и внедрения широкого спектра моделей машинного обучения от градиентных бустингов, до генеративно-состязательных сетей
В рамках данной программы студенты изучают следующие дисциплины:
Структуры данных
Топология
Комплексный анализ
Функциональный анализ
Теория вероятностей
Математическая статистика
Случайные процессы
Машинное обучение
Численные методы
Уравнения в частных производных
Вариационное исчисление
Вычислительная статистика
Нейронные сети
Машинное обучение
Методы оптимизации
Многомерный регрессионный анализ
Оптимальное управление
Теоретическая механика
Абстрактная алгебра
Аналитическая геометрия
Линейная алгебра
Математический анализ
Теория чисел
Комбинаторика
Программирование
Алгоритмы и структуры данных
Дискретная математика
Дифференциальные уравнения
Математический анализ
Математическая логика
Документы и сроки
Не уверены, что все подали правильно?
Проверьте дедлайны, приоритеты, согласия и запасные вузы в одном персональном плане.
ВУЗОПЕДИЯ
ЛЕТО БЛИЗКО
Санкт-Пете..
