Программа реализуется при поддержке и участии компании Яндекс. 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.
Математические курсы ведут действующие ученые, а прикладные — сотрудники ведущих IT‑компаний. С третьего курса студенты получают возможность заниматься как математическими исследованиями, так и прикладными проектами, максимально приближенными к реальным, а также получают доступ к огромному и постоянно обновляющемуся набору курсов по выбору, который позволит им сформировать свою собственную траекторию развития.
Небольшие учебные группы и сильный набор позволяет студентам раскрыть свой потенциал, а преподавателям дает возможность читать продвинутые курсы и взаимодействовать с каждым студентом в отдельности.
На выходе открываются пути как в индустрию с упором на решение бизнес‑задач, так и в академию с упором на исследования в актуальных областях ML.
К.ф.-м.н., Ph.D. (Queen's University, Canada). Научные интересы — формальные грамматики, вопросы сложности в теории автоматов, алгоритмы синтаксического анализа
Д.ф.-м.н., профессор. Научные интересы — теории случайных процессов
Теория случайных процессов
Никита Игоревич Лисица
Разработчик движка рендеринга Яндекс Карт. Области интересов: компьютерная графика, вычислительная физика, численное моделирование, разработка игр. Стаж промышленной разработки ПО 11+ лет