Информация о программе
Чему вы научитесь и почему это актуально?
Научные открытия сегодня основаны на анализе больших объемов новых данных, и науки о жизни — не исключение. Специалисты в области машинного обучения в биологии проектируют архитектуры для анализа таких данных, пишут программный код, исследуют и моделируют сложные взаимосвязи между биологическими объектами. Результаты успешно используются при поиске новых лекарств, диагностике рака и наследственных заболеваний, а также в фундаментальной науке.
На программе «Применение машинного обучения в биологии» вы научитесь понимать и применять весь спектр методов машинного обучения и искусственного интеллекта — от регрессий до глубоких нейронных сетей — к биологическим (и не только!) задачам.
2 года обучения на программе
Очное обучение, предоставляется отсрочка
10 бюджетных мест
Предоставляются на конкурсной основе
Для биологов, интересующихся ИИ
Индивидуальные образовательные траектории, подобранные по результатам вступительных испытаний
Государственная аккредитация
Качество программы оценивается независимым экспертным советом
Диплом образца МГУ
Диплом государственного образца, печатается на двух языках (Рус/Eng)
Более 20 учебных курсов
От практикующих специалистов
Об особенностях обучения на программе
В рамках магистратуры студенты освоят более 20 разнообразных дисциплин, в каждой из которых сделан отдельный глубокий акцент на применении в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
В программе обеспечивается комплексный и междисциплинарный подход к освоению каждой из дисциплин с акцентом на задачи, решаемые методами искусственного интеллекта.
Для кого эта программа?
Магистратура ориентирована на бакалавров и специалистов, которые уже имеют базовые знания в биологии и хотят научиться использовать методы машинного обучения и искусственного интеллекта в биоинформатике.
Для поступления на программу достаточно сдать письменный экзамен по основам биологии, химии, физики и математики.
Какие навыки приобретут выпускники?
- Умение применять знания в области биологии для критического анализа статей и постановки задач собственного эксперимента
- Хорошее понимание математического аппарата: как работают функции, знание того, как осуществляются операции на матрицах для векторизации вычислений
- Навыки применения теории вероятностей и статистического аппарата для качественных и количественных оценок биологических данных и моделей, умение грамотно интерпретировать полученные результаты
- Уверенное программирование на языках Python, R, работа в Linux, и способность писать собственные программные модули для анализа биологических и медицинских данных
- Знания в области структурной биоинформатики, моделирования и анализа трехмерных структур биомолекул, навыки применения этих знаний для поиска и разработки лекарств, дизайна биомолекул с заданными свойствами, а также для фундаментальных исследований
- Умение адекватно применять методы классического машинного обучения и грамотно, с точки зрения биологии, интерпретировать полученные результаты
- Умение ориентироваться в спектре нейросетевых моделей, в том числе глубокого обучения: уметь формулировать ключевые задачи машинного обучения, выбирать подходящие метрики, собирать архитектуру нейронной сети
- Навыки верификации моделей биологических данных и критически анализировать модели, описанные в литературе
- Знания тонкостей анализа различных данных NGS и умение провести анализ от начала до конца
- Базовые навыки обработки и анализа биологических изображений
- Знания в области иммуноинформатики и исследования опухолей
- Умение работать в команде с другими специалистами, распределять нагрузку и делегировать задачи
- Умение самостоятельно составить план исследования: сформулировать цели и задачи, определить методы, и затем публично представить результаты работы
- Владение английским языком для написания статей и представления своей работы
На каких условиях можно поступить?
На программе доступно 10 бюджетных и 15 контрактных мест. Отбор студентов на бюджетные места проводится в соответствии с конкурсом.
Будьте в курсе новостей и событий программы — подпишитесь на наш Telegram-канал
Подписаться