План обучения
На программу «Применение машинного обучения в биологии» могут поступить как недавние выпускники, так и специалисты, заинтересованные в изучении применения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта для задач биоинформатики и медицины.

Дисциплины
I семестр
Общая программа
Введение в программирование на Python
Введение в алгоритмы и устройство компьютера
Основы мат. анализа и машинного обучения
Теория вероятностей
Биоинформатика и компьютерные технологии
Молекулярная биофизика
Вирусология и микробиология
Молекулярная генетика и генная инженерия
Английский язык
II семестр
Общая программа
Введение в NGS
Структурная биоинформатика и дизайн лекарств
Математические основы машинного обучения
Прикладные биоинформатические алгоритмы
Прикладная математическая статистика
Python для научных вычислений
Машинное обучение
Язык R для анализа и визуализации данных
Английский язык
Лето
Подготовка «Grant proposal»
Стажировка в биотехнологической компании/научной группе
III семестр
Общая программа
Медицинская геномика
Современные методы NGS
Биоинформатика рака
Глубокое машинное обучение
Молекулярное моделирование и дизайн биомакромолекул
Обработка и анализ изображений
Английский язык
Эволюционная биология
Научная коммуникация
Английский язык
IV семестр
Общая программа
Медицинская геномика
Современные методы NGS
Биоинформатика рака
Глубокое машинное обучение
Молекулярное моделирование и дизайн биомакромолекул
Обработка и анализ изображений
Английский язык
Эволюционная биология
Научная коммуникация
Английский язык
Научная работа
Подготовка дипломного проекта
Преддипломная практика
Защита диплома
Командная работа — важная часть обучения на программе
Обучение со второго семестра проходит по унифицированной программе. Студенты из разных траекторий объединяются в небольшие группы для выполнения проектных заданий в рамках учебных курсов. Это преследует несколько целей:
Кооперация
В рамках групповых проектов у студентов будет возможность научиться эффективно взаимодействовать с членами команды
Обмен знаниями
Работая в группе, студенты могут обмениваться информацией, делясь опытом из своей сферы знаний и глубже погружаясь в другую сферу
Презентация
Дает студенту опыт публичных выступлений и является репетицией защиты будущего дипломного проекта, а также помогает выявить недочеты в плане работ
Особенности работы в семестре
Остались вопросы?
Задайте их в нашем чате в Telegram!