Траектории обучения

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

На первом курсе предусмотрены две образовательные траектории — «Биология» и «IT» — для восполнения недостающих знаний из непрофильной для студента области.

Приемная кампания 2025 Учебные курсы
Траектории обучения

Дисциплины

I семестр

Биология

Общая биология и биоразнообразие

Общая и органическая химия

Введение в молекулярную биологию

Биохимические процессы

IT

Введение в программирование на Python

Введение в алгоритмы и устройство компьютера

Основы мат. анализа и линейной алгебры

Теория вероятностей

Общая программа

Биоинформатика и компьютерные технологии

Молекулярная биофизика

Современные проблемы биологии

Английский язык

II семестр

Общая программа

Вирусология и микробиология

Молекулярная генетика и генная инженерия

Введение в NGS

Структурная биоинформатика и дизайн лекарств

Математические основы машинного обучения

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

Нейросетевые методы анализа биомедицинских изображений

Анализ нейрофизиол. данных и нейроинтерфейсы

Медицинская геномика

Современные методы NGS

Биоинформатика рака

Глубокое машинное обучение

Молекулярное моделирование и дизайн биомакромолекул

Проектирование, построение и анализ баз данных

Обработка и анализ изображений

Английский язык

IV семестр

Общая программа

Эволюционная биология

Прикладные биоинформатические алгоритмы

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

I семестр
M
L

По результатам вступительных испытаний студенты распределяются между треками «Биология» и «IT». По решению экзаменационной комиссии отдельным студентам может быть рекомендовано прохождение дополнительных дисциплин сверх трека.

II семестр
M
L

Студенты учатся вместе по общей программе, а также работают в небольших группах, выполняя проектные задания в рамках учебных курсов. Подобная форма кооперации призвана научить студентов работать в команде и обмениваться знаниями.

В течение семестра студенты выбирают научного руководителя в биотехнологической компании или научном институте. Под его руководством студент готовит аналог грантовой заявки — «Grant Proposal», защита которой проходит до начала третьего семестра. Предполагается, что именно на основе «Grant Proposal» студентом будет выполнена и реализована выпускная квалификационная работа.

По завершении семестра студенты проходят летнюю стажировку в одной из биотехнологических компаний-партнеров или научном институте. Длительность, интенсивность и задачи могут значительно отличаться между собой в зависимости от выбранной для летней стажировки организации.

III и IV семестры
M
L

В ходе третьего и четвертого семестров студенты параллельно с изучением обязательной программы готовят материалы и текст выпускной квалификационной работы. В конце обучения по результатам защиты ВКР студенту присваивается степень магистра биологии (код специальности 06.04.01).

Остались вопросы?
Задайте их в нашем чате в Telegram!

Присоединиться