Общая 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 программированием и 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 30 учебных курсов
От практикующих специалистов
Об особенностях обучения на программе
В рамках магистратуры студенты освоят более 30 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