Общая информация о программе

Приемная кампания 2024Траектории обучения

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

20 бесплатных мест

Обучение студентов оплачивает фонд «Интеллект»

Для биологов и программистов

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
M
L

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.

Студентам также даются командные проекты, в которых необходимо одновременно использовать знания, полученные сразу в комплексе пройденных дисциплин.

Для кого эта программа?
M
L

Магистерская программа ориентирована на биологов и программистов, которые хотят научиться использовать методы машинного обучения и искусственного интеллекта в биологии и биоинформатике.

Для поступления на программу достаточно сдать письменный экзамен только по одному из направлений.

Подробнее о вступительных испытаниях

Какие навыки приобретут выпускники?
M
L

  1. Хорошие базовые знания молекулярной и общей биологии, биохимии, генетики, микробиологии, позволяющие уверенно ориентироваться в этих областях современной науки
  2. Умение применять полученные знания в области биологии для критического анализа статей и постановки задач собственного эксперимента
  3. Хорошее понимание математического аппарата: как работают функции, знание того, как осуществляются операции на матрицах для векторизации вычислений
  4. Навыки применения теории вероятностей и статистического аппарата для качественных и количественных оценок биологических данных и моделей, умение грамотно интерпретировать полученные результаты
  5. Уверенное программирование на языках Python, R, работа в Linux, и способность писать собственные программные модули для анализа биологических и медицинских данных
  6. 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
  7. Умение адекватно применять методы классического машинного обучения и грамотно, с точки зрения биологии, интерпретировать полученные результаты
  8. Умение ориентироваться в спектре нейросетевых моделей, в том числе глубокого обучения: уметь формулировать ключевые задачи машинного обучения, выбирать подходящие метрики, собирать архитектуру нейронной сети
  9. Навыки верификации моделей биологических данных и критически анализировать модели, описанные в литературе
  10. Знания тонкостей анализа различных данных NGS и умение провести анализ от начала до конца
  11. Базовые навыки обработки и анализа биологических изображений
  12. Знания в области иммуноинформатики и исследования опухолей
  13. Умение работать в команде с другими специалистами, распределять нагрузку и делегировать задачи
  14. Умение самостоятельно составить план исследования: сформулировать цели и задачи, определить методы, и затем публично представить результаты работы
  15. Владение английским языком для написания статей и представления своей работы

Оплата обучения
M
L

На программе доступно 20 мест, полностью финансируемых Некоммерческим фондом развития науки и образования «Интеллект».

В будущем возможно расширение количества мест на программе. Об изменениях мы сообщим дополнительно.

В 2024 году поступление на платной основе (по контракту) не предусмотрено.

Будьте в курсе новостей и событий программы — подпишитесь на нашу рассылку!

Подписаться