Металлургическая компания НЛМК и МФТИ открывают магистерскую программу «Системы машинного обучения для умного производства». Студенты получат стипендию от 35 до 80 тыс. рублей в месяц и диплом вуза. Подать заявку можно до 21 июля на сайте.
В магистратуре будут готовить дата-аналитиков данных и специалистов в сфере искусственного интеллекта.
Программа разделена на два блока:
- ML-разработка. Студенты изучат инструменты разработки, архитектуру систем машинного обучения, большие данные, разработку с помощью открытого кода, металлургические процессы и другие темы.
- ML-математика. Учащихся ждут статистические тесты, байесовская и частотная интерпретации вероятности, теория оптимизации, машинное и глубокое обучение, процессы в металлургии и другое.
Кураторы программы:
- Александр Мотузов, руководитель отдела Data Science НЛМК. Развивает центр экспертизы по анализу данных и машинному обучению, руководит разработкой DSML-платформы.
- Шамиль Ульбашев, руководитель направления методологии разработки математических моделей НЛМК. Обучает дата-сайентистов и инженеров компании, определяет, как должны разрабатываться ML-системы.
Студенты будут проходить практику на предприятиях группы НЛМК, где поработают с экспертами в сфере металлургии. Также каждому выделят персонального наставника из ИТ-отдела. Лучшие студенты получат повышенную стипендию до 80 тыс. рублей, а выпускники — возможность получить работу в компании.
Всего в магистратуре восемь мест. Организаторы ждут выпускников ведущих технических вузов, которые хотят изучить работу искусственного интеллекта и применить знания на промышленных предприятиях. Также необходимо разбираться в программировании — знать языки Python и С++.
Мы в МФТИ рады, что сможем помочь НЛМК — одной из крупнейших сталелитейных компаний мира — в подготовке специалистов для цифровизации производства.
Отправить заявку на обучение можно на сайте программы. Кандидаты пройдут онлайн-тестирование по программированию и математике, а успешно сдавшие тест — онлайн-собеседование.
Фото на обложке: puhhha / Shutterstock
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 Промышленные кластеры: что это за форма господдержки для бизнеса
- 2 Мифы о производственной 3D-печати: дорого, ненадёжно, медленно
- 3 Импортозамещение, роботы и решения для здоровья: какие задачи решали сколковские стартапы в 2023 году
- 4 Как организовать собственное производство косметики
- 5 Стартапы поборются за инвестиции в акселераторе АГНИ