1—2 курс
3—4 курс
Курсы по математике
Математический анализ
Студенты изучают числовые последовательности и последовательности в метрических пространствах, непрерывные функции, дифференцируемость и производные, экстремумы функций, первообразные, интегрирование непрерывных функций, линейные операторы, функции нескольких вещественных переменных, суммы рядов, равномерную сходимость последовательностей и рядов, степенные ряды.
Алгебра
На курсе рассматриваются основы элементарной теории чисел, базовые понятия линейной алгебры: системы линейных уравнений, матрицы, определители, векторные пространства. Важнейшие алгебраические структуры: группы, кольца, поля, в том числе поле комплексных чисел, кольца многочленов и поля дробно-рациональных функций. Преподаватель расскажет, как применить понятия и методы к реальным прикладным задачам.
Функциональный анализ
Геометрия и топология
Вариационное исчисление
Основы наивной теории множеств
Дискретная теория вероятностей
Введение в динамику
Логические исчисления

Курсы по программированию
Теоретическая информатика
Алгоритмы сортировки, алгоритмы на графах, жадные алгоритмы и динамическое программирование, структуры данных, производящие функции, матроиды, коды, исправляющие ошибки, алгебраические и вероятностные методы, теория формальных языков, вычислимость и выразимость, теория информации, классы задач и иерархии, интерактивные протоколы, схемная сложность, вероятностно проверяемые доказательства.
Принципы программирования
Языки и компиляторы
Архитектура компьютерных систем

Курсы по математике
Математическая статистика
Комбинаторная оптимизация
Анализ Фурье
Численные методы

Курсы по программированию, базовая часть
Параллельные вычисления
Базы данных
Машинное обучение
Рассматривается обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Курс связан с анализом реальных наблюдений и ориентирован на задачи прогнозирования. Последовательный характер поступления данных приводит к необходимости использования адаптивных моделей и методов. В программу входит изучение методов классификации, кластеризации и ранжирования, регрессионных моделей, нейронных сетей. Даются методики экспериментального исследования и сравнения моделей на искусственно созданных и реальных данных, повышения качества моделей композиционными и другими методами.
Глубинное обучение
Курс дает слушателям представление о теоретических основах алгоритмов глубинного обучения, доменности и границах применимости таких алгоритмов. Кроме того, много внимания уделяется приобретению практических навыков реализации и использования современных библиотек глубинного машинного обучения, таких как PyTorch и TensorFlow.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это машинное обучение методом проб и ошибок. В разных задачах нужно двигаться методом проб и ошибок, шишек и новых проб. Обычно у вас просто нет всеобъемлющей выборки, в которой есть правильная стратегия поведения во всех ситуациях. Курс даст слушателям понимание и практические навыки использования «Алгоритмов обучения с подкреплением» или «Reinforcement learning». В программе теоретическая база, практические задания, инженерные хаки и неординарные предметные области. Этот курс связан с методами глубокого обучения — их около половины.
Курсы по программированию, вариативная часть
Компьютерное зрение
Курс посвящен ключевым алгоритмам и приложениям компьютерного зрения. Весь материал разбит на три части. В первой части представлен класс задач, в которых применяются графические модели, такие как сегментация изображений. Во второй части — алгоритмы обработки и анализа видео. Третья часть посвящена задаче трёхмерной реконструкции.
Автоматическая обработка текстов
Содержание дисциплины посвящено прикладным задачам, связанным с обработкой текста на естественном языке. В курсе рассматриваются такие задачи на разных уровнях: от работы с отдельными символами (кодировки, определение языка) до работы на уровне слов (морфология, снятие морфологической неоднозначности, выделение именованных сущностей), исследуются синтаксис и семантика.
Графовые базы данных
Семантика языков программирования
Сетевые алгоритмы
Современные методы в теоретической информатике
Алгоритмы для NP-трудных задач
Введение в биоинформатику
Параметризованные алгоритмы
Приближенные алгоритмы