Коллеги попросили прорекламировать магистратуру ФББ МГУ по направлению "Применение машинного обучения в биологии". С удовольствием делюсь их постом.

—-

Зачем учиться, если всех заменит ИИ?

Искусственный интеллект сегодня умеет писать код и решать дифференциальные уравнения. Кажется, обложившись чат-ботами и умными агентами, каждый из нас может заниматься чем пожелает.

Но на самом деле это не так. Языковые модели зачастую хорошо отвечают только на банальные запросы и выдают пользователям самую поверхностную информацию. А, например, в науке ценятся узкая экспертиза и внимание к деталям. Именно благодаря фундаментальным знаниям в своей доменной области настоящие специалисты способны мыслить нетривиально и вести комплексные проекты — здесь нейронки не могут вытеснить человека. Но как стать таким профессионалом?

Если вы выпускник или молодой ученый из сферы естественных наук, интересуетесь анализом данных и хотите искать новые лекарства, создавать системы для диагностики заболеваний или изучать регуляцию генов, то приобрести необходимую экспертизу можно в магистратуре «Применение машинного обучения в биологии». Программа реализуется на факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М.В. Ломоносова. Во время учебы люди с сильной базой по биологии и химии смогут устранить пробелы в точных науках и стать востребованными на рынке труда.

Почему магистратура ФББ?

• Матаппарат и программирование: курсы матанализа, теории вероятностей, статистики, Python и Linux прокачивают алгоритмическое мышление и дают ключ к пониманию современных инструментов на основе искусственного интеллекта
• Продвинутая биология: такие дисциплины, как анализ NGS, структурная биология и дизайн лекарств, иммуноинформатика и биоинформатика рака, направлены на углубление знаний биологии и превращают студентов в независимых исследователей, способных самостоятельно разбираться в современных научных проблемах и формулировать задачи
• Погружение в ИИ: студенты учатся ориентироваться в широком спектре методов машинного обучения, собирать архитектуры нейросетей и выбирать метрики, учитывать специфику биомедицинских данных, а также критически оценивать статьи и отличать реальные открытия от «нейрослопа»
• Практика и карьерный старт: обучение строится на командной работе, стажировках в институтах или биотех-компаниях и выполнении диплома в формате исследования под руководством ведущих ученых

Узнать больше на сайте: https://ai.fbb.msu.ru/