|
JustDoIt1, а это точно полный перечень предметов? Или это вы сами придумали, что после этих программ можно стать Machine Learning (Deep Learning) Engineer?
Из того что вижу я -- на обеих программах много математики, причём на МКН идёт больше уклон в компьютерные науки с профильными предметами по графам, конечным автоматам, криптографии, в то время как на ПМИ большее внимание уделяется вопросам математического моделирования: есть численные методы, методы Монте-Карло, исследование операций. Я бы сказал, что это плюс в сторону ПМИ. В тоже время на ПМИ много дисциплин, которые на мой взгляд, куда более узкие, по физическому профилю -- гидродинамика, газовая динамика, теория упругости и всякое такое.
С моей субъективной точки зрения, я бы отнес это к минусам, относительно Вашей конечной цели.
Но несмотря на отличную подготовку с точки зрения математики, я не вижу в плане предметов, которые позволили бы Вам специализироваться в Deep Learning. Обычно есть в плане программ, где такая специализация потенциально возможна, Машинное обучение 1, Машинное обучение 2, где рассказывается самая база методов машинного обучения. Допустим, я вижу предметы "Экстремальные задачи анализа данных и распознавания образов" и семинар "Теория статистических решений" и допустим, что они покрывают необходимую базу.
Хорошо, где тогда остальная часть предметов, которую обычно преподают на программах, где возможна такая специализация: Глубокое обучение, Обучение с подкреплением, Computer Vision, NLP, Diffusion models?
Просто обычно под "специализацией" понимают именно возможность реализации некоторого необходимого базиса посредством выбора в учебном плане предметов, напрямую относящихся к вашей будущей профессии. Так сделано в ВШЭ, такое есть на некоторых факультетах МГУ, гибкость в этом плане имеется в МФТИ. Здесь такого, как я понимаю, нет.
Выглядит всё это так -- всю математическую базу вам дадут на обоих направлениях. А вот инженерную базу, не дадут ни на одной. Конечно, если Вы захотите, то имея отличную математическую базу можно с какого-то курса совмещать ВУЗ с MADE/ШАД/ААА/Tinkoff education/MTC Teta. Там дают профильные инженерные знания, причем люди работающие в этой же области, а для поступления нужна как раз только хорошая математическая база. Но учитывая, что НГУ считается очень сильным институтом, я не знаю, в какой момент у вас будет реальная возможность совмещать институт и курсы, без проблем с институтом.
Я бы предложил ещё написать в сам институт и спросить, а можно ли в рамках той или иной программы развиваться по траектории ML, есть ли для этого возможности? Может быть, перечисленные мною предметы можно брать как факультативы из какого-то другого перечня?
|
