Специальный факультет "Высшая школа "Форсайт"

Сегодня мы расскажем о лаборатории "Исследования денежно-кредитной системы и анализа финансовых рынков". 💥Миссия лаборатории - выработка механизмов функционирования современной денежно-кредитной системы, способствующих сбалансированному развитию и устойчивому росту отечественной экономики. Лаборатория проводит исследования, направленные на объективный анализ влияния действующей денежно-кредитной системы и финансовых рынков на состояние национальной экономики и бюджетной системы страны, комплексную оценку рисков, формируемых действующей денежно-кредитной системой, для экономического развития, оценку последствий управляющих решений в области денежно-кредитной и финансовой политики для широкого круга экономических субъектов. Проведенные исследования используются при выполнении научно-исследовательских проектов и разработок для различных заказчиков. Подробнее: о факультете, о лаборатории.

Руководитель научно-исследовательского объединения, доктор экономических наук, профессор, идеолог создания межфакультетской группы Data Science и Спецфакультета "Форсайт" Сергей Дмитриевич Валентей ответил на 10 вопросов ученому👨‍🔬. В этом выпуске вы узнаете, почему наука всегда связана с риском, для чего студентам нужно пробовать свои силы в науке, и что все-таки важнее - трудолюбие или талант? Поддержи нас лайком и оставь свой комментарий под видео!

Продолжаем рассказывать о дисциплинах наших программ. Сегодня мы расскажем о дисциплине "Глубокое машинное обучение и нейронные сети" магистерской программы "Машинное обучение и суперкомпьютерное моделирование в экономике". Цель дисциплины – получение навыков использования моделей глубокого машинного обучения и нейронных сетей. Задачи: 📌 приобретение теоретических и практических знаний в области архитектур нейронных сетей и умений по реализации нейронных сетей в современных каркасах разработки для них: TensorFlow, PyTorch, Keras. Темы дисциплины: ✅Нейронные сети. Многослойные нейронные сети ✅Борьба с переобучением в нейронных сетях ✅Архитектуры нейронных сетей и их особенности ✅Свёрточные нейронные сети ✅Детектирование объектов на изображениях ✅Сегментация изображений ✅Визуализация нейронных сетей и генерация изображений ✅Рекуррентные нейронные сети ✅Модель машинного обучения «Трансформер» ✅Глубокое обучение без учителя ✅Вариационный автокодировщик ✅Генеративные состязательные сети Учебный план тут.

Специальной для наших абитуриентов продолжаем проводить консультации по поступлению на Факультет в онлайн формате. ❓Если у тебя есть вопросы по процедуре подачи документов, нужна дополнительная информация или хочешь поподробнее узнать о Спецфакультете и его программах - подключайся к нам. 💥Мероприятие проводиться еженедельно по средам: с 16:00 до 17:00. Ссылка для подключения.

Программы факультета имеют ряд уникальный особенностей. Одна из них - объединение двух направлений подготовки в одном учебном плане. Специально для вас мы запускаем рубрику "Дисциплины Форсайта", в рамках которой будем рассказывать о том, что вы будите изучать на программах Факультета. Начнем с дисциплины созвучной с одной из наших программ - "Анализ Больших данных и хранилища данных". Цели дисциплины: 1. Формирование у студентов представления о принципах построения, методах и средствах создания хранилищ Больших данных. 2. Изучение основных методов, технологий и инструментальных средств анализа Больших данных. В рамках дисциплины будут рассмотрены следующие темы: введение в аналитику Больших данных, источники Больших данных, традиционный подход к построению хранилищ данных, построение хранилищ Больших данных, машинное обучение в анализе Больших данных, Большие данные в экономике и методы их анализа. Учебный план можно найти тут: httpwww.rea.ru/...spx