Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных
Магистратура «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» готовит специалистов, способных строить продвинутые модели для машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Программа ориентирована на практическое применение ИИ в промышленности, финтехе, блокчейн-экосистемах, квантовых технологиях, биоинженерии и других цифровых сервисах. Обучение сочетает глубокую математическую подготовку с решением реальных задач на основе передовых технологий искусственного интеллекта. Выпускники смогут анализировать большие данные, оптимизировать бизнес-процессы, разрабатывать интеллектуальные системы и рекомендательные механизмы, строя карьеру в ИТ-компаниях, научных центрах и высокотехнологичной индустрии.
Студенты осваивают современные программно-математические инструменты (Python и R) и применяют их в перспективных направлениях — робототехнике, обработке естественного языка (NLP) и технологиях компьютерного зрения (CV). Также магистранты знакомятся с особенностями вычислений с использованием квантового компьютера и их ролью для развития ИИ. Исследования ведутся в рамках индустриальных и научных проектов под руководством экспертов-практиков с опытом работы в крупных ИТ- и инжиниринговых компаниях.
Междисциплинарность и расширение профессионального кругозора
Учебный план сочетает фундаментальную подготовку в области компьютерных наук и практическую работу с современными ИИ-системами в сферах высокотехнологичных производств, квантовых технологий, биоинженерии и промышленной автоматизации. Такой подход формирует у студентов системное мышление и способность внедрять ИИ-решения в инженерную и научную практику.
Индивидуальная траектория обучения
Очное обучение строится по индивидуальной траектории с учетом уровня подготовки, интересов и профессиональных целей студента. Темы исследовательских работ связаны с задачами индустриальных партнеров, а участие в проектах кафедры и возможность публикаций открывают путь в научно-исследовательскую или продуктовую карьеру.
Возможность совмещать работу и учебу
Занятия проходят после 16:30 и включают дни самостоятельной работы, что позволяет студентам совмещать учебу с профессиональными проектами и использовать рабочие задачи для подготовки выпускной квалификационной работы.
Инфраструктура для исследований
Студенты магистерской программы «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» с первого курса проводят исследования на оборудовании кафедры инженерной кибернетики Университета МИСИС и на базе компаний-партнеров, таких как Сбер, Яндекс и др. Доступ к индустриальным задачам и стажировкам усиливает практическую подготовку и конкурентоспособность выпускников на рынке труда.
Востребованность специалистов
Специалист по искусственному интеллекту разрабатывает, обучает, адаптирует и применяет системы искусственного интеллекта для создания интеллектуальных решений в различных сферах. Профессионалы этого профиля востребованы в высокотехнологичных отраслях и занимают позиции с достойным уровнем зарплаты.
Дисциплины программы
20
предметов в области искусственного интеллекта, робототехники и квантовых вычислений
Методология MLOps при разработке систем искусственного интеллекта
Методы искусственного интеллекта в робототехнических системах
Методы инженерного анализа и моделирования
Цифровые двойники
Компьютерное зрение
Трехмерное компьютерное зрение
Блокчейн-технологии и искусственный интеллект
Технологии обработки естественного языка и большие языковые модели
Интегрирование технологических решений для обеспечения функционала роботизированных систем
Современные методы оптимизации
Глубокое обучение
Английский язык для ИТ-специалистов
Алгоритмы и структуры данных
Экспертные и рекомендательные, информационно-аналитические системы
Гуманитарные проблемы искусственного интеллекта
Системы обеспечения информационной безопасности
Системный подход к анализу данных и генерации знаний
Организация и технология научных исследований и педагогической деятельности
Дисциплины по выбору:
Теория графов и графовые нейронные сети
Современные средства разработки ПО для искусственного интеллекта
Современные устройства центров обработки больших данных
Интеллектуальные автономные и мультиагентные системы
Генеративные модели в компьютерном зрении
Квантовые вычисления
Современные технологии защиты информации
Искусственный интеллект в биоинженерии
Интеллектуальные технологии для финансового сектора
Практические навыки
Применение методов машинного обучения для анализа, предсказания и интерпретации данных
Проектирование и внедрение алгоритмов и моделей искусственного интеллекта
Предварительная подготовка, очистка и структурирование данных для последующего анализа
Использование статистических методов и вероятностных моделей
Программирование на языках Python и R для решения задач в области ИИ и Data Science
Разработка, тестирование и оптимизация алгоритмов для интеллектуальных систем
Сферы научных интересов: разработка интеллектуальных алгоритмов распознавания, навигации и управления движением общественного городского транспорта на примере трамвайных систем.
Ассистент кафедры инженерной кибернетики, сотрудник ПАО Сбербанк
Сферы научных интересов: исследование и внедрение передовых методов машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения в прикладных и научных задачах
Сферы научных интересов: интеллектуальное имитационное моделирование и мультиагентные системы; математическое моделирование когнитивных процессов (имитация рассуждений, детектирование когнитивных искажений, модели памяти, интуиции и самообучения); экспертные системы и направления искусственного интеллекта; модели, технологии и ПО для долговременного хранения информации и прогнозирования
Сферы научных интересов: разработка решений в области информационной безопасности с применением блокчейн-технологий, включая инструменты DApps, NFT и DAO-структур.
Сферы научных интересов: интеграция искусственного интеллекта в робототехнические системы и производственные процессы для повышения эффективности и автоматизации
В процессе обучения студенты вуза участвуют в проектах, реализуемых совместно с ведущими ИТ‑компаниями, а после окончания программы продолжают работу по специальности в R&D‑ или ИТ‑подразделениях партнеров. Выпускники программы «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» могут разрабатывать программное обеспечение, внедрять робототехнические и киберфизические системы, строить карьеру в Yandex, Samsung, 1С, VK, Сбере и других высокотехнологичных организациях или продолжить научные исследования в аспирантуре.
Осваиваемые профессии
Специалист по искусственному интеллекту
Аналитик данных (Data Scientist)
Инженер данных (Data Engineer)
Технический аналитик
Архитектор в области ИИ
Исследователь в области искусственного интеллекта
Часто задаваемые вопросы
Подать документы* на поступление можно несколькими способами:
Актуальные программы вступительных испытаний по ссылке. Также вы можете поступить без экзаменов по конкурсу проектных работ имени академика А. А. Бочвара.
Получить социальный налоговый вычет может Заказчик по договору. Ознакомиться с подробной информацией можно на странице Платное обучение в разделе «Информация о предоставлении налогового вычета».
На проживание в общежитии могут рассчитывать все иногородние* студенты вуза, в том числе, поступившие на платные места.
* студенты, прописанные в других государствах, субъектах Российской Федерации, а также жители дальнего Подмосковья.
Да, вы сможете совмещать учебу с работой по профилю, так как учебный график включает занятия в будние дни после 16:20 и по субботам. Однако магистерская программа требует времени и усилий, поэтому важно оценить свои возможности и грамотно распределить время между учебой и работой.
Выбор предметов с такой пометкой осуществляется по согласованию с кафедрой в соответствии с интересами и уровнем успеваемости студента.
Практики и стажировки организуются индивидуально с учетом возможностей и пожеланий студента.
Да, во время обучения на магистерской программе «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» студенты углубленно изучают системный анализ и реализацию его инструментов в ИИ. После выпуска вы сможете поступить в аспирантуру НИТУ МИСИС по специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика». Трек кафедры инженерной кибернетики называется «Анализ, управление и обработка информации в сложных системах».
Наш сайт использует файлы cookie.
Мы не идентифицируем вас, а улучшаем работу сайта.
Оставаясь, вы даете согласие на обработку файлов cookie.
*Приём документов начинается с 20 июня.