Искусственный интеллект и машинное обучение

в Российский новый университет, Москва · Москва

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	100	—	1	20	250 000 ₽

Аспиранты разрабатывают методы машинного обучения и исследуют условия, при которых алгоритмы способны обобщать данные и принимать надёжные решения. Диссертации могут касаться нейронных сетей, распознавания изображений и речи, обработки текста, рекомендательных систем, объяснимости и устойчивости моделей. Осваиваются математическая статистика, теория вероятностей, оптимизация, программирование, работа с вычислительными платформами, подготовка наборов данных и воспроизводимая оценка алгоритмов. Российский новый университет сочетает классический университетский профиль с вниманием к цифровым технологиям и прикладным IT-компетенциям. Для исследований искусственного интеллекта это позволяет выбирать задачи на стыке информатики, экономики, управления и сервисных отраслей. Научная подготовка должна вести от прикладной потребности к формальной постановке задачи, сравнению с существующими методами и экспериментальной проверке результата на данных, не использованных при обучении модели. Программа подойдёт программистам, математикам, инженерам и аналитикам данных с хорошей количественной подготовкой. Степень кандидата физико-математических наук подтверждает способность создавать новое знание об алгоритмах, а не только применять готовые библиотеки. Она полезна для исследовательской карьеры, преподавания, разработки интеллектуальных продуктов и руководства командами, где требуется оценивать качество моделей, вычислительные ограничения и риски ошибочных решений.

Направление «Искусственный интеллект и машинное обучение» в аспирантуре готовит исследователей и разработчиков, способных создавать и совершенствовать интеллектуальные системы. Обучение фокусируется на теоретических основах и прикладных аспектах ИИ, включая алгоритмы обучения, нейронные сети, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Студенты изучают математические методы (статистика, оптимизация), программирование (Python, C++), работу с большими данными и распределёнными вычислениями. Ключевые дисциплины: глубокое обучение, вероятностные графические модели, обучение с подкреплением, обработка сигналов и байесовские методы. Выпускники получают навыки проектирования и реализации моделей машинного обучения, анализа данных, оценки и отладки систем ИИ, а также компетенции в научно-исследовательской деятельности и управлении проектами. Направление интересно своей междисциплинарностью и востребованностью в автоматизации, медицине, финансах, беспилотных технологиях и других сферах, где требуется интеллектуальная обработка данных.

Выпускники могут работать исследователями в области ИИ, инженерами машинного обучения, специалистами по глубокому обучению, аналитиками данных, разработчиками интеллектуальных систем. Карьерные перспективы включают должности в научно-исследовательских институтах (например, Институт искусственного интеллекта РАН), IT-компаниях (Яндекс, Сбер, VK), банках и финтехе, медицинских учреждениях, промышленных предприятиях. Рынок труда испытывает острый дефицит специалистов уровня PhD, что обеспечивает высокую востребованность и конкурентоспособную зарплату. Возможна академическая карьера (доцент, профессор) или работа в R&D-центрах крупных корпораций.