Аспирантура
1.2.1
форма обучения: очная
Искусственный интеллект и машинное обучение
в ИПУ РАН · Москва
«Искусственный интеллект и машинное обучение» — программа уровня «аспирантура»
в вузе ИПУ РАН (Москва),
направление подготовки 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение».
Бюджетных мест — 0, платных — 1, стоимость обучения — 158 100 ₽/год. Ниже — динамика баллов по годам, количество мест и стоимость.
📋 Конкурс на эту программу — приём 2026
Живые конкурсные списки по всем видам мест — основные, целевая, особая и отдельная квоты.
«Порог сейчас» считается по всем подавшим и почти всегда завышен: большинство стоящих выше
уйдут в другие вузы. Реальную границу лучше показывает «проходной по согласиям»,
а по завершении кампании — балл с пометкой «приказ»: фактический проходной последнего
зачисленного (на платных местах — по договорам и оплате).
Обновлено: 2026-11-04 20:54:59.
| Вид мест / форма |
Мест |
Подано |
СогласийСколько человек подали согласие на зачисление именно сюда. Согласие можно держать только в одном вузе на одном направлении, поэтому это самые реальные претенденты на места. |
ПроходнойС пометкой «приказ» — фактический балл последнего зачисленного по приказу (для платных мест — по договорам и оплате). Без пометки — проходной по согласиям: балл последнего человека С СОГЛАСИЕМ, помещающегося в число мест. «—» — границы нет: либо приказ по группе не публиковался, либо согласий меньше, чем мест. |
Порог по всемСумма баллов последнего в пределах мест, если считать ВСЕХ подавших. Почти всегда завышен: большинство стоящих выше уйдут в другие вузы или на свои первые приоритеты. Не финальный проходной. |
|
|
Платные места Очная · Аспирантура
|
1 |
0 |
0 |
— |
— |
Список → |
История приёма
| 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 ориентир.
|
— |
— |
0 |
1 |
158 100 ₽ |
Об обучении на программе
Аспиранты по искусственному интеллекту и машинному обучению разрабатывают методы, позволяющие системам находить закономерности в данных, строить прогнозы и принимать решения. Диссертации могут касаться обучения с учителем и подкреплением, нейросетевых и вероятностных моделей, объяснимости, устойчивости алгоритмов, распределённого интеллекта и управления на основе данных. Осваиваются математическая статистика, оптимизация, теория принятия решений, программирование, вычислительные эксперименты, проектирование наборов данных и корректная оценка качества моделей.
ИПУ РАН имени В. А. Трапезникова известен исследованиями по теории управления, кибернетике, автоматизации и системному анализу. В этой среде искусственный интеллект рассматривается не только как распознавание данных, но и как средство управления сложными объектами и организационными системами. Аспирант может соединять методы обучения с динамическими моделями, ограничениями безопасности и критериями эффективности. Работа требует теоретического обоснования алгоритма и проверки на содержательной задаче.
Программа подойдёт математикам, программистам, специалистам по управлению и анализу данных, которых интересует исследовательская сторона ИИ. Кандидатская степень подтверждает способность создавать новые методы, доказывать их свойства и проводить воспроизводимые эксперименты. Она полезна в академической науке, исследовательских подразделениях технологических компаний, промышленной аналитике, робототехнике, разработке систем поддержки решений и высшем образовании.
О направлении «Искусственный интеллект и машинное обучение»
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.
Все вузы по направлению «Искусственный интеллект и машинное обучение» →
Кем работать
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.