Искусственный интеллект и машинное обучение

в ИСИ СО РАН · Новосибирск

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	3	275 000 ₽

Аспиранты разрабатывают модели и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам обучаться на данных, распознавать закономерности и принимать решения. Темы диссертаций могут касаться машинного обучения, представления знаний, интеллектуального анализа текстов и изображений, рекомендательных систем, оптимизации обучения и объяснимости моделей. Исследователь осваивает теорию вероятностей, статистику, оптимизацию, методы оценки качества, проектирование вычислительных экспериментов и программные библиотеки. Важная часть работы – доказательное сравнение подходов и анализ ограничений модели. ИСИ СО РАН им. А. П. Ершова продолжает традиции академической информатики и системного программирования в Новосибирске. Здесь искусственный интеллект может рассматриваться вместе с алгоритмами, языками программирования, архитектурой программных систем и требованиями к корректности вычислений. Подготовка в научном институте предполагает включение в исследовательский коллектив, обсуждение результатов на семинарах и создание воспроизводимого программного прототипа, который подтверждает положения диссертации. Программа подойдёт выпускникам математики, информатики, программной инженерии и смежных областей с сильной алгоритмической подготовкой. Требуются уверенное программирование и готовность разбираться в математике методов, а не ограничиваться применением готовых моделей. Степень кандидата физико-математических наук полезна для академической карьеры, исследовательских подразделений ИТ-компаний и разработки интеллектуальных систем. Она подтверждает способность предложить новый метод, корректно проверить его и объяснить полученный результат.

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.