Теоретическая информатика и искусственный интеллект

в КФУ им. В.И.Вернадского · Симферополь

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	—	164	0	2	176 000 ₽

Профиль «Теоретическая информатика и искусственный интеллект» сосредоточен на математических основах вычислений и методах построения интеллектуальных систем. Темами диссертаций становятся алгоритмы и их сложность, представление знаний, машинное обучение, распознавание образов, интеллектуальный анализ данных, оптимизация, логический вывод и управление сложными системами. Аспиранты осваивают формальное моделирование, программирование, вероятностные и статистические методы, проектирование экспериментов, подготовку наборов данных и объективное сравнение алгоритмов. КФУ имени В.И. Вернадского сочетает классическую научную подготовку с прикладными инженерными направлениями. Это позволяет проверять методы искусственного интеллекта на задачах, связанных с природными системами, биологией, сельским хозяйством, территориальным управлением и обработкой пространственных данных. Исследователь должен не только получить высокие показатели модели, но и обосновать постановку задачи, корректность выборки, устойчивость результата и вклад в теоретическую информатику или кибернетику. Программа подойдёт математикам, программистам и инженерам, готовым разбираться одновременно в теории алгоритмов и экспериментальной разработке. Степень кандидата физико-математических или технических наук даёт основу для академической карьеры и руководства исследованиями. На практике она полезна в разработке систем искусственного интеллекта, анализе данных, автоматизации управления, создании научного программного обеспечения и экспертной оценке алгоритмических решений.

Теоретическая информатика исследует общие законы представления, передачи и обработки информации, а кибернетика – управление и взаимодействие в сложных системах. Объектами служат алгоритмы, формальные языки, вычислительные модели, автоматы, сети, системы принятия решений и управления. От прикладной разработки программ специальность отличается поиском общих закономерностей и доказуемых свойств, а от классической теории управления – более широким охватом информационных и алгоритмических процессов. Основные направления включают теорию алгоритмов и сложности, автоматы и формальные языки, кодирование, модели вычислений, искусственный интеллект, распознавание образов, оптимизацию, принятие решений, системный анализ и управление в условиях неопределённости. Диссертация может быть посвящена оценке сложности алгоритма, обучению модели при ограниченных данных, синтезу управления, интеллектуальному анализу текстов, устойчивости сетевой системы, распределённым вычислениям или верификации информационного процесса. Аспирант осваивает дискретную математику, вероятностные методы, оптимизацию, математическое моделирование, анализ алгоритмов и постановку вычислительных экспериментов. В зависимости от темы он работает с языками программирования, системами машинного обучения, симуляторами, решателями и средствами формальной проверки. Сдаются экзамены по истории и философии науки, иностранному языку и специальной дисциплине. Отрасль кандидатской степени определяется содержанием работы и профилем совета, чаще она относится к физико-математическим или техническим наукам. Результаты применяются в программных системах, робототехнике, связи, логистике, промышленном управлении, анализе данных и информационной безопасности. Специальность связана с математикой, вычислительной техникой, автоматикой и когнитивными исследованиями.

Кандидаты наук работают в НИИ, университетах, исследовательских подразделениях технологических и промышленных компаний, центрах искусственного интеллекта и систем управления. Типичные позиции – научный сотрудник, преподаватель, исследователь алгоритмов, специалист по машинному обучению, инженер по управлению, системный аналитик, архитектор алгоритмических решений или разработчик средств верификации. Степень полезна на должностях, где требуется создавать новые методы, доказывать их свойства и руководить исследовательской частью продукта. В академической сфере она служит основой самостоятельной карьеры, а в компаниях помогает отделять исследование от обычной разработки и отвечать за методическую корректность решения.