Искусственный интеллект и машинное обучение

в МПГУ · 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	159	—	2	30	498 000 ₽

Профиль «Искусственный интеллект и машинное обучение» посвящён методам, позволяющим компьютерным системам выявлять закономерности в данных, строить прогнозы и выбирать действия. Диссертации могут исследовать обучение нейронных сетей, распознавание изображений и речи, обработку текстов, объяснимость моделей, обучение с подкреплением и интеллектуальные образовательные системы. Аспиранты осваивают теорию вероятностей, оптимизацию, статистическое обучение, программирование, подготовку данных, вычислительные эксперименты и корректное сравнение моделей по воспроизводимым метрикам. В МПГУ исследования искусственного интеллекта могут сочетать фундаментальную информатику с образовательной и гуманитарной проблематикой университета. Значимыми объектами становятся учебные данные, цифровые образовательные среды и взаимодействие человека с интеллектуальной системой. При этом диссертация должна давать научный результат в области методов или моделей, а не сводиться к использованию готового сервиса. Подготовка предполагает анализ ограничений данных, проверку устойчивости решений и внимание к этике, интерпретируемости и защите информации. Программа подойдёт выпускникам по информатике, математике, анализу данных и смежным направлениям, способным соединять теорию с программным экспериментом. Степень кандидата физико-математических или технических наук подтверждает квалификацию самостоятельного исследователя в области ИИ. Она полезна для работы в исследовательских командах, разработки алгоритмов и интеллектуальных продуктов, преподавания и руководства проектами. Выпускник умеет оценивать не только точность модели, но и научную новизну, границы применимости и надёжность результата.

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.