Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения

в РГЭУ (РИНХ) · Ростов-на-Дону

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	85	—	12	20	70 000 ₽

Магистерская программа «Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения» в РГЭУ (РИНХ) готовит специалистов, способных строить математические модели для задач искусственного интеллекта и внедрять их в реальные бизнес-процессы. Упор сделан на прикладную математику и информатику (направление 01.04.02), поэтому студенты изучают методы машинного обучения, анализа данных и оптимизации, но с акцентом на экономические и управленческие приложения. Особенность программы — смешанный формат обучения (mixed), что позволяет совмещать очные занятия с дистанционными технологиями, что удобно для работающих магистрантов. Вуз силён в данном направлении благодаря многолетней экспертизе в экономике и финансах: исторически РИНХ готовил кадры для финансового сектора и управления, поэтому выпускники получают не только инженерные навыки, но и понимание специфики применения ИИ в бизнесе и госсекторе. Программа подойдёт выпускникам технических и экономических бакалавриатов, которые хотят углубиться в математическое моделирование и Data Science, но при этом остаться в контексте прикладных решений для реального сектора. После выпуска открыты карьерные пути: аналитик данных, разработчик моделей ИИ в банках, ритейле или IT-компаниях, а также позиции в государственных цифровых платформах. Благодаря бренду РИНХа и низкой стоимости обучения, это хороший вариант для тех, кто планирует работать на юге России, не переплачивая за диплом.

Направление «Прикладная математика и информатика» (01.04.02) магистратуры готовит специалистов, способных применять математические методы и современные информационные технологии для решения сложных задач в науке, технике, экономике и управлении. Программа сочетает фундаментальную математическую подготовку с глубокими знаниями в области программирования, алгоритмов и анализа данных, что позволяет выпускникам разрабатывать математические модели, проводить вычислительные эксперименты и создавать программное обеспечение для различных прикладных областей. Ключевые дисциплины включают: математическое моделирование, численные методы, теорию вероятностей и математическую статистику, методы оптимизации, компьютерное зрение, машинное обучение, параллельные вычисления, базы данных и информационную безопасность. Студенты изучают современные языки программирования (Python, C++, R), осваивают работу с большими данными, нейронными сетями и распределенными вычислительными системами, а также получают навыки научных исследований и презентации результатов. Выпускники обладают компетенциями в области построения и анализа математических моделей, разработки эффективных алгоритмов, обработки и интерпретации данных, владеют методами искусственного интеллекта и статистического анализа. Они умеют программировать на высоком уровне, работать с базами данных, использовать современные вычислительные платформы и инструменты визуализации. Также развиты навыки критического мышления, решения нетривиальных задач и командной работы над проектами. Направление интересно своей междисциплинарностью и широким спектром применения: от финансового моделирования и биоинформатики до робототехники и анализа социальных сетей. Особенность магистратуры — углубленная научно-исследовательская работа, участие в реальных проектах и возможность продолжения обучения в аспирантуре. Выпускники востребованы в IT-компаниях, научных институтах, банках, производственных и консалтинговых организациях.

Выпускники могут работать аналитиками данных (Data Analyst), специалистами по машинному обучению (ML Engineer), разработчиками математических моделей (Modeling Engineer), инженерами-исследователями в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, а также системными архитекторами и бизнес-аналитиками. Они востребованы в IT-компаниях (Яндекс, Сбер, Тинькофф), научно-исследовательских центрах (Сколково, Институт прикладной математики), банковском секторе, телекоммуникациях, промышленности и госструктурах. Перспективы включают карьерный рост до руководителя отдела аналитики или научного руководителя проектов, а также высокий уровень заработной платы и стабильный спрос на рынке труда.