Искусственный интеллект и машинное обучение

в РТУ МИРЭА · 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	76	—	1	2	465 000 ₽

Аспиранты разрабатывают методы, модели и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам обучаться на данных, распознавать закономерности и принимать решения. Диссертации могут быть посвящены нейронным сетям, машинному зрению, обработке естественного языка, рекомендательным системам, объяснимости и надёжности моделей. Исследователь осваивает математическую статистику, оптимизацию, программирование, подготовку наборов данных, вычислительные эксперименты и строгую оценку качества на независимых выборках. РТУ МИРЭА является крупным московским техническим университетом с выраженной специализацией в информационных технологиях, радиоэлектронике и инженерии. Такая среда позволяет связывать фундаментальные алгоритмы с задачами анализа сигналов, управления, информационной безопасности и цифровых систем. В диссертации важны воспроизводимость эксперимента, корректные базовые сравнения и понимание ограничений модели. Одного высокого показателя качества недостаточно без анализа данных, ошибок и вычислительных затрат. Программа подойдёт выпускникам информатики, математики, инженерных и естественно-научных направлений с хорошей подготовкой в программировании. Степень кандидата физико-математических или технических наук, определяемая содержанием работы, даёт основу для карьеры исследователя, преподавателя и разработчика сложных интеллектуальных систем. Выпускник способен формулировать новую задачу машинного обучения, создавать метод решения, проводить убедительное сравнение и отвечать за достоверность полученного 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.