Искусственный интеллект и машинное обучение · Искусственный интеллект и машинное обучение (на английском языке)

в РУДН · 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	105	85	1	18	605 000 ₽

Англоязычный профиль «Искусственный интеллект и машинное обучение» ориентирован на разработку методов, позволяющих системам обучаться по данным и решать интеллектуальные задачи. Диссертации могут касаться глубокого обучения, обработки текста и изображений, рекомендательных систем, обучения с подкреплением, объяснимости моделей или надёжного ИИ. Аспиранты осваивают теорию вероятностей, оптимизацию, программирование, проектирование экспериментов, работу с наборами данных и оценку качества моделей. Исследование требует сопоставления с современными базовыми методами. РУДН развивает это направление в среде классического многопрофильного университета. Благодаря международному составу обучающихся англоязычная версия программы естественно связана с научной коммуникацией, чтением актуальной литературы и представлением результатов зарубежной аудитории. Соседство математики, информатики, медицины, естественных и гуманитарных наук расширяет выбор прикладных задач, при этом диссертация должна содержать самостоятельный методический или теоретический результат. Программа подойдёт выпускникам информатики, математики, анализа данных и инженерных направлений с уверенным программированием и готовностью изучать теоретические основы алгоритмов. Степень кандидата физико-математических или технических наук полезна для исследовательской карьеры, преподавания и работы в командах, создающих новые модели и интеллектуальные системы. Она подтверждает умение формулировать гипотезы, проводить воспроизводимые эксперименты и отличать реальное улучшение метода от случайного результата на отдельных данных.

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.