Искусственный интеллект и машинное обучение · Искусственный интеллект и машинное обучение (математика и компьютерные науки)

в СПбГУ · Санкт-Петербург

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	130	—	5	8	385 600 ₽

Профиль Искусственный интеллект и машинное обучение в математике и компьютерных науках ориентирован на создание и теоретическое обоснование методов, которые извлекают закономерности из данных и решают интеллектуальные задачи. Диссертации могут касаться обучения представлений, генеративных моделей, компьютерного зрения, обработки языка, рекомендательных систем, причинного анализа или надёжности алгоритмов. Аспирант осваивает оптимизацию, вероятностное моделирование, статистическое обучение, нейросетевые методы и постановку воспроизводимых вычислительных экспериментов. В СПбГУ исследования искусственного интеллекта включены в широкую среду математики, информатики и прикладных дисциплин. Это позволяет связывать разработку алгоритмов с анализом их свойств, качеством данных и содержанием конкретной предметной области. Подготовка требует читать современные статьи, реализовывать методы, сравнивать их с сильными базовыми решениями и объяснять полученный эффект. Университетская фундаментальность особенно важна там, где требуется понять ограничения модели, а не только добиться хорошего показателя на одном наборе данных. Программа подойдёт выпускникам информатики, математики и смежных направлений с хорошим программированием и знанием статистики. Она рассчитана на тех, кто готов проводить множество экспериментов, документировать их и превращать наблюдения в научные выводы. Степень кандидата физико-математических наук полезна для академической карьеры, преподавания и работы исследователем в индустрии. Она подтверждает способность самостоятельно ставить задачи, создавать новые алгоритмы и оценивать их корректность, устойчивость и область применимости.

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.