Искусственный интеллект и машинное обучение — СПбПУ (Санкт-Петербург): проходной балл, места, ЕГЭ | Поступашкин
← Каталог / СПбПУ / Искусственный интеллект и машинное обучение
Аспирантура 1.2.1 форма обучения: очная

Искусственный интеллект и машинное обучение

в СПбПУ · Санкт-Петербург

«Искусственный интеллект и машинное обучение» — программа уровня «аспирантура» в вузе СПбПУ (Санкт-Петербург), направление подготовки 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение». Бюджетных мест — 4, платных — 2, стоимость обучения — 371 700 ₽/год. Ниже — динамика баллов по годам, количество мест и стоимость.

📋 Конкурс на эту программу — приём 2026

Живые конкурсные списки по всем видам мест — основные, целевая, особая и отдельная квоты. «Порог сейчас» считается по всем подавшим и почти всегда завышен: большинство стоящих выше уйдут в другие вузы. Реальную границу лучше показывает «проходной по согласиям», а по завершении кампании — балл с пометкой «приказ»: фактический проходной последнего зачисленного (на платных местах — по договорам и оплате). Обновлено: 2026-09-28 10:30:00.

Вид мест / форма Мест Подано СогласийСколько человек подали согласие на зачисление именно сюда. Согласие можно держать только в одном вузе на одном направлении, поэтому это самые реальные претенденты на места. ПроходнойС пометкой «приказ» — фактический балл последнего зачисленного по приказу (для платных мест — по договорам и оплате). Без пометки — проходной по согласиям: балл последнего человека С СОГЛАСИЕМ, помещающегося в число мест. «—» — границы нет: либо приказ по группе не публиковался, либо согласий меньше, чем мест. Порог по всемСумма баллов последнего в пределах мест, если считать ВСЕХ подавших. Почти всегда завышен: большинство стоящих выше уйдут в другие вузы или на свои первые приоритеты. Не финальный проходной.
Основные места в рамках КЦП Очная · Аспирантура 4 18 13 156 приказ 156 ⭐ В план Список →
Платные места Очная · Аспирантура 1 6 4 152 приказ 140 Список →
Платные места Очная · Аспирантура 1 1 0 — 148 Список →
Все конкурсные группы вуза + найти себя по коду поступающего →

История приёма

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 156 152 4 2 371 700 ₽

Об обучении на программе

Аспиранты исследуют методы, позволяющие вычислительным системам обучаться на данных, распознавать закономерности и принимать решения. Темами диссертаций становятся нейронные сети, обучение с подкреплением, компьютерное зрение, обработка естественного языка, объяснимый ИИ, генеративные модели и интеллектуальное управление. В работе используют теорию вероятностей, оптимизацию, статистику, Python, библиотеки машинного обучения, вычислительные кластеры и методы постановки воспроизводимых экспериментов. В СПбПУ эта специальность развивается в среде крупного технического университета, где задачи искусственного интеллекта связаны с математикой, программированием, автоматизацией и инженерными приложениями. Такая междисциплинарность позволяет строить исследования вокруг производственных данных, цифровых моделей и сложных технических систем. Подготовка включает самостоятельную научную работу, публикацию результатов и проверку алгоритмов на содержательных задачах. Программа подойдёт выпускникам математики, информатики, физики и инженерных направлений, которые хотят не только применять готовые модели, но и создавать новые методы. Особенно важны уверенное программирование, математическая подготовка и готовность анализировать ограничения эксперимента. Степень кандидата наук помогает строить карьеру исследователя, преподавателя, разработчика алгоритмов или руководителя научно-технических проектов в области анализа данных и ИИ.

О направлении «Искусственный интеллект и машинное обучение»

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.
Все вузы по направлению «Искусственный интеллект и машинное обучение» →

Кем работать

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.
Заметили ошибку или чего-то не хватает? Расскажите нам — починим баг или добавим новую возможность. Мы читаем каждое сообщение.