Искусственный интеллект и машинное обучение

в ТОГУ · Хабаровск

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	118	85	1	2	297 000 ₽

Аспиранты разрабатывают методы искусственного интеллекта и машинного обучения, способные находить закономерности в данных, строить прогнозы и поддерживать принятие решений. Темами диссертаций могут быть распознавание изображений и текста, анализ временных рядов, интеллектуальное управление, рекомендательные системы, объяснимость моделей и обучение на малых выборках. Исследователь осваивает математическую статистику, оптимизацию, нейронные сети, программирование, подготовку данных, вычислительные эксперименты и корректное сравнение алгоритмов. ТОГУ является многопрофильным университетом с сильной технической основой и работает в контексте задач Хабаровского края и Дальнего Востока. Это создаёт поле для применения ИИ в транспорте, промышленности, городской инфраструктуре, природном мониторинге и обработке территориальных данных. Подготовка позволяет соединять разработку алгоритма с пониманием предметной области. Особое значение имеют качество исходных данных, воспроизводимость эксперимента, вычислительная эффективность и оценка ограничений модели. Программа подойдёт программистам, математикам, аналитикам данных и инженерам, готовым углубляться в теорию и экспериментальную проверку методов. Степень кандидата физико-математических или технических наук позволяет вести исследования, преподавать, руководить разработкой интеллектуальных систем и публиковать новые алгоритмические результаты. Она полезна для научных центров, технологических компаний и аналитических подразделений, где требуется создавать решения сложнее стандартного применения готовых моделей.

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.