Искусственный интеллект и машинное обучение

в УФИЦ РАН · Уфа

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	108	—	1	0	—

Программа «Искусственный интеллект и машинное обучение» посвящена созданию моделей, которые выявляют закономерности в данных, распознают объекты, прогнозируют события и поддерживают принятие решений. Аспиранты исследуют обучение с учителем и без него, нейронные сети, обработку текстов и изображений, объяснимость, устойчивость и работу при малой выборке. Диссертации могут касаться новой архитектуры, метода оптимизации, гибридной модели или применения ИИ к научным данным. Осваиваются Python и профильные библиотеки, математическая статистика, линейная алгебра, вычислительный эксперимент и оценка качества алгоритмов. УФИЦ РАН – многопрофильный академический центр, поэтому методы машинного обучения могут развиваться как самостоятельное направление и как инструмент для математики, физики, химии, биологии и региональных исследований. Подготовка требует чётко отделять научную новизну алгоритма от обычного применения готовой модели. Аспирант формирует набор данных, выбирает честную схему проверки, сравнивает подходы с базовыми решениями и анализирует ошибки. Существенны воспроизводимость кода и объяснение ограничений модели. Программа подойдёт математикам, программистам, физикам и специалистам по анализу данных с сильной количественной подготовкой. Она требует постоянного чтения научных работ и готовности проверять идеи экспериментально. Степень кандидата физико-математических или технических наук полезна для исследовательской карьеры, преподавания и руководства разработкой сложных моделей. Она подтверждает способность создавать и проверять новые методы ИИ, оценивать их надёжность и применять их к задачам, где цена ошибки требует научного обоснования.

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.