Искусственный интеллект и машинное обучение

в Южный университет (ИУБиП), Ростов-на-Дону · Ростов-на-Дону

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 ориентир.	—	—	0	10	155 000 ₽

Профиль посвящён созданию методов, с помощью которых компьютерные системы выявляют закономерности в данных, строят прогнозы и принимают решения. Аспиранты могут исследовать нейронные сети, обучение с учителем и без учителя, обработку текста и изображений, рекомендательные системы, объяснимость и надёжность моделей. В работе применяют программирование, линейную алгебру, теорию вероятностей, оптимизацию, вычислительные эксперименты, подготовку наборов данных и воспроизводимую оценку алгоритмов. Южный университет (ИУБиП) исторически ориентирован на управление, бизнес, право и прикладные социально-экономические направления. Поэтому исследования искусственного интеллекта здесь логично связывать с задачами организаций: аналитикой, автоматизацией процессов, обработкой документов, поддержкой управленческих решений и цифровыми сервисами. Такой контекст требует учитывать не только точность алгоритма, но и интерпретируемость результата, качество исходных данных, правовые ограничения и последствия внедрения. Программа подойдёт выпускникам IT, математики и инженерных направлений, а также специалистам других областей с сильной количественной подготовкой. Необходимы уверенное программирование и готовность разбираться в научных публикациях и экспериментальном дизайне. Степень кандидата физико-математических наук подтверждает способность создавать и проверять новые методы, а не только применять готовые библиотеки. Она полезна для исследовательской и преподавательской карьеры, руководства разработками и сложных задач анализа 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.