Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных
Магистратура «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» готовит специалистов, способных строить продвинутые модели для машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Программа ориентирована на практическое применение ИИ в промышленности, финтехе, блокчейн-экосистемах, квантовых технологиях, биоинженерии и других цифровых сервисах. Обучение сочетает глубокую математическую подготовку с решением реальных задач на основе передовых технологий искусственного интеллекта. Выпускники смогут анализировать большие данные, оптимизировать бизнес-процессы, разрабатывать интеллектуальные системы и рекомендательные механизмы, строя карьеру в ИТ-компаниях, научных центрах и высокотехнологичной индустрии.
Студенты осваивают современные программно-математические инструменты (Python и R) и применяют их в перспективных направлениях — робототехнике, обработке естественного языка (NLP) и технологиях компьютерного зрения (CV). Также магистранты знакомятся с особенностями вычислений с использованием квантового компьютера и их ролью для развития ИИ. Исследования ведутся в рамках индустриальных и научных проектов под руководством экспертов-практиков с опытом работы в крупных ИТ- и инжиниринговых компаниях.
Междисциплинарность и расширение профессионального кругозора
Учебный план сочетает фундаментальную подготовку в области компьютерных наук и практическую работу с современными ИИ-системами в сферах высокотехнологичных производств, квантовых технологий, биоинженерии и промышленной автоматизации. Такой подход формирует у студентов системное мышление и способность внедрять ИИ-решения в инженерную и научную практику.
Индивидуальная траектория обучения
Очное обучение строится по индивидуальной траектории с учетом уровня подготовки, интересов и профессиональных целей студента. Темы исследовательских работ связаны с задачами индустриальных партнеров, а участие в проектах кафедры и возможность публикаций открывают путь в научно-исследовательскую или продуктовую карьеру.
Возможность совмещать работу и учебу
Занятия проходят после 16:30 и включают дни самостоятельной работы, что позволяет студентам совмещать учебу с профессиональными проектами и использовать рабочие задачи для подготовки выпускной квалификационной работы.
Инфраструктура для исследований
Студенты магистерской программы «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» с первого курса проводят исследования на оборудовании кафедры инженерной кибернетики Университета МИСИС и на базе компаний-партнеров, таких как Сбер, Яндекс и др. Доступ к индустриальным задачам и стажировкам усиливает практическую подготовку и конкурентоспособность выпускников на рынке труда.
Востребованность специалистов
Специалист по искусственному интеллекту разрабатывает, обучает, адаптирует и применяет системы искусственного интеллекта для создания интеллектуальных решений в различных сферах. Профессионалы этого профиля востребованы в высокотехнологичных отраслях и занимают позиции с достойным уровнем зарплаты.
Дисциплины программы
20
предметов в области искусственного интеллекта, робототехники и квантовых вычислений
Методология MLOps при разработке систем искусственного интеллекта
Методы искусственного интеллекта в робототехнических системах
Методы инженерного анализа и моделирования
Цифровые двойники
Компьютерное зрение
Трехмерное компьютерное зрение
Блокчейн-технологии и искусственный интеллект
Технологии обработки естественного языка и большие языковые модели
Интегрирование технологических решений для обеспечения функционала роботизированных систем
Современные методы оптимизации
Глубокое обучение
Английский язык для ИТ-специалистов
Алгоритмы и структуры данных
Экспертные и рекомендательные, информационно-аналитические системы
Гуманитарные проблемы искусственного интеллекта
Системы обеспечения информационной безопасности
Системный подход к анализу данных и генерации знаний
Организация и технология научных исследований и педагогической деятельности
Дисциплины по выбору:
Теория графов и графовые нейронные сети
Современные средства разработки ПО для искусственного интеллекта
Современные устройства центров обработки больших данных
Интеллектуальные автономные и мультиагентные системы
Генеративные модели в компьютерном зрении
Квантовые вычисления
Современные технологии защиты информации
Искусственный интеллект в биоинженерии
Интеллектуальные технологии для финансового сектора
Практические навыки
Применение методов машинного обучения для анализа, предсказания и интерпретации данных
Проектирование и внедрение алгоритмов и моделей искусственного интеллекта
Предварительная подготовка, очистка и структурирование данных для последующего анализа
Использование статистических методов и вероятностных моделей
Программирование на языках Python и R для решения задач в области ИИ и Data Science
Разработка, тестирование и оптимизация алгоритмов для интеллектуальных систем
Сферы научных интересов: разработка интеллектуальных алгоритмов распознавания, навигации и управления движением общественного городского транспорта на примере трамвайных систем.
Старший преподаватель кафедры инженерной кибернетики, сотрудник ПАО Сбербанк
Сферы научных интересов: исследование и внедрение передовых методов машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения в прикладных и научных задачах
Сферы научных интересов: интеллектуальное моделирование и мультиагентные системы, математические модели когнитивных процессов, экспертные системы, модели, технологии хранения и анализа данных.
Сферы научных интересов: разработка решений в области информационной безопасности с применением блокчейн-технологий, включая DApps, NFT и DAO-структуры.
Сферы научных интересов: интеграция искусственного интеллекта в робототехнические системы и производственные процессы для повышения эффективности и автоматизации
В процессе обучения студенты вуза участвуют в проектах, реализуемых совместно с ведущими ИТ‑компаниями, а после окончания программы продолжают работу по специальности в R&D‑ или ИТ‑подразделениях партнеров. Выпускники программы «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» могут разрабатывать программное обеспечение, внедрять робототехнические и киберфизические системы, строить карьеру в Yandex, Samsung, 1С, VK, Сбере и других высокотехнологичных организациях или продолжить научные исследования в аспирантуре.
Осваиваемые профессии
Специалист по искусственному интеллекту
Аналитик данных (Data Scientist)
Инженер данных (Data Engineer)
Технический аналитик
Архитектор в области ИИ
Исследователь в области искусственного интеллекта
Часто задаваемые вопросы
Подать документы* на поступление можно несколькими способами:
Прийти в Университет МИСИС. Контакты приемной комиссии по ссылке.
Пошаговый алгоритм поступления в магистратуру можно посмотреть здесь.
*Приём документов начинается с 20 июня.
Посмотреть полный список достижений, за которые начисляют дополнительные баллы, можно здесь.
Вся информация размещена по ссылке.
Актуальные программы вступительных испытаний по ссылке. Также вы можете поступить без экзаменов по конкурсу проектных работ имени академика А. А. Бочвара.
Получить социальный налоговый вычет может Заказчик по договору. Ознакомиться с подробной информацией можно на странице Платное обучение в разделе «Информация о предоставлении налогового вычета».
На проживание в общежитии могут рассчитывать все иногородние* студенты вуза, в том числе, поступившие на платные места.
* студенты, прописанные в других государствах, субъектах Российской Федерации, а также жители дальнего Подмосковья.
Да, вы сможете совмещать учебу с работой по профилю, так как учебный график включает занятия в будние дни после 16:20 и по субботам. Однако магистерская программа требует времени и усилий, поэтому важно оценить свои возможности и грамотно распределить время между учебой и работой.
Выбор предметов с такой пометкой осуществляется по согласованию с кафедрой в соответствии с интересами и уровнем успеваемости студента.
Практики и стажировки организуются индивидуально с учетом возможностей и пожеланий студента.
Да, во время обучения на магистерской программе «Математические методы в искусственном интеллекте и анализе данных» студенты углубленно изучают системный анализ и реализацию его инструментов в ИИ. После выпуска вы сможете поступить в аспирантуру НИТУ МИСИС по специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика». Трек кафедры инженерной кибернетики называется «Анализ, управление и обработка информации в сложных системах».
*Приём документов начинается с 20 июня.