Искусственный интеллект и машинное обучение

Студенты под руководством квалифицированных специалистов-практиков ведут проектные исследования в наиболее перспективных областях применения искусственного интеллекта, таких как робототехника, медицина, микроэлектроника, квантовые вычисления, распознавание образов, компьютерные игры, FinTech и др.

Многоплановая программа

Подбор учебных дисциплин устроен таким образом, что студенты в равной степени получают возможность не только углубить свои теоретические знания, например, в computer science, или отточить навыки решения прикладных задач машинного обучения в NLP, но и познакомиться с особенностями правового регулирования в области искусственного интеллекта, а также с методологией и трендами развития ИИ как самостоятельного научного направления.

Индивидуальная траектория обучения

Помимо основных предметов, программа предусматривает наличие дисциплин по выбору, что позволит студентам выбирать проблематику научно-исследовательской работы в соответствии со своими интересами, уровнем подготовки, текущими проектами кафедры и базового предприятия, а также доступными грантовыми программами.

Возможность совмещать работу и учебу

Учитывая, что занятия магистров начинаются не ранее 16:30 и включают в себя дни самостоятельной работы, студенты могут эффективно распределять свое время, совмещая профессиональные и учебные проекты. Это позволяет систематизировать полученный в университете опыт, творчески применяя его на своем рабочем месте при необходимости. С другой стороны, студенты могут использовать данные практических задач, с которыми сталкиваются по долгу службы, для написания выпускной магистерской работы.

Инфраструктура для исследований

Студенты проводят исследования на оборудовании лабораторий кафедры, а также на базе компаний-партнёров.

Лаборатории и научные центры

В рамках программы студенты могут отточить свои практические навыки по программированию и управлению робототехническими системами в самой молодой лаборатории кафедры инженерной кибернетики — лаборатории робототехники, которая создана при сотрудничестве со Сбером.

Дисциплины программы

дисциплин в области информатики, AI и и машинного обучения

Введение в искусственные нейронные сети

Введение в квантовую информатику

ML-инжиниринг

Правовые аспекты использования ИИ

ИИ в робототехнике

ИИ в задачах распознавания образов

ИИ в задачах NLP

ИИ в медицине

ИИ в FinTech

ИИ в компьютерных играх

Факультативы:

Когнитивные науки

Современные инструментальные средства разработки ПО для ИИ

ML-DevOps

Блокчейн-технологии

ИИ в цифровой экономике

Возможности для студентов и трудоустройство

Во время обучения студенты проходят производственную практику и стажировки в лабораториях Управления исследований и инноваций ПАО «Сбербанк» и на предприятиях индустриальных партнеров

Осваиваемые профессии

специалист по анализу данных
аналитик
Data Scientist
Data-инженер
руководитель направления или проектов в прикладных отраслях цифровой экономики, где используются методы машинного обучения

Другие программы подготовки

Прикладная информатика в цифровой экономике

Программа магистратуры «Прикладная информатика в цифровой экономике» направлена на формирование компетенций, необходимых для цифровой трансформации предприятия и роботизации бизнес-процессов. Студенты в ходе очного обучения применяют интеллектуальные методы анализа данных и технологии RPA-систем при работе с реальными IT-проектами. Гибкий график занятий позволяет совмещать учебу в магистратуре и работу, а стипендии и гранты поддерживают студентов на протяжении всего времени обучения. Выпускники магистерской программы «Прикладная информатика в цифровой экономике» востребованы в крупнейших IT-компаниях и занимают такие должности, как архитектор IT-решений, системный аналитик, разработчик RPA-систем, обеспечивая стратегически устойчивое развитие предприятий в условиях индустрии 4.0.

Технологическое искусство

Современные компьютерные технологии играют очень важную роль в искусстве. С помощью различных программных и аппаратных средств художники могут создавать новые и удивительные произведения, которые раньше были бы невозможны. Магистерская программа «Технологическое искусство» сочетает в себе лучшие практики направлений Art&Science. Студенты работают с нейронными сетями, визуальными языками программирования, VR и AR, робототехникой, звуковыми и световыми средами, что позволяет им создавать уникальные и технологичные предметы искусства.

Цифровые двойники в технических системах

Цифровой двойник — это виртуальная модель любых объектов: систем, процессов или людей, точно воспроизводящая форму и действия оригинала в режиме синхронизации. Применяются цифровые двойники для моделирования и оценки состояния оригинала в определённых условиях. Это помогает сэкономить время и средства, а также избежать вреда для людей и окружающей среды. Магистерская программа очного обучения «Цифровые двойники в технических системах» готовит управленцев-практиков в области цифровой трансформации, развивает компетенции в сфере искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности, интернета вещей, моделирования процессов, а также повышает лидерские и коммуникативные навыки.

Цифровой брендинг в креативных индустриях (онлайн-программа)

Погрузитесь в мир цифрового брендинга и графического дизайна с помощью многотрековой онлайн-программы. Учебный план этой магистерской программы включает такие дисциплины, как «Нейросети для дизайнера», «Бизнес-процессы в креативных индустриях», визуальный язык, моушн-дизайн и маркетинг в соцсетях. Развивайте практические навыки, работая над реальными проектами — с поддержкой опытных преподавателей и профильных экспертов. Сделайте шаг в будущее, станьте профессионалом в цифровом дизайне и бренд-стратегии.

Программа реализуется в многотрековом формате. В процессе освоения программы вы можете продолжить обучение на треке «Цифровой брендинг в креативных индустриях» или перейти на трек «Графический дизайнер».

Экскурсии в институты Университета МИСИС

Институт компьютерных наук

Вступительные испытания и минимальные баллы:

Поступление в магистратуру без экзаменов

Руководитель программы

Приемная комиссия

Преимущества программы