ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта

ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта

Трек «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» реализуется на бакалаврской программе «Прикладная математика и информатика» совместно с Яндексом и Сбером.

Трек направлен на подготовку будущих исследователей в области искусственного интеллекта: студенты разрабатывают новые модели машинного обучения, участвуют в прикладных и научных проектах, а также вовлекаются в фундаментальные исследования. Программа трека создается при участии ведущих российских университетов — ИТМО, МФТИ и Университета Иннополис.

Как поступить?

Чтобы попасть на трек ИИ360, нужно сначала поступить на бакалавриат «Прикладная математика и информатика» (ПМИ). Подробности о приеме — на сайте приемной комиссии. 

Набор на ИИ360 проводится среди студентов, зачисленных на 1 курс ПМИ.

Отбор осуществляется на основе:

➡️ олимпиадных достижений — до 70% итогового балла;

➡️ собеседования с преподавателями программы и представителями компаний-партнёров — до 30% итогового балла.

Почему ИИ 360?

Трек базируется на учебном плане программы ПМИ, но дополняется рядом уникальных компонентов, направленных на подготовку исследователей в области ИИ:

• Специализированные курсы от Яндекса и Сбера. Уже с первого курса студенты осваивают анализ данных, алгоритмы, основы машинного обучения и другие современные ИИ-технологии. Курсы читаются специалистами из индустрии и ведущими исследователями ФКН.
• Исследовательская и проектная работа. Со второго семестра каждый студент включается в исследовательский проект под руководством научного руководителя. В учебный план встроен проектный модуль: работа над реальными задачами, презентации, встречи с экспертами.
• Поддержка публикаций. Студенты могут выйти к концу обучения на публикации на конференциях уровня A и A*.
• Межвузовские модули. Возможность обучаться и выполнять проекты вместе со студентами ИТМО, МФТИ и Университета Иннополис.
• Выездные школы и проекты. Регулярные интенсивы с участием индустриальных партнеров.
• Гибкость трека. Студенты могут выбирать курсы и активности по интересам — углубленные дисциплины ФКН, исследовательские кружки и факультативы.
• Повышенная стипендия и ресурсы. Все студенты трека получают ежемесячную стипендию, а также доступ к вычислительным мощностям и исследовательской инфраструктуре партнеров.

Перспективы выпускников

После выпуска студенты могут выбрать академическую карьеру (магистратура и аспирантура) или работу в индустрии над исследовательскими задачами в ведущих компаниях в сфере ИИ. В числе востребованных направлений:
▪️ML-исследователь: создание новых моделей машинного и глубинного обучения.
▪️AI-архитектор: проектирование нагруженных сервисов, основанных на ИИ-моделях.
▪️Научный сотрудник: фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта.

Кто стоит за треком?

За программу отвечает Академический совет исследовательских программ ФКН. Это преподаватели и исследователи факультета, которые придумывают, как устроен трек, отбирают студентов, утверждают темы проектов и следят, чтобы всё работало.

В совете — люди, которые реально занимаются наукой и ИИ:

▪️ Иван Аржанцев —  декан ФКН, профессор, заведующий научно-учебной лаборатории (НУЛ) алгебраических групп преобразований.
▪️ Иван Бельдиев — преподаватель ФКН, младший научный сотрудник НУЛ алгебраических групп преобразований.
▪️ Денис Деркач — директор по прикладным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук, руководитель НУЛ методов анализа и больших данных.
▪️ Алексей Наумов — заведующий кафедрой на базе Института проблем передачи информации РАН, руководитель магистратуры «Математика машинного обучения, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, директор по фундаментальным исследованиям института искусственного интеллекта и цифровых наук.
▪️ Артем Максаев — заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска, исследователь в области линейной алгебры и комбинаторной теории матриц.
▪️ Алексей Мицюк — заместитель декана ФКН по науке, доцент, старший научный сотрудник НУЛ процессно-ориентированных информационных систем.
▪️ Евгений Соколов — руководитель департамента больших данных и информационного поиска; научный руководитель центра непрерывного образования; академический руководитель образовательной программы «Прикладная математика и информатика» на ФКН.
▪️ Максим Рахуба — заведующий лабораторией матричных и тензорных методов, доцент департамента больших данных и информационного поиска, специализируется на ML и линейной алгебре.
▪️ Владимир Щур — профессор департамента больших данных и информационного поиска ФКН, заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики.

Отбор на трек

Заявки на трек будут приниматься в сентябре 2025 года