Образовательная программа «Проектирование интеллектуальных робототехнических систем» реализуется на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ по направлению 09.03.04 «Программная инженерия» и входит в инициативу Yandex Physical AI Garage – первую в России программу подготовки специалистов в области физического искусственного интеллекта, созданную компанией «Яндекс» совместно с ведущими техническими университетами страны.

1. Фокус на интеллектуальные системы, а не на механику. Ключевое отличие от классической робототехники состоит в акценте на алгоритмы, машинное обучение и работу с данными. Выпускник программы – инженер-алгоритмист, способный «оживить» любую робототехническую платформу, а не только спроектировать отдельный её узел.

2. Подготовка инженеров Physical AI. Программа отвечает на запрос индустрии, связанный в том числе с реализацией национального проекта «Средства производства и автоматизации». На старших курсах студенты работают с моделями класса Vision-Language-Action и foundation models, определяющими развитие отрасли в ближайшие годы.

3. Yandex Physical AI Garage. На программе реализуется трек «Yandex Physical AI Garage» с отдельным конкурсным отбором: специализированные курсы по машинному обучению и ИИ-робототехнике, проектные «Гаражи» с экспертами индустрии, доступ к инфраструктуре компании, ежемесячная стипендия и исследовательская/проектная работа под руководством научного руководителя.

4. Практическая работа с реальными роботами с первого курса. Студенты программируют манипуляторы и мобильные платформы. Проектные семинары идут сквозной линией через все годы обучения параллельно теоретическим курсам.

5. Собственная Проектно-учебная лаборатория робототехники ФКН. Лаборатория – среда, где студенты собирают и программируют роботов, отлаживают алгоритмы восприятия и управления, готовят проекты и соревновательные команды.

6. Преподавательский состав. Фундаментальные дисциплины ведут преподаватели ФКН – одной из ведущих школ компьютерных наук в стране. Специализированные курсы по робототехнике и физическому искусственному интеллекту читают практики из индустрии, работающие с этими технологиями сегодня.

7. Сквозная логика учебного плана. Дисциплины выстроены так, что каждый следующий курс опирается на предыдущий именно в контексте робототехнических систем. Математическое ядро дополнено курсами «Основы топологии и дифференциальной геометрии» и «Оптимальное управление и теория игр», критически важными для интеллектуального управления.

8. Индивидуальная образовательная траектория. Выбор проектного семинара на каждом курсе, дисциплины по выбору на третьем курсе, вариативные специализации на четвёртом курсе, а также майноры позволяют студенту осознанно сформировать профессиональный профиль.

9. Современный технологический стек. ROS 2, языки Python и C++, PyTorch, симуляторы MuJoCo, Isaac Sim и Gazebo, вычисления, системы автоматизированного проектирования, инструменты промышленной разработки.

10. Ориентация на рынки будущего. Программа готовит специалистов для промышленной автоматизации, автономного транспорта, сервисной и складской робототехники, беспилотных аппаратов и робототехники для работы в опасных средах.

Программа нацелена на подготовку инженеров и исследователей в области интеллектуальной робототехники и физического искусственного интеллекта: разработчиков программного обеспечения робототехнических систем, специалистов по машинному обучению для задач восприятия и управления, инженеров по автономной навигации и системной интеграции.

Выпускник способен проектировать как алгоритмы восприятия и принятия решений, так и законы управления и взаимодействия с аппаратной частью, – и при этом обладает углублённой подготовкой в выбранной специализации.

Профессиональные компетенции сформированы на основе профессиональных стандартов «Программист», «Специалист по интеграции прикладных решений», «Специалист по машинному обучению» и с учётом специфики разработки робототехнических систем.

Выпускники смогут работать разработчиками программного обеспечения робототехнических систем (ПК-1, ПК-2, ПК-6, ПК-11), специалистами по машинному обучению и компьютерному зрению для робототехники (ПК-3, ПК-4, ПК-5, ПК-9), инженерами по автономной навигации и управлению (ПК-1, ПК-3, ПК-5), специалистами по системной интеграции робототехнических комплексов (ПК-6, ПК-7, ПК-8), исследователями в области физического искусственного интеллекта (ПК-3, ПК-5, ПК-9, ПК-11), руководителями инженерных проектов (ПК-10, ПК-11).

По типам профессиональных задач:

Программа включает в себя следующие модули: профессиональный модуль, практический модуль, модуль дисциплин общего цикла (ДОЦ), модуль «Английский язык», модуль культуры работы с данными (Data Culture) и государственную итоговую аттестацию.

1. Профессиональный модуль (Major) формирует основу будущей профессиональной деятельности и состоит из двух частей: базового и вариативного профессиональных блоков.

Цель модуля – сформировать системные и актуальные компетенции в области программной инженерии для интеллектуальных робототехнических систем, от математических основ до системной интеграции.

Базовый профессиональный блок формирует научно-инженерный фундамент и выстроен по годам обучения:

• 1 курс, фундамент: математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, алгоритмы и структуры данных, программирование на Python и C++, общая физика, введение в робототехнику, инструменты промышленной разработки.
• 2 курс, ядро специальности: теория вероятностей и математическая статистика, дифференциальные уравнения и динамические системы, машинное обучение, компьютерное зрение, электроника и схемотехника, сенсорные системы и навигация, инструменты разработки робототехнических систем.
• 3 курс, специализация: методы оптимизации, оптимальное управление и теория игр, глубокое обучение для робототехники, обучение с подкреплением, динамика и управление движением роботов, планирование движения и локализация, основы топологии и дифференциальной геометрии, мехатроника.
• 4 курс, интеграция: VLA и foundation models для робототехники, архитектура программного обеспечения и системный дизайн, безопасность и надёжность робототехнических систем.

Внутри базового блока выделяются три сквозные линии. Математическое ядро дополнено специализированными курсами для работы в пространствах конфигураций и решения задач интеллектуального управления. Ядро «Алгоритмы и программирование» ведёт от базового программирования к машинному обучению и компьютерному зрению. Специальное робототехническое ядро охватывает путь от восприятия и навигации к динамике, управлению и современным моделям машинного обучения для роботов.

Вариативный профессиональный блок обеспечивает индивидуальную траекторию обучения:

• Проектные семинары (ПС) – сквозной проектный модуль, позволяющий с 1 курса специализироваться на конкретных платформах (мобильные колёсные роботы, манипуляторы, беспилотные летательные аппараты, шагающие роботы) и задачах (групповое управление, локализация и навигация, навигационные системы, электроинженерия).
• Дисциплины по выбору на 3 курсе: обработка естественного языка для робототехники, программирование контроллеров и встроенных систем, генеративные модели, проектирование человеко-машинного взаимодействия, основы педагогики и методики преподавания робототехники.
• Специализации на 4 курсе: механический инжиниринг, электронный инжиниринг, физически обусловленное машинное обучение, системная интеграция роботов. Во втором семестре – этика искусственного интеллекта, управление инженерными проектами, архитектура компьютеров и операционные системы.

Особенность модуля состоит в неразрывной связи фундаментальной математики, компьютерных наук и специфики робототехники. Акцент на интеллектуальные аспекты, такие как машинное обучение, компьютерное зрение, обучение с подкреплением и оптимальное управление, отличает программу от классической мехатроники.

2. Практический модуль (Практика) формирует компетенции студента, позволяющие решать практические задачи выбранной профессиональной деятельности, а также учит работать в команде.

Начиная с 1 курса студент выбирает проектный семинар и работает с реальным оборудованием на базе Проектно-учебной лаборатории робототехники ФКН, с возможностью развивать выбранное направление на протяжении всех четырёх лет обучения. Модуль включает курсовые проекты, технологическую и производственную практику, преддипломную практику и подготовку выпускной квалификационной работы.

Партнёрство с индустриальными партнёрами позволяет выполнять не только учебные проекты, но и решать реальные кейсы, которые, как правило, защищаются в качестве выпускной квалификационной работы. Для студентов трека «Yandex Physical AI Garage» в модуль входят обязательные практические «Гаражи» и индивидуальная исследовательская работа под руководством научного руководителя.

Преддипломная практика на 4 курсе проходит в формате знакомства с современными инструментами разработки и рабочими процессами в компаниях, создающих робототехнические системы. К завершению бакалавриата каждый студент выполняет несколько полноценных проектов.

3. Модуль дисциплин общего цикла (ДОЦ) необходим для формирования у студентов широкого кругозора и общей культуры, развития критического мышления, умения анализировать и синтезировать информацию, а также способности применять полученные знания в различных контекстах. Модуль включает историю России, основы российской государственности, экономику, безопасность жизнедеятельности, правовую грамотность и физическую культуру. Дополнительную возможность расширить кругозор дают майноры; для студентов трека «Yandex Physical AI Garage» майнор может быть заменен специализированными дисциплинами трека.

4. Модуль «Английский язык» направлен на формирование у выпускника бакалавриата готовности и способности вести профессиональное общение на английском языке. Все студенты выпускного курса готовят и защищают Project Proposal по теме выпускной квалификационной работы на английском языке.

5. Модуль культуры работы с данными (Data Culture) реализуется на программе на продвинутом уровне. Студенты изучают эффективные алгоритмы и структуры данных, методы сбора, обработки и анализа данных, обязательно приобретают навыки работы с методами машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе применительно к данным сенсоров робототехнических систем. Уровень знаний подтверждается сдачей независимых экзаменов по цифровой грамотности, программированию и анализу данных на продвинутом уровне.

6. Модуль государственной итоговой аттестации (ГИА) включает в себя защиту студентом выпускной квалификационной работы и позволяет установить уровень результатов освоения студентом образовательной программы.

Программа разработана с учётом требований следующих профессиональных стандартов:

Образовательная программа высшего образования НИУ ВШЭ адаптирована для обучения на ней инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Для указанных лиц разработана специальная программа по дисциплине "Физическая культура" (Адаптированная Программа учебной дисциплины «Физическая культура»), в учебном процессе используются специальные технические средства обучения коллективного и индивидуального пользования для инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Особенности адаптации программ учебных дисциплин содержатся в полной версии каждой программы учебной дисциплины и доступны студентам через электронную образовательную среду.

Все документы образовательной программы хранятся в электронном виде на настоящем сайте образовательной программы. Учебные планы, календарные учебные графики, программы учебных дисциплин разрабатываются и проходят электронные процедуры утверждения в корпоративных информационных системах. Их актуальные версии автоматически публикуются на сайте ОП. Методические материалы, оценочные средства и иные материалы образовательной программы в актуальном виде хранятся на сайте образовательной программы в соответствии с локальными нормативными актами университета.

Подтверждаю актуальность комплекта документов образовательной программы, размещенных на настоящем сайте образовательной программы.

Проректор С.Ю. Рощин

Паспорт образовательной программы «Проектирование интеллектуальных робототехнических систем»