Искусственный интеллект
Цель программы — подготовка специалистов, которые смогут развивать мир продуктов на основе искусственного интеллекта (AI). На программе студенты построят базу в работе с данными и разработке AI-методов, которая позволит им успешно применять самые современные инструменты для решения практических задач бизнеса
• 02.03.01 «Математика и компьютерные науки»
4 года обучения
Продолжительность
Диплом государственного образца
Да
Отсрочка от армии
Да
Очная
Форма обучения
Общежитие
Да
4 года обучения
Продолжительность
Диплом государственного образца
Да
Отсрочка от армии
Да
Очная
Форма обучения
Общежитие
Да
Что я буду изучать
Образовательная программа строится из 3 блоков:
Общеуниверситетские
предметы
предметы
Ты освоишь набор дисциплин, обязательных для всех студентов центрального университета.
Примеры дисциплин:
Примеры дисциплин:
- Математический анализ
- Дискретная математика
- Основы разработки
- Основы бизнес-аналитики
- Soft Skills
Обязательные предметы
для специалиста в AI
для специалиста в AI
На втором курсе пройдешь обязательные дисциплины в AI. Примеры дисциплин:
- Методы оптимизации
- Базы данных
- Machine Learning
- Deep Learning
- Теория вероятностей и статистика
Предметы по выбору
Затем выберешь одну из трех образовательных траекторий внутри направления и набор курсов по выбору:
- ML engineer
- Data Scientist
- AI researcher
Minor
Набор из нескольких дисциплин, не совпадающих с основным направлением подготовки.
Выберешь несколько курсов из направления «Разработка»
или «Бизнес и аналитика»
для развития навыков и насмотренности
Выберешь несколько курсов из направления «Разработка»
или «Бизнес и аналитика»
для развития навыков и насмотренности
Программа подразумевает выбор сложности прохождения предметов на первом курсе.
Разработка сервисов
для университета
для университета
Будешь не просто пользователем ИТ-инфраструктуры, но и ее активным разработчиком
Примеры:
Примеры:
- ассистент на основе ChatGPT для студентов
- автоматизированная служба поддержки для абитуриентов
- инструмент дизайна слайдов для преподавателей
Бизнес-задачи
от партнеров ЦУ
от партнеров ЦУ
Создашь проекты, которые найдут примнение во внешнем мире Примеры:
- система рекомендаций для ритейла
- data-driven рекомендации по увеличению эффективности рекламы для банков
Исследования
Сможешь реализовать творческие задачи, о которых можно рассказать на индустриальных конференциях или в научных журналах
Примеры:
Примеры:
- исследования в области Large Language Models или Responsible AI
01
02
03
Летом после 2-го курса приступишь к оплачиваемой стажировке
При успешном прохождении получишь оффер на работу в топовой компании
Далее сможешь продолжить своё развитие карьеры в качестве специалиста, запустить собственный проект или углубиться в науке
Образовательные траектории программы
Выбор траектории происходит на втором-третьем курсе
Кого готовим
Специалистов, которые разрабатывают и внедряют AI/ML-решения в бизнес-процессы
Примеры обязательных курсов
- Big Data
- Промышленная разработка
- DevOps
Примеры курсов по выбору
- Graph ML
- Federated Learning
Траектория — ML engineer
- Recommender Systems
Кого готовим
Специалистов, которые находят инсайты в данных и переводят их в выгоду для бизнеса
Примеры обязательных курсов
- Big Data
- Time Series Analysis
- Продвинутая продуктовая аналитика
Примеры курсов по выбору
- Natural Language Processing
- Принятие решений в условиях неопределенности
Траектория — Data Scientist
- Теория и практика онлайн-экспериментов
Кого готовим
Исследователей с треком развития в ведущих университетах или научных центрах ИТ-компаний
Примеры обязательных курсов
- Теория информации
- Теория игр
- AI Beyond Fit Predict
Примеры курсов по выбору
- Computer vision
- Generative AI
Траектория — AI researcher
- Signals and Sound Processing
Какие навыки я получу
Умение находить приложения для AI
Не для всех задач подходят AI-решения. Ты научишься находить проблемы, в решении которых AI будет наиболее эффективен
Реализация ML-моделей
Будешь знать как устроены самые продвинутые модели и сможешь самостоятельно реализовать их на практике
Умение находить инсайты в данных
Данные — ценный ресурс и ты сможешь превратить их в источник идей для бизнеса
Студенты получают набор компетенций, обязательных для разработчика, а также возможность применить их на практике уже в процессе учебы в университете:
Эффективный AI
Научишься писать эффективный и высокопроизводительный код, чтобы тренировать действительно большие модели
Работа с данными
Ты сможешь самостоятельно собрать и подготовить данные, а это большая часть успеха в ML
Работа в команде
Научишься работать в команде с разработчиками и продактами
Проведение исследований
Будешь готов не просто пользоваться существующими ML-решениями, а разрабатывать свои
Непрерывное обучение и адаптивность
Поймешь принципы и методы непрерывного обучения моделей, позволяющих адаптироваться к новым данным и окружению
Развертывание
и интеграция моделей
Освоишь навыки по развертыванию обученных моделей в производственную среду: использование контейнеров, облачных сервисов и платформ машинного обучения
Кем можно работать
Data Scientist
Собирает, анализирует и интерпретирует большие объемы данных для выявления закономерностей и тенденций. Использует статистические инструменты и алгоритмы машинного обучения для создания предсказаний и решения бизнес-проблем
ML-инженер
Разрабатывает алгоритмы машинного обучения, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных. Cоздает модели, которые могут автоматически улучшаться со временем и применяться для автоматизации различных задач
Инженер беспилотных авто
Специализируется на разработке и тестировании беспилотных автомобилей. Работает над системами управления, датчиками и алгоритмами, которые позволяют автомобилю безопасно передвигаться без участия человека
Специалист антифрода
Анализирует данные транзакций и поведенческие паттерны для выявления и предотвращения мошенничества. Использует аналитические и статистические инструменты для разработки систем, предотвращающих финансовые потери
Исследователь в машинном обучении
Занимается разработкой новых алгоритмов и технологий в области машинного обучения. Исследует, как улучшить способы обучения моделей, делая их более эффективными, точными и способными на глубокое понимание данных
Команда программы
ai
- Подготовил сотни крутых ML в МГУ
Александр Дьяконов
Руководитель направления «Искусственный интеллект»
- Data Scientist № 1 в мире по версии Kaggle (2012)
- Лучший преподаватель России в области ИТ (2014)
Data science
ai
- Самый молодой профессор РЭШ
Иван Стельмах
Директор по продукту
- PhD в университете Carnegie Mellon
- Опыт разработки и управления ML-проектами в Google и Яндексе
Исследования
ai
- Запустила новый курс по ML на 400+ человек
Анна Липкина
Координатор направления «Искусственный интеллект»
- Участница разработки системы персональных рекомендаций «Чем заняться» от Яндекса
- Выпускница ВМК МГУ с красным дипломом
ai
- Кандидат экономических наук
Маргарита Широбокова
преподаватель направления «Искусственный интеллект»
- Руководитель направления по развитию продуктов ИИ в ОКБ
ai
- Руководитель команды прикладного ML в AI-центре Т–Банка
Андрей Мельников
преподаватель направления «Искусственный интеллект»
- Занимался ML в маркетинге, городских и академических проектах
- Реализовал множество ML-проектов
Способы и даты поступления
Выбирай подходящий тебе вариант:
Конкурс грантов
Преимущества грантов от Центрального университета
01
Грант может быть полным и покрывать 100% расходов на обучение, или частичным — покрывать от 25% до 75% расходов на обучение
02
Грант выдается на весь период обучения
03
Размер гранта не уменьшится, но может увеличиться за дополнительные достижения и успехи в учебе
До 15 августа участвуй в конкурсе и получи грант до 100%
Подтверди грант на ЕГЭ, набрав 240 баллов по трем предметам (не менее 80 по профильной математике)
- При подтверждении гранта учитываются только результаты ЕГЭ без дополнительных баллов
- Если ты иностранный гражданин, выпускник СПО или относишься к льготной категории, вместо ЕГЭ ты должен подтвердить грант на внутренних вступительных испытаниях
Программа материальной поддержки талантливых и мотивированных студентов, которая может покрыть до 100% всех расходов на обучение
Начало приема документов для зачисления — 20 июня
Олимпиады
По результатам ЕГЭ
или внутренним вступительным испытаниям
или внутренним вступительным испытаниям
Преимущества для призеров олимпиад
01
Победители и призеры всероссийской олимпиады школьников получают 100% грант и поступают без вступительных испытаний
02
Победители и призеры перечневых олимпиад поступают без вступительных испытаний, но размер гранта определится на собеседовании
03
Победители и призеры любой олимпиады из списка получают ускоренный путь к гранту и поступлению