Бакалавриат, магистратура и аспирантура ФПМИ МФТИ 2026
Учим создавать и работать с системами искусственного интеллекта, которые интегрируют в себе последние достижения в области нейронных сетей, языковых моделей и робототехники.

Сотрудники и студенты публикуют больше 20 Q1 или A/A* статей в год, выезжают на международные конференции (AAAI, ICRA, IROS), работают над проектами с сотрудниками сторонних организаций, например: AIRI, ФИЦ ИУ РАН, МАДИ, SBER Robotics Lab.

Направления подготовки

Бакалавриат ФПМИ
Программа для бакалавров ФПМИ МФТИ

Специализация: фундаментальные методы искусственного интеллекта
Начало обучения: 6 семестр

Критерии: важно иметь отличную базовую подготовку, полученную на первых двух курсах бакалавриата МФТИ, хорошее знание языков программирования и базовых библиотек Python \ C ++.

Студенты получат опыт работы над реальными проектами и фундаментальное понимание самых популярных направлений ИИ, что позволит в будущем углубиться в более конкретные задачи.

Дедлайн подачи заявки на программу: 21 октября
Магистратура ФПМИ
2 программы:
  • Фундаментальные методы искусственного интеллекта
  • Мультимодальный искусственный интеллект

2 года обучения
Направление 09.04.01 Информатика и вычислительная техника

Сроки подачи
  • весна 2027

Критерии:
Для решения сложных задач в области искусственного интеллекта важно иметь отличную математическую подготовку по дискретной математике, статистике, уверенное знание языков программирования и базовых библиотек Python \ C ++.

Презентация магистерской программы 2025 года
Аспирантура ФПМИ
Группа научных специальностей 1.2 Компьютерные науки и информатика


Начало набора: весна 2027
Все о поступлении
Александр Панов, руководитель Центра, заведующий лабораторией когнитивных динамических систем, лектор курса "Машинное обучение с подкреплением"

Как поступить?
Для прохождения всех вступительных испытаний для работы в лабораториях Центра когнитивного моделирования требуются отличные знания статистики, линейной алгебры и дискретной математики. Уверенное знание Python, основ анализа данных и нейронных сетей также являются необходимыми. Даты поступления и правила сдачи экзаменов являются общими для всех абитуриентов МФТИ, их можно найти на сайте приемной комиссии – http://pk.mipt.ru. В качестве обязательного условия зачисления на целевые места в Центр необходимо пройти предварительное собеседование.
Направления исследований Центра
Самые актуальные проекты ЦКМ можно посмотреть по ссылке.
Преимущества
  • актуальные темы исследований
  • трудоустройство и прохождение оплачиваемых стажировок в ведущих лабораториях ИПИИ ФИЦ ИУ РАН и МФТИ
  • высокая стипендия для аспирантов до 80 тр/мес магистрантов до 30 тр/мес

Истории студентов и аспирантов

Александр Мелехин
Младший научный сотрудник ЦКМ
Весной, в самом конце магистратуры (я заканчивал МТУСИ). Стоял вопрос — а что дальше? Работа? Аспирантура? В тот период я сначала оказался на весеннем форуме “Я Профи” в МФТИ, а потом на летней школе РАИИ в Сириусе. Там и познакомился с ЦКМ. Заинтересовала наука, возможность решать нетипичные задачи. Решился попробовать себя в ней, но в аспирантуру попасть уже не успевал, поэтому начал с работы инженером в лаборатории. А уже следующим летом поступил в аспирантуру.

В аспирантуре научился справляться с выгоранием, ставить перед собой понятные цели и достигать их. Научился справляться с постоянно горящими дедлайнами и не перерабатывать при этом. Познакомился со множеством замечательных людей — наверное, это самое главное.

Сейчас продолжаю работать в ЦКМ, занимаюсь темами Place Recognition, Robotics, Computer Vision, Deep Learning
Виталий Воробъёв
Младший научный сотрудник ЦКМ, аспирант МФТИ
На 3 курсе занимался обработкой сигналов на FPGA и программировал системы управления антеннами на python и C++. Выпустившись пошёл в бэкэнд разработчики. После двух лет работы понял, что это занятие не по душе. Ещё с бакалавриата хотел заниматься искусственным интеллектом и наукой, поэтому начал искать магистратуру и нашёл ЦКМ.

Учёба в МФТИ дала опыт реальной работы и разработки систем глубокого обучения, опыт написания статей. Думаю это самое основное преимущество магистратуры ЦКМ по сравнению с остальными.

Сейчас я аспирант в ЦКМ и работаю в ФИЦ ИУ РАН (в одной из лабораторий ЦКМ). Занимаюсь Объектно-центрическими моделями мира.
Артём Жолус
Аспирант MILA, стажёр в Meta AI
В 2020 подавался в магистратуры Сколтеха и ЦКМ, прошел в оба места и решил идти в ЦКМ, потому что у команды было больше сильных статей по RL.

Магистратура дала очень хороший опыт по моделям мира и RL. Также дала хороший проект Iglu по языковым агентам, благодаря которому меня заметили будущие научные руководители.

После магистратуры пробился на стажировку в EPFL, и подался в несколько мест на PHD. Прошел в Mila и поехал туда (в Канаду). Сейчас делаю PHD в Mila и стажируюсь в Meta AI. До этого проходил стажировку в Google DeepMind.

Cейчас занимаюсь построением агентов на основе моделей мира и больших языковых моделей.
Максим Патрацкий
Разроботчик в команде Data alignment GigaChat в Сбер
В бакалавриате я учился по целевому, поэтому обязан был после 4-го курса либо идти отрабатывать 3 года, либо идти на кафедру предприятия. Выбрал первый вариант и параллельно поступил в магистратуру ЦКМ. Совмещать отработку было непросто, но всё же реально.

Магистратура дала твёрдое понимание, как делать научные исследования, как писать статьи, куда подаваться. Я получил достаточно большой опыт в работе с множеством моделей, виртуальных сред. Научился читать научные статьи, выбирать нужные мне по теме, отсеевать низкокачественные от хороших.

На кафедре темой работы в течении всего времени учебы было построение метода планирования поведения агентов с помощью языковой модели с использованием визуальной информации.

В конце 5-го курса, меня позвали работать в команду data alignment GigaChat в Сбер. Я успешно прошел все собеседования и разорвал целевой договор. Сейчас работаю почти год и занимаюсь внедрением аудио модальности в GigaChat.
Тематики магистерских и
кандидатских диссертаций
  • активное представление знаний
  • нейроморфные алгоритмы обучения
  • обучение с подкреплением
  • прикладные системы
  • навигация, картирование и локализация
  • компьютерное зрение
  • интеллектуальное управление робототехническими системами
  • ответы на вопросы по изображению
  • семантическая сегментация
  • системы поддержки принятия решений
Made on
Tilda