Магистратура 2025
«Методы и технологии ИИ»
Центра Когнитивного Моделирования ФПМИ МФТИ
Направление подготовки:
09.04.01
«Информатика и вычислительные технологии»
Для решения сложных задач в области ИИ важно иметь отличную математическую подготовку по дискретной математике, статистике, уверенное знание языков программирования и базовых библиотек Python \ C++.
Студенты научатся применять междисциплинарный подход к построению систем ИИ, который сочетает в себе методы прикладной математики, программирования, психологии, нейрофизиологии и лингвистики.
Курсы читаются признанными специалистами в области искусственного интеллекта из лабораторий МФТИ и ФИЦ ИУ РАН: А.И. Панов (к.ф.-м.н.,
тематика — обучение с подкреплением), К.С. Яковлев (к.ф.-м.н., планирование поведения), Д.А. Юдин (к.т.н., компьютерное терное зрение), М.Г. Дмитриев (д.ф.-м.н., теория управления), А.А. Сорокин (к.ф.-м.н., анализ естественного языка).
Студенты научатся применять междисциплинарный подход к построению систем ИИ, который сочетает в себе методы прикладной математики, программирования, психологии, нейрофизиологии и лингвистики.
Курсы читаются признанными специалистами в области искусственного интеллекта из лабораторий МФТИ и ФИЦ ИУ РАН: А.И. Панов (к.ф.-м.н.,
тематика — обучение с подкреплением), К.С. Яковлев (к.ф.-м.н., планирование поведения), Д.А. Юдин (к.т.н., компьютерное терное зрение), М.Г. Дмитриев (д.ф.-м.н., теория управления), А.А. Сорокин (к.ф.-м.н., анализ естественного языка).
Программа
О программе:
Совместная специализация AIRI и МФТИ “Фундаментальные методы искусственного интеллекта. Мультимодальный искусственный интеллект” на кафедре фундаментальных методов искусственного интеллекта нацелена на подготовку исследовательских кадров, ориентированных на проведение фундаментальных и наукоеких прикладных исследований в области ИИ с использованием передовых мультимодальных и генеративных методов.
AIRI, как базовая организация для студентов магистратуры новой специализации, позволяет интегрироваться в научно-исследовательские задачи уже на этапе подготовки магистерских работ, формируя сильный задел для поступления в аспирантуру. Студенты будут вовлечены в проекты ведущих Российских ученых, регулярно публикующих статьи на топовых международных конференциях уровня A*\A и ведущих журналах уровня Q1. Курсы специализации охватывают актуальные современные направления исследований и призваны познакомить студентов с передним краем науки.
Читаемые дисциплины:
Совместная специализация AIRI и МФТИ “Фундаментальные методы искусственного интеллекта. Мультимодальный искусственный интеллект” на кафедре фундаментальных методов искусственного интеллекта нацелена на подготовку исследовательских кадров, ориентированных на проведение фундаментальных и наукоеких прикладных исследований в области ИИ с использованием передовых мультимодальных и генеративных методов.
AIRI, как базовая организация для студентов магистратуры новой специализации, позволяет интегрироваться в научно-исследовательские задачи уже на этапе подготовки магистерских работ, формируя сильный задел для поступления в аспирантуру. Студенты будут вовлечены в проекты ведущих Российских ученых, регулярно публикующих статьи на топовых международных конференциях уровня A*\A и ведущих журналах уровня Q1. Курсы специализации охватывают актуальные современные направления исследований и призваны познакомить студентов с передним краем науки.
Читаемые дисциплины:
- Компьютерная лингвистика и обработка естественного языка
- Основы когнитивной психологии
- Методы общего искусственного интеллекта
- Нейросетевые фреймворки глубокого обучения
- Программные средства для задач искусственного интеллекта
- Методы искусственного интеллекта в анализе данных
- Современные методы генерации визуальных данных
- Современные подходы проектирования рекомендательных систем
- Малоранговые тензорные методы
- Введение в мультиагентные системы на основе LLM: от теории к практике
- Машинное обучение в задачах структурной биологии
- LLM агенты
- Введение в теорию машинного и глубокого обучения
- Методы и алгоритмы эвристического поиска
- Методы классического и интеллектуального управления динамическими системами
- Вероятностные алгоритмы интеллектуального анализа данных
Карьерные траектории выпускников
- Академический трек: работа в научных лабораториях МФТИ, AIRI и в других исследовательских лабораториях научных институтов и университетов
- R&D трек в индустрии: работа в исследовательских подразделениях технологичных компаний: Сбер, Яндекс, Т-банк, Техвилл
- Стартап трек: создание своей собственной компании в экосистеме МФТИ
