Искусственный интеллект и машинное обучение | Факультет информационных технологий

Искусственный интеллект и машинное обучение

Узнайте минимальный проходной балл в 2026 году, оставив заявку
Уровень образования
Аспирантура
Срок обучения
3 года
Гарантия трудоустройства
Повышение профессионального уровня и квалификации
Формат обучения
ОчныйВечерний
Результат обучения
Присвоена квалификация: «Преподаватель‑исследователь по искусственному интеллекту и машинному обучению»
program
О специальности

Искусственный интеллект и машинное обучение — это современная программа для глубокого погружения в ключевые аспекты ИИ и машинного обучения. Она ориентирована на подготовку специалистов, способных проводить научные исследования, разрабатывать инновационные системы и решать сложные задачи данных. Целью программы является импортозамещение и лидерство в экономическом, промышленном секторе.

Ведущие преподаватели

Захаров Александр Викторович
Захаров Александр Викторович
  • Декан факультета информационных технологий
  • Кандидат экономических наук, доцент
  • Сертифицированный преподаватель Astra Linux
  • Эксперт в области кибербезопасности
Алексахин Александр Николаевич
Алексахин Александр Николаевич
  • Заведующий кафедрой Информационного менеджмента им. профессора В. В. Дика
  • Кандидат педагогических наук
  • Финалист федерального проекта «Кадры для цифровой экономики»
Белоглазов Александр Анатольевич
Белоглазов Александр Анатольевич
  • Заведующий кафедрой искусственного интеллекта и анализа данных
  • Кандидат технических наук
Шунина Любовь Андреевна
Шунина Любовь Андреевна
  • Заведующая кафедрой информатики и информационно-коммуникационных технологий
  • Кандидат педагогических наук, доцент
Скворцова Наталия Александровна
Скворцова Наталия Александровна
  • Доцент
  • Кандидат экономических наук
  • Сертифицированный аналитик по Data Science
  • Специалист по бизнес-моделям и юнит-экономике
Устинов Евгений
Устинов Евгений
  • Старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта и анализа данных
  • Соучредитель и директор отдела разработки веб-решений OOO МТК "Технософт"
Ребус Наталья
Ребус Наталья
  • Старший преподаватель
  • Эксперт-компатриот чемпионата профессионального мастерства города Москвы «Московские мастера» по стандартам WorldSkills в номинации «Веб-дизайн и разработка»
  • Принимает активное участие в подготовке студентов Университета к различным состязаниям (олимпиадам, конкурсам, хакатонам) городского и федерального уровня
  • Неоднократно проходила стажировку за рубежом в Университете Хоенхайм (Штутгарт) и Институте экономического развития Всемирного банка (Вашингтон)
Трубин Александр Евгеньевич
Трубин Александр Евгеньевич
  • Заведующий кафедрой цифровой экономики
  • Кандидат экономических наук

Что вы будете изучать

Научные исследования: формулировать гипотезы, собирать данные, публиковать статьи
Разработка ИИ-систем: строить нейросети, оптимизировать алгоритмы машинного обучения
Разработка математического и инструментального обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения
Продвинутый анализ данных и проверка гипотез с использованием методов машинного обучения

Учебная программа

1 курс
  • Методология научного исследования
  • Иностранный язык
  • Факультативные дисциплины
  • Современные педагогические технологии и цифровое обучение в высшей школе
  • Искусственный интеллект и машинное обучение
  • Разработка математического и инструментального обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Продвинутый анализ данных и проверка гипотез с использованием методов машинного обучения
2 курс
  • История и философия науки
  • Педагогика высшей школы
  • Искусственный интеллект и машинное обучение
  • Разработка математического и инструментального обеспечения систем искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Продвинутый анализ данных и проверка гипотез с использованием методов машинного обучения
  • Факультативные дисциплины
  • Научно-исследовательская деятельность в условиях цифровой трансформации
3 курс
  • Научная деятельность, направленная на подготовку диссертации к защите
  • Подготовка публикаций и (или) заявок на патенты
credit

Формы обучения

Посещаете лекции и семинары днём 5−6 раз в неделю, сдаёте зачёты и экзамены

Учебный год начинается 1 сентября и разделён на 2 семестра

Как поступить

credit

Подайте документы онлайн через личный кабинет

credit

Оставьте заявку на сайте

Или позвоните:
Узнайте всё
о программе
до поступления
Приёмная комиссия
Бюджетные места
Учебный план
Карьерные перспективы
Вебинар
image
Завтра в 19:00 мск
image
Онлайн
image
imageimage
Вебинар
image
Завтра в 19:00 мск
image
Онлайн
image
Зарегистрируйтесь
на вебинар — день
открытых дверей
title

Cкачайте презентацию факультета

Узнайте подробнее, как будете учиться,
что сдавать и какие условия поступления
credit

Бюджетные места

Университет «Синергия» имеет государственную лицензию и аккредитацию

На некоторых специальностях мы ежегодно выделяем бюджетные места для самых талантливых студентов

Государственная лицензия
на ведение образовательной деятельности
Государственная лицензия на ведение образовательной деятельности
Государственная аккредитация
Государственная аккредитация
image