Бакалавриат Факультета искусственного интеллекта МГУ

Построение систем искусственного интеллекта

4 года Очное обучение Код 01.03.02

Фундаментальная программа по математике, программированию и машинному обучению. Студенты учатся понимать принципы работы искусственного интеллекта, разрабатывать модели и программные системы, проводить эксперименты и участвовать в исследовательских проектах МГУ.

О программе

Программа готовит специалистов, которые понимают математические и алгоритмические основы искусственного интеллекта и умеют превращать их в работающие технологические решения.

Создавать ИИ,
а не только пользоваться им

Студенты осваивают программирование, машинное обучение и инженерные подходы к разработке интеллектуальных систем. Полученные знания позволяют развиваться в исследованиях, ML-инженерии, Data Science и других направлениях современного ИИ.

ML-инженерия Data Science R&D ИИ-системы
Направление

01.03.02

Прикладная математика и информатика

Срок обучения

4
года

Форма обучения

ОЧНАЯ

Язык обучения

РУС

Стоимость

557 580 ₽

в год

Набор

36

студентов

Места

20/16

бюджетных / платных

Кому подойдёт программа

Для тех, кто хочет понимать, как работает искусственный интеллект.
Программа ориентирована на абитуриентов, которым важны теория, инженерный подход и участие в научных проектах.

Любите математику

Готовы к серьёзной теоретической подготовке и хотите понимать основы современных моделей.

Интересуетесь программированием

Алгоритмами, структурами данных и устройством вычислительных систем.

Хотите разбираться в ML и DL

Не только использовать готовые инструменты, но и понимать их устройство.

Планируете заниматься исследованиями

Или разрабатывать интеллектуальные системы в технологических командах.

Выбираете академическую среду МГУ

Хотите участвовать в проектах факультета, институтов и исследовательских центров.

Что вы будете изучать

Программа объединяет фундаментальную подготовку, современные методы машинного обучения и инженерные подходы к созданию ИИ-систем.

Математика и моделирование

Математический анализ, алгебра, теория вероятностей и оптимизация.

Алгоритмы и программирование

Структуры данных, программные системы и вычислительные архитектуры.

Машинное и глубокое обучение

Построение моделей, эксперименты, анализ результатов и прикладные задачи.

ИИ-системы и инфраструктура

MLOps, развёртывание моделей и системная инженерия машинного обучения.

Исследования и проекты

Постановка задач, проверка гипотез, прототипирование и представление результатов.

Как устроено обучение

Четыре года последовательного погружения в ИИ

Учебный план построен так, чтобы каждый этап опирался на знания, полученные ранее.

1 этап

Базовые дисциплины

Студенты осваивают математический аппарат, программирование и алгоритмическое мышление.

2 этап

Профильные технологии

В программу входят машинное и глубокое обучение, оптимизация, вычислительные архитектуры и инженерия данных.

3 этап

Выбор направления

Со второго года студенты подключаются к практическим задачам и постепенно определяют область дальнейшей специализации.

4 этап

Завершение программы

Обучение заканчивается выпускной работой, в которой студент применяет полученные знания для решения исследовательской или инженерной задачи.

Преимущества программы

Программа объединяет фундаментальную подготовку, современные методы машинного обучения и инженерные подходы к созданию ИИ-систем.

Группы
до 12 студентов

Небольшой формат групп даёт больше возможностей задавать вопросы, обсуждать материал и работать с преподавателем напрямую.

Преподаватели
и исследователи
МГУ

Занятия ведут преподаватели Московского университета, сотрудники научных институтов и специалисты, занимающиеся разработками в области искусственного интеллекта.

Условия
для глубокого погружения
в профессию

Кампус
на Воробьёвых
горах

Обучение проходит в новом учебном корпусе на территории университетского кампуса.

Академическая
среда

Студенты могут взаимо­действовать с Институтом искусственного интеллекта МГУ, исследовательскими центрами и партнёрскими лабораториями.

Проекты и исследования

Исследовательская работа начинается во время обучения

В проектах студенты проходят полный цикл работы над задачей: формулируют гипотезу, подготавливают данные, выбирают методы, обучают модели и оценивают полученные результаты.

Возможные направления:

  • генеративный искусственный интеллект;
  • большие языковые модели;
  • компьютерное зрение;
  • мультимодальные системы;
  • математическая оптимизация;
  • применение ИИ в естественных науках.

 

Проектная работа связана с деятельностью факультета, научных институтов, исследовательских центров и лабораторий МГУ.

Кто преподаёт

На программе работают преподаватели Московского университета, сотрудники научно-исследовательских институтов и специалисты, которые занимаются современными исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта.

Посмотреть всех преподавателей

Академический руководитель программы

Хирьянов Тимофей Фёдорович

Посмотреть всех преподавателей

Карьерные траектории

Программа готовит
к исследовательской и инженерной работе в области искусственного интеллекта.
После бакалавриата можно продолжить обучение в магистратуре, развиваться в академической среде или работать в исследовательских и технологических командах.

Исследователь в области ИИ

Разрабатывает и проверяет новые методы, модели и алгоритмы искусственного интеллекта.

ML-инженер

Создаёт, обучает и внедряет модели машинного обучения.

Data Scientist

Анализирует данные, строит модели и помогает находить решения для научных и прикладных задач.

Инженер компьютерного зрения и языковых моделей

Разрабатывает системы для обработки изображений, видео и естественного языка.

MLOps-инженер

Создаёт инфраструктуру для обучения, развёртывания и сопровождения ML-моделей.

Специалист
по ИИ в естественных науках

Применяет машинное обучение в физике, химии, биологии и других исследовательских направлениях.

Как поступить

Учебный план построен так, чтобы каждый этап опирался на знания, полученные ранее.

1 Сейчас

Изучите условия поступления

Познакомьтесь с программой, вступительными испытаниями, количеством мест и правилами приёма.

2

Сдайте ЕГЭ и подготовьтесь к ДВИ

Для поступления понадобятся результаты ЕГЭ по математике и русскому языку, а также по информатике или физике — на выбор. Дополнительно необходимо сдать письменное ДВИ МГУ по математике.

3 июнь — июль 2026

Подайте документы

Заполните заявление на поступление и предоставьте необходимые документы в установленные сроки.

4 август 2026

Подтвердите зачисление

Следите за конкурсными списками и вовремя подайте согласие на зачисление. При поступлении на платное место заключите договор на обучение.

Гранты и финансовая поддержка

Поступающие на платное обучение в рамках приёмной кампании 2026–2027 года могут подать заявку на получение гранта.

Организатор конкурса — Некоммерческий фонд развития науки и образования «Интеллект».

Условия участия, сроки подачи заявки и размер поддержки будут опубликованы на странице грантового конкурса.

Узнать о грантах
Фонд «Интеллект» — развития науки и образования
Узнать о грантах

Отвечаем на вопросы

Опыт программирования будет преимуществом, однако программа включает последовательное изучение алгоритмов, программирования и вычислительных систем.

Математика составляет основу программы и необходима для понимания моделей, алгоритмов и принципов построения ИИ-систем.

Студенты подключаются к практическим и исследовательским задачам со второго года обучения.

Занятия проходят в учебном корпусе факультета на территории кампуса МГУ на Воробьёвых горах.

Да. Поступающие на платное обучение могут участвовать в грантовом конкурсе Фонда «Интеллект».

Контакты

По вопросам поступления

priem.fai@org.msu.ru
+7 (495) 988-20-86

Учебный
отдел

edu.fai@org.msu.ru
+7 (495) 988-20-62

Академический руководитель

Хирьянов Тимофей Фёдорович
khirianovtf@my.msu.ru

Адрес

119234, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 54