Магистерская программа Факультета искусственного интеллекта МГУ
Передовые методы искусственного интеллекта
Программа для тех, кто хочет понимать искусственный интеллект на уровне математики, алгоритмов и инженерных решений: проводить исследования, разрабатывать интеллектуальные системы и работать с современными технологиями машинного обучения.
О программе
Магистратура готовит исследователей и инженеров, которые создают технологии Physical AGI — интеллектуальные системы, способные воспринимать и моделировать окружающий мир, рассуждать, планировать действия и взаимодействовать с физической средой.
Кому подойдёт программа
Программа рассчитана на выпускников с сильной подготовкой в математике и информатике, которые хотят не только применять существующие ИИ-модели, но и понимать, как они устроены, разрабатывать новые методы и создавать на их основе работающие системы.
Что вы будете изучать
Обучение строится вокруг трёх групп знаний и навыков.
Фундаментальные ИИ-модели
Студенты разбираются в устройстве современных генеративных моделей, включая LLM и мультимодальные LLM, изучают методы их обучения, агентные и мультиагентные системы.
Взаимодействие
с физическим миром
Студенты учатся создавать системы, которые получают информацию об окружающей среде, строят её модели, прогнозируют изменения и действуют в ней: изучают компьютерное и трёхмерное зрение, компьютерную графику, генеративные модели, робототехнику и обучение с подкреплением.
Инженерия ИИ-систем
Студенты осваивают полный цикл практической работы с моделями: инструменты разработки, подготовку и хранение данных, распределённое обучение на вычислительных кластерах, внедрение моделей, оценку качества и вычислительной эффективности.
Преимущества программы
Программа построена вокруг Physical AGI
Курсы связаны общей задачей — научить студентов создавать ИИ-системы, которые не только работают с информацией, но и воспринимают окружающий мир, строят его модели и взаимодействуют с ним.
От теории моделей до их реализации
Студенты изучают внутреннее устройство современных нейросетевых моделей и одновременно получают инженерные навыки, необходимые для их обучения и внедрения: мультимодальные LLM, агентные системы, компьютерное зрение, инженерия данных и проектирование ML-систем.
Исследования с первого семестра
Научная работа входит в учебный план всех четырёх семестров. Студенты могут подключаться к исследовательским проектам Центра ИИ МГУ, Института ИИ МГУ и Института AIRI.
Преподаватели из науки и индустрии
Курсы ведут специалисты, которые занимаются исследованиями и разработками в области компьютерного зрения, мультимодальных и генеративных моделей, робототехники, оптимизации, глубокого обучения и компьютерной графики.
Обучение в небольших группах
Формат факультета предполагает работу в небольших группах, активное взаимодействие с преподавателями, обсуждение решений и персональную обратную связь.
Обучение длится 2 года
и сочетает теорию современных ИИ-моделей, методы взаимодействия с физическим миром и инженерную подготовку.
Инструменты и фундаментальные модели
Студенты осваивают инструменты разработки, компьютерное зрение, инженерию данных, обработку текста и мультимодальные модели.
Проектирование ИИ-систем
Студенты переходят к проектированию ML-систем, агентным системам, безопасности и надёжности ИИ. Курсы по выбору позволяют углубиться в трёхмерное компьютерное зрение, генеративные модели, робототехнику и теорию глубокого обучения.
Научная работа
Научная работа идёт на протяжении всех четырёх семестров. Студенты проходят технологическую и преддипломную практику.
Защита диссертации
Обучение завершается государственным экзаменом и защитой магистерской диссертации.
Проекты и исследования
Исследовательская работа начинается с первого семестра
Студенты могут участвовать в проектах Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ, Института искусственного интеллекта МГУ и Института AIRI и работать над задачами вместе с действующими исследователями.
В программе и исследовательской работе представлены направления, связанные с задачами Physical AGI:
- мультимодальные языковые модели;
- агентные системы;
- компьютерное зрение и анализ видео;
- трёхмерное компьютерное зрение и графика;
- генеративные модели;
- ИИ для робототехники и автономных систем;
- теория глубокого обучения;
- оптимизация;
- безопасность и надёжность ИИ.
В ходе обучения студент выбирает исследовательское направление, работает с научным руководителем и развивает собственную задачу до магистерской диссертации.
Будущая профессия
Программа готовит специалистов, которые могут заниматься исследованием и разработкой сложных ИИ-систем — от новых методов обучения моделей до систем, взаимодействующих с физическим миром.
Магистратура также даёт исследовательскую подготовку для продолжения обучения в аспирантуре.
AI Researcher
Исследует архитектуры и методы обучения нейросетей, мультимодальные, генеративные и агентные модели.
Research Engineer
Проверяет исследовательские гипотезы, проводит эксперименты и превращает новые методы в работающие системы.
ML Engineer
Строит инфраструктуру для работы с данными и моделями, организует обучение, внедрение и оценку ML-систем.
Инженер робототехники
и автономных систем
Создаёт системы, которые воспринимают окружающую среду, моделируют её состояние, планируют действия и взаимодействуют с физическим миром.
Контакты
По вопросам поступления
priem.fai@org.msu.ru
Учебный
отдел
edu.fai@org.msu.ru
+7 (495) 988-20-62
Академический руководитель
Конушин Антон Сергеевич
konushinas@my.msu.ru
Адрес
119234, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 54