Консультация
Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения
Образовательная программа ЮФУ «Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения» ориентирована на выпускников ИТ, математических и экономических специальностей и направлений подготовки

  • 2 года

    очная форма обучения

  • 35

    бюджетных мест

  • 13

    коммерческих мест

  • русский

    язык обучения

Где проходит обучение?
г. Ростов-на-Дону, ул. Мильчакова 8А
Институт математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича
  • Магистранты принимают участие в насыщенном интересными заданиями процессе обучения и получения навыков анализа данных.
  • Для возможности запуска алгоритмов глубокого обучения в институте математики, механики и компьютерных наук им. И.И.Воровича имеется компьютерный класс с достаточно мощными видеокартами (GeForce RTX 2080 Ti).
  • Открыта возможность участия в научных проектах Института ММКН им. И.И. Воровича, с которыми может быть связана и тематика магистерских диссертаций.
  • Магистранты принимают участие в работе студенческих научных конференций ЮФУ, всероссийских и международных научных конференций, активно участвуют в спортивной и общественной жизни.

Почему стоит выбрать нас?

  • Высокий спрос и лидерство в оплате труда

    Специалисты в области ИИ входят в топ-3 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в IT. С бумом генеративного нейросетевого моделирования (Generative AI) рынок испытывает дефицит кадров, способных работать с большими языковыми моделями (LLM), компьютерным зрением и внедрять AI-решения в реальный бизнес.
    01

  • Стажировки у технологических лидеров

    Возможность прохождения практики и работы над реальными кейсами в ведущих компаниях отрасли: Сбер (SberTech), Яндекс, VK, а также в партнерах программы («СПГСВ СОФТВАРЕ», CVisionLab, Спецвузавтоматика, РНИИРС). Студенты получают опыт работы в производственных командах, а не только учебные проекты
    02

  • Подготовка лидеров AI-трансформации

    Программа формирует компетенции для ролей AI Team Lead и AI Product Owner. Выпускники умеют не только разрабатывать модели, но и управлять жизненным циклом AI-продукта (MLOps), оценивать экономическую эффективность внедрения, понимать вопросы этики и безопасности ИИ, а также интегрировать интеллектуальные системы в бизнес-процессы компании
    03

  • Фундаментальная математическая база

    В отличие от краткосрочных курсов, магистратура дает глубокое понимание математики (оптимизация, теория вероятностей, линейная алгебра), необходимое для разработки новых архитектур нейросетей, тонкой настройки (Fine-tuning) моделей и решения нестандартных задач, которые невозможно закрыть готовыми библиотечными решениями.
    04
Набор дисциплин

  • Базовые дисциплины

    • Методы оптимизации для машинного обучения
    • Избранные вопросы теории вероятностей и математической статистики
    • Питон для анализа данных
    • Основы нейронных сетей
    • Анализ временных рядов
    • Технологии управления в ИТ
    • Архитектура информационных систем с использованием ИИ

  • Профильные дисциплины

    • Глубокое обучение
    • Машинное обучение: математические основы
    • Прикладное машинное обучение
    • Компьютерное зрение
    • Нейронные сети для мобильных приложений
    • Обучение с подкреплением и его приложения
    • Обработка естественного языка
    • Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
    • Правовые основы технологий искусственного интеллекта
    • Интеллектуальный анализ больших данных
Карьера и практика
  • Где смогут работать выпускники программы?
    Специалисты в области искусственного интеллекта и машинного обучения стабильно входят в топ-3 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий российского IT-рынка. За последнее десятилетие количество вакансий в сфере Data Science и ML выросло в 30 раз, причём наибольший спрос пришёлся на последние четыре года.
  • Актуальные роли для выпускников:
    • ML / AI Engineer — разработка, обучение и внедрение моделей машинного обучения в продакшн.
    • LLM Engineer / Prompt Engineer — работа с большими языковыми моделями, fine-tuning, создание RAG-систем и генеративных AI-продуктов.
    • MLOps Engineer — построение инфраструктуры для жизненного цикла ML-моделей: от обучения до мониторинга в production.
    • Data Scientist / Research Scientist — исследовательская работа, анализ данных, разработка новых алгоритмов.
    • AI Product Manager / AI Team Lead — управление разработкой AI-продуктов и техническими командами.
Партнеры программы и работодатели
Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с условиями обработки cookie-файлов и пользовательских данных с помощью Яндекс.Метрика, необходимых для аналитики и улучшения качества работы сайта и сервиса. Запретить эти действия можно в настройках браузера.
Согласен
Поступление
  • Бакалавриат, специалитет
  • Магистратура
  • Аспирантура
  • Правила приема
Подпишитесь на наши новости
© 2025 Южный федеральный университет