Аспирантура по искусственному интеллекту

Аспирантура по искусственному интеллекту (Факультет информационных технологий СГЛА) – это программа подготовки научно-педагогических кадров по научной специальности 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение» (отрасль науки: технические, физико-математические), направленная на подготовку высококвалифицированных исследователей в области ИИ. Она реализуется на базе Факультета информационных технологий Славяно-Греко-Латинской Академии – первого вуза России, основанного в 1685 году. Учебный план сочетает глубокую теоретическую подготовку и участие в актуальных научных исследованиях, охватывая современные достижения в области компьютерных наук, анализа данных и интеллектуальных систем.

Продолжительность обучения составляет 3 года (очная форма) + 1 год сохраняется статус аспиранта для защиты, по окончании выпускники получают свидетельство государственного образца о третьем уровне высшего образования. После успешной защиты диссертации присваивается ученая степень кандидата технических или физико-математических наук в области искусственного интеллекта. Престиж программы подкреплён богатой академической традицией Академии: в стенах СГЛА когда-то учился выдающийся ученый М. В. Ломоносов – основатель Московского университета. Это создаёт уникальную атмосферу, объединяющую историческое наследие и современные научно-технологические подходы.

Основные направления научных исследований

Аспирантура по искусственному интеллекту охватывает ключевые направления современного ИИ, позволяя аспирантам специализироваться в наиболее перспективных областях. Обучающиеся работают под руководством опытных наставников, выбирая тему диссертации в русле одного из приоритетных направлений. Основные научно-исследовательские направления включают:

Машинное обучение и нейронные сети – разработка алгоритмов, позволяющих компьютерам обучаться на данных и улучшать свою работу без прямого программирования. Исследования включают методы статистического обучения, глубокие нейросети, работу с большими данными и оптимизацию моделей для достижения высокой точности прогнозирования.
Обработка естественного языка – технологии, с помощью которых компьютерные системы понимают и генерируют человеческую речь и тексты. В рамках этого направления аспиранты изучают алгоритмы компьютерной лингвистики: от анализа синтаксической и семантической структуры текста до разработки систем машинного перевода, голосовых помощников и интеллектуальных чат-ботов.
Компьютерное зрение – методы распознавания и интерпретации визуальной информации (изображений и видео). Сюда относятся алгоритмы обработки изображений, обнаружения и классификации объектов, распознавания лиц и других биометрических признаков, а также применение глубокого обучения для понимания сцены и окружающей среды.
Робототехника и интеллектуальные системы – интеграция искусственного интеллекта в робототехнические комплексы для создания автономных систем, способных воспринимать окружающую среду и принимать решения. Исследуются задачи управления движением роботов, навигации и планирования, технического зрения для робототехнических систем, а также взаимодействия человек–машина (например, в беспилотных автомобилях и сервисных роботах).
Этика и безопасность ИИ – изучение социально-этических и правовых аспектов разработки и применения технологий искусственного интеллекта. Включает анализ проблем прозрачности и объяснимости алгоритмов, предотвращения алгоритмической предвзятости, защиты персональных данных и обеспечения ответственного использования ИИ-технологий в обществе.

Особенности и преимущества программы

Программа аспирантуры по искусственному интеллекту предоставляет обучающимся превосходные условия для научной работы и профессионального роста, сочетая академическую строгость с широкими возможностями:

Современные лаборатории и вычислительная инфраструктура – аспиранты имеют доступ к специализированным лабораториям и техническим ресурсам факультета. В распоряжении находятся высокопроизводительные серверы с GPU для глубокого обучения, лаборатории робототехники с современными роботами и датчиками, а также другое передовое оборудование и программное обеспечение, что позволяет проводить исследования на самом современном уровне.
Участие в международных и индустриальных проектах – Академия сотрудничает с ведущими мировыми научными центрами, университетами и технологическими компаниями. Благодаря этому аспиранты могут участвовать как в международных исследовательских коллаборациях, так и в прикладных проектах с индустриальными партнёрами. Это дает им опыт работы в междисциплинарных командах, возможность стажировок за рубежом или в ведущих компаниях отрасли, позволяет решать актуальные практические задачи и в итоге повышает конкурентоспособность выпускников на мировом рынке.
Стипендии и бюджетные места – лучшим абитуриентам предоставляются бюджетные места с выплатой ежемесячной стипендии. Также действует система грантовой поддержки и именных стипендий для аспирантов, показывающих высокие результаты в учебе и исследовательской работе. Обучение завершается получением диплома кандидата наук государственного образца, что гарантирует признание квалификации выпускника.
Публикации и конференции – аспирантам предоставляются широкие возможности для апробации результатов своих исследований. Академия поощряет публикацию научных статей в рецензируемых отечественных и зарубежных журналах, участие в российских и международных конференциях, семинарах и симпозиумах. Это позволяет молодым ученым заявить о своих достижениях научному сообществу еще до защиты диссертации.
Академическая мобильность – программа поддерживает академическую мобильность и обмен опытом. Возможны краткосрочные стажировки или выполнение части исследований в университетах-партнерах и научных институтах. Также организуются приглашённые лекции ведущих мировых специалистов и совместные научные семинары, что обогащает исследовательский опыт аспирантов и расширяет их научные горизонты.
Диссертационные советы и поддержка защиты – согласно Постановлению Правительства РФ от 26.10.2023 № 1786 СГЛА вправе создавать разовые диссертационные советы, позволяющие проводить защиту кандидатских диссертаций по искусственному интеллекту. Аспиранты получают всестороннюю методическую поддержку при подготовке диссертации, включая предварительную защиту на кафедре и научное рецензирование, что повышает качество и успешность итоговой защиты.

Условия поступления

Для поступления в аспирантуру по искусственному интеллекту абитуриент должен иметь высшее образование уровня магистра или специалиста (предпочтительно, но не обязательно, по направлениям информационных технологий, прикладной математики, компьютерных наук или смежным техническим дисциплинам). Конкурсный отбор включает вступительное испытание – экзамен по специальности «Искусственный интеллект и машинное обучение» (профильные вопросы по информатике, математике и основам машинного обучения; как правило, проводится в форме устного собеседования). Также оцениваются исследовательский потенциал поступающего и его мотивация к научной работе.

Необходимые документы для поступления:

Заявление о приеме в аспирантуру установленного образца (бланк можно получить в приёмной комиссии).
Копия диплома специалиста или магистра о высшем образовании с приложением (при наличии нескольких дипломов – копии всех соответствующих документов об образовании).
Копия паспорта (страницы с фотографией и регистрацией).
Копия страхового пенсионного свидетельства (СНИЛС).
2 фотографии 3×4 см (матовые, цветные).
Прочие документы: копия свидетельства о смене фамилии/имени (если применимо), документы об индивидуальных достижениях (например, публикации, сертификаты), а также согласие на обработку персональных данных (оформляется по требованию приёмной комиссии).

Документы принимаются в приёмной комиссии СГЛА лично или онлайн через портал Госуслуг. После подачи документов и успешной сдачи вступительного экзамена зачисление в аспирантуру проводится в установленные сроки приёмной кампании.

Ключевые преподаватели и научные руководители

Аспирантская программа по искусственному интеллекту осуществляется кафедрой искусственного интеллекта и анализа данных Факультета информационных технологий. Руководит кафедрой опытный учёный – кандидат технических наук, доцент Чистякова Н.Э.. В реализации программы задействован высококвалифицированный профессорско-преподавательский состав, включающий докторов и кандидатов наук по направлениям информатики, прикладной математики, робототехники, анализа данных и другим смежным областям. Научными руководителями аспирантов назначаются ведущие эксперты, имеющие значительный опыт научной работы и публикаций.

Каждому аспиранту предоставляется персональный научный руководитель, который курирует его работу на всех этапах – от формулировки темы и планирования исследований до написания диссертации. Среди потенциальных научных руководителей – авторитетные специалисты, занимающиеся передовыми исследованиями: в их числе профессора, возглавляющие научные проекты в области искусственного интеллекта и анализа данных, главные научные сотрудники профильных институтов РАН, а также эксперты индустриальных научно-исследовательских лабораторий с учёными степенями. Такой подбор кадров обеспечивает молодым исследователям всестороннюю поддержку и наставничество, повышая научный уровень выполняемых диссертаций.