Магистерская программа «Машинное обучение» реализуется совместно с ООО «Скилфэктори». В ходе обучения вы познакомитесь с основными методами машинного обучения, научитесь внедрять модели машинного обучения и оптимизировать их работу.
Машинное обучение
Совместная программа онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ х SkillFactory
Направление 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
О программе
2 года
Срок обучения
Онлайн
От 25 часов в неделю, учеба в удобное время
22 августа 2025 года
Последний день подачи документов
198 000 рублей
Стоимость обучения за 1 семестр
Инфраструктура МИФИ
Лаборатории, хакатоны, ДПО и др.
Военная кафедра
Очное посещение
Учебный план
Первый семестр
сентябрь-январь
Второй семестр
февраль-июнь
Третий семестр
сентябрь-январь
Четверный семестр
февраль-июнь
Руководитель
Профессор, доцент, доктор технических наук
Освоение программы даст возможность приобрести очень востребованные в наше время профессии ML-инженера и MLOps-инженера. Учебный план ёмкий и компактный. Студенты получают необходимые математические знания, приобретают навыки разработки и поддержки жизненного цикла анализа данных с использованием машинного обучения. Специалисты с таким набором умений и навыков пользуются немалым спросом у работодателей.
Освоение программы даст возможность приобрести очень востребованные в наше время профессии ML-инженера и MLOps-инженера. Учебный план ёмкий и компактный. Студенты получают необходимые математические знания, приобретают навыки разработки и поддержки жизненного цикла анализа данных с использованием машинного обучения. Специалисты с таким набором умений и навыков пользуются немалым спросом у работодателей.
Преподаватели
Емельянов Дмитрий
Head of Fraud Prevention, Sumsub
Head of Fraud Prevention, Sumsub; Руководитель группы антифрода рекламы, Яндекс; Руководитель группы антифрод-аналитики, Инфосистемы Джет. Более 10 лет опыта в противодействии мошенничеству в различных сферах: банковский сектор, ритейл, транспорт, реклама и high-risk индустрии.
Жарова Мария
Data Scientist, WildBerries
Data Scientist в WildBerries, разрабатывает алгоритмы рекомендаций; выпускница МФТИ, кафедры Интеллектуальных систем; соавтор научных статей по искусственному интеллекту в российских и международных журналах (Известия РАН. Теория и системы управления и Journal of computer science international), участник международных научных конференций; автор телеграмм-канала EasyData о Data Science; лектор на совместных магистратурах МФТИ, УрФУ, ТГУ, МИФИ; ex-Data Scientist в Альфа Банк и Сбер.
Карапетьянц Николай
Ассистент
Преподаватель, руководитель группы развития ИТ-инфраструктуры, заведующий мультивендорной лабораторией по защите информации. Направление научных исследований: средства и методы проактивного реагирования на киберугрозы.
Клепач Альбина
Инженер-исследователь, Huawei
Специалист в области машинного обучения, глубинного обучения и обучения с подкреплением, обладающий опытом применении этих технологий к задачам оптимизации компиляторов, процессоров и сложных физических систем. В настоящий момент — инженер-исследователь в AIRI, имеет опыт работы в крупной международной компании (Huawei) и ведущих научно-исследовательских центрах, таких как Сколтех.
Перейма Дмитрий Юрьевич
Преподаватель
Окончил специалитет и магистратуру НИЯУ МИФИ по направлениям "Ядерная физика и технологии". Является автором исследований в области анализа данных с применением алгоритмов машинного обучения в международном содружестве LHCb. Занимается методической работой, рефакторингом материалов и дисциплин на совместной программе со SkillFactory по МО и программе с Яндексом по ИИ.
Хасанова Аделя
Преподаватель
- Преподаватель НИЯУ МИФИ, занимается анализом данных и машинным обучением, разработкой поисковой системы и системы распознавания текста, основанную на алгоритмах ИИ, победитель CodeRun, организатор студенческих и школьных IT-хакатонов
Дополнительные преимущества обучения
-
Исследовательский центр искусственного интеллекта: инновации ИИ в логистике и транспорте
-
Поддержка студенческих инициатив: участие в хакатонах и кружках, организованных совместнос индустриальными партнерами, поддержка в участии в конференциях, научных конкурсах, написании статей
-
Университетский акселератор: доработайте бизнес-идею с командой экспертов, получите финансирование на разработку прототипа и запустите успешный стартап
- Доступ к современной IT-инфраструктуре: удалённый доступ к облачной инфраструктуре и суперкомпьютерам вуза, лаборатории мирового уровня, коворкинги и пространства университета
- Возможность участия в CTF курсе и последующих соревнованиях
- Очные гостевые лекции с экспертами из индустрии специально для вас
Как поступить?
Зачисление проходит на конкурсной основе и состоит из:
- вступительного испытания;
- дополнительных баллов за достижения
Вступительное испытание будет состоять из трёх частей:
- Мотивационное письмо о том, почему вы решили выбрать эту программу (50 баллов)
- Решение бизнес-кейса (видео-разбор кейсов: первый, второй) (40 баллов)
- Тестирование по математике (видео-разбор задач: раз, два, три) (5 вопросов по 2 балла)
Максимальный балл — 100, минимальный проходной балл на программу — 80.
Обратите внимание: если вы заканчиваете бакалавриат в этом году и еще не получили диплом, дождитесь окончания обучения и затем подайте полный комплект документов.
C 1 июня зарегистрируйтесь в личном кабинете МИФИ
С 20 июня по 22 августа загрузите в личный кабинет необходимые документы.
Выберите удобный день для вступительных испытаний и пройдите их. Инструкция придет на почту.
Подпишите договор и оплатите обучение.
После 27 августа ищите себя в приказе о зачислении!
Остались вопросы?
По вопросам поступления
или напишите в наш телеграм-бот
Отзывы
Владислав
«Понравился онлайн-формат обучения, престижность будущего диплома, различные дополнительные мероприятия, такие как курсы от Росатома и МИФИ по системному администрированию и Линукс, а также возможность совмещать образование и работу.»
Руслан
«Подача материала и классные лекторы, возможность возвращаться к пройденному материалу — всё это очень удобно. После последней оргвстречи всё выглядит многообещающе. Хотелось бы добавить очный формат встреч и знакомства с МИФИ.»
Надежда
«Мне понравилась преподаватель по Питону. Не всегда было легко, но она всегда пыталась интересно преподать материал и была готова к семинару на 1000%. Однозначно порекомендую Вас друзьям, уже рекомендую. »
Партнёры