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
Егорова 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
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.
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:
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!
FAQ
Диплом какого образца получает выпускник?
Как проходит обучение?
Можно ли учиться на программе, если у меня нет опыта работы в этой области?
Есть ли возможность взаимодействия с преподавателями?
Как организована поддержка студентов?
Есть ли возможность получения дополнительной квалификации или сертификатов?
Есть ли отсрочка от армии?
Есть ли Военный учебный центр?
Какая стоимость обучения для иностранных граждан?
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