Искусственный интеллект и машинное обучение (Информатика и вычислительная техника)

Передовая инженерная школа технологического лидерства ФДР (FDR)

Подать документы

Уровень обучения

Бакалавр

Форма обучения

очная

Наименование направления и код

Информатика и вычислительная техника
09.03.01

О программе

Искусственный интеллект и машинное обучение - одна из самых технологичных и стремительно развивающихся программ ФИТ. Здесь готовят разработчиков, инженеров данных и исследователей, способных создавать интеллектуальные системы, обучать нейросети и внедрять ML-модели в реальные цифровые продукты.

Курс охватывает весь стек знаний - от основ математической статистики до нейронных сетей, компьютерного зрения, обработки естественного языка (NLP), байесовских методов и рекомендательных систем. Программа сочетает глубокую теоретическую подготовку и насыщенную практику, включая работу с фреймворками Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и другими.

Студенты участвуют в командных проектах, хакатонах, кейс-чемпионатах, а также проходят практику в ведущих IT-компаниях, включая Wildberries, Selectel, VK, КРОК, OZON, Jet и др.

бюджетных мест

Общая информация о программе

срок обучения

4 года

количество мест

на бюджет — 65
на платное — 45

Стоимость обучения за год

512 000 руб.
(2026)

Вступительные испытания и минимальные баллы

на бюджет

Информатика/Физика — 55/55 баллов
Математика (профильная) — 55 баллов
Русский язык — 55 баллов

на платное

Информатика/Физика — 47/47 баллов
Математика (профильная) — 47 баллов
Русский язык — 45 баллов

Вступительные испытания и минимальные баллы после спо

на бюджет

Информационные технологии/Основы инженерной физики — 55/55 баллов
Прикладная математика — 55 баллов
Русский язык — 55 баллов

на платное

Информационные технологии/Основы инженерной физики — 47/47 баллов
Прикладная математика — 47 баллов
Русский язык — 45 баллов

Проходные баллы в прошлом году

на бюджет

Проходной балл — 260 (2025)
Средний балл ЕГЭ — 86,81 (2025)

основной корпус

Москва, ул. Автозаводская, 16к4

руководитель

Александр Юрьевич Гневшев — старший преподаватель кафедры «Информационная безопасность»

прием иностранных граждан

Возможен

важные даты

ДЕНЬ ОТКРЫТЫХ ДВЕРЕЙ

27 августа в 18:30

Завершение приема документов на бюджет (по ЕГЭ)

25 июля 2026 до 17:00

Завершение приема документов на платное (по ЕГЭ)

2 сентября 2026 до 17:00

Дополнительная информация и полезные ссылки

Подготовительные курсы Олимпиады Проходные баллы прошлых лет Вступительные после колледжа

Документы

Карта дисциплин

195.43 Кб, pdf

Учебный план

4.01 Мб, pdf

Знания и навыки, которые вы получите

Проектировать, обучать и оптимизировать нейронные сети для задач компьютерного зрения, NLP и прогнозной аналитики.

Обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с использованием современных библиотек и фреймворков (Python, Pandas, Polars, Keras, TensorFlow).

Внедрять ML-модели в реальные системы: от прототипирования до интеграции в сервисы и приложения с фокусом на производительность и масштабируемость.

Обучение

Вопросы о программе

Нет. Обучение начинается с базовых дисциплин. Знания программирования и логики будут плюсом, но не обязательны на старте.

Да. С 3 курса у студентов есть возможность подрабатывать по специальности, участвуя в проектах или стажировках.

Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, NumPy, SQL, Git, Docker, и другие современные инструменты.

Среди партнёров - Wildberries, Selectel, VK, КРОК, OZON, Jet и других.

Все вопросы и ответы

Карьера после обучения

ML-инженер

от 150 тыс.

Зарплата, ₽

Создаёт и внедряет модели машинного обучения в продукты. Решает задачи классификации, прогнозирования и автоматизации. Помогает команде принимать решения на основе данных, а не интуиции, и снижает долю ручного труда.

Data Scientist

от 120 тыс.

Зарплата, ₽

Анализирует большие объёмы данных, строит отчёты, визуализирует закономерности, предлагает бизнес-решения на основе данных. Часто работает в тесной связке с аналитиками и продакт-менеджерами.

AI-разработчик

от 110 тыс.

Зарплата, ₽

Создаёт приложения и системы, в которых используются технологии искусственного интеллекта — от чат-ботов до рекомендательных систем и голосовых помощников.