Системы искусственного интеллекта: архитектура и разработка
Инженерия данных для систем искусственного интеллекта
Управление данными и технологии искусственного интеллекта
Внедрение и администрирование интеллектуальных систем (MLOps)
Информационная безопасность систем искусственного интеллекта
Нейросетевые архитектуры и глубокое обучение — два семестра подряд
Машинное обучение и анализ больших данных
Компьютерное зрение и обработка естественного языка или интеллектуальные системы поддержки принятия решений — на выбор
Инструментальные средства разработки систем ИИ (факультатив)
Управление проектами
Организация проектной и инновационной деятельности — проектный практикум
Информационные технологии и анализ данных в профессиональной деятельности
Цифровая экономика и цифровая трансформация
Основы предпринимательства и коммерциализация результатов деятельности
Правовое и этическое регулирование профессиональной деятельности
Деловые и межкультурные коммуникации, командная работа и лидерство
Доверенный и этичный искусственный интеллект (факультатив)
Практика — больше четверти программы: 31 зачётная единица из 120
Технологическая практика — целый семестр, её проходят на своём рабочем месте
Научно-исследовательская работа в два этапа
Методы исследований и математическое моделирование
Философия и методология научного исследования, академическое письмо
Ознакомительная и преддипломная практика
Магистерская диссертация и защита перед комиссией
Частый вопрос
А если первое образование не техническое?
«Я не программист по диплому. Такого вообще возьмут в магистратуру по ИТ?»
Да, возьмут
1
В магистратуру приходят с разным багажомНаправление первого диплома совпадать не обязано: подойдёт любое высшее образование.
2
Программа заходит постепенноПервый курс — методология исследования, информационные технологии и анализ данных, управление проектами. Машинное обучение и нейросетевые архитектуры начинаются на втором курсе.
3
Главное — ваше желаниеЕсли вы понимаете, зачем вам магистратура по информационным технологиям, то всё получится.
Преподаватели
Кто ведёт программу
Воробьёв Андрей Владимирович
Доктор технических наук, профессор кафедры искусственного интеллекта и бизнес-информатики
Ведёт научную линию кафедры: искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальные информационные системы. Руководит аспирантурой Академии по ИИ и машинному обучению — к нему идут те, кто продолжает исследование после магистратуры.
Направления
Искусственный интеллект · Машинное обучение · Интеллектуальные информационные системы
Харитонов Денис Викторович
Кандидат технических наук, доцент кафедры
Связывает технологию с задачами бизнеса: где интеллектуальное решение окупается, а где остаётся экспериментом. Ведёт анализ данных и цифровую экономику.
Направления
Искусственный интеллект · Анализ данных · Цифровая экономика
Трубчик Ирина Степановна
Кандидат физико-математических наук, доцент
Отвечает за счётную часть программы: нейронные сети, вычислительные методы и математика, на которой держатся модели.
Направления
Нейронные сети · Вычислительные методы · Математическое моделирование
Ковалев Сергей Александрович
Доцент кафедры
Ведёт работу с данными и логику принятия решений: где данные хранятся, как их достать и привести в вид, пригодный для модели.
Направления
Базы данных · Математические методы анализа · Программирование
РА
Романцев Андрей Владимирович
Кандидат физико-математических наук
Отвечает за количественную сторону исследований: математические методы, моделирование и аналитический аппарат, на который опираются расчёты.
Направления
Математика · Математическое моделирование · Количественные методы
Должности
На каких позициях работают выпускники
Должность 01 из 6
Инженер-программист, разработчик ИИ-сервисов
Ступень, с которой чаще всего начинают. После магистратуры меняется не название, а класс задач: не только собрать сервис из готовых частей, но и спроектировать тот, внутри которого живёт модель.
Обычный рабочий день
Разбирает требования и переводит их в устройство сервиса
Пишет и отлаживает код, профилирует узкие места по памяти и времени
Подключает модель к продукту: API, очереди, кэш, обработка ошибок
Разбирает чужой код на ревью и объясняет свои решения команде
ИТ-компанииБанкиТелекомРитейлПромышленность
Должность 02 из 6
ML-инженер, Data Scientist
Та часть работы, где модель создают. На втором курсе идут нейросетевые архитектуры и глубокое обучение — два семестра подряд, машинное обучение и анализ больших данных, а на выбор — компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Обычный рабочий день
Ставит задачу в терминах метрики: что считаем хорошим результатом
Собирает и обучает модель, сравнивает архитектуры между собой
Проверяет модель на данных, которых она не видела, и ищет перекосы
Объясняет заказчику, что модель может, а чего от неё ждать не стоит
Ядро этой программы. Модель учится на том, что ей привезли, и в плане под это отведены две дисциплины: инженерия данных для систем искусственного интеллекта и управление данными и технологии ИИ.
Обычный рабочий день
Проектирует хранилище и решает, что где лежит и сколько живёт
Собирает регулярные выгрузки и следит, чтобы они не падали молча
Чистит и сверяет данные: пропуски, дубли, расхождения между системами
Разграничивает доступ к данным и закрывает дыры в правах
БанкиТелекомИТ-компанииРитейлГоссектор
Должность 04 из 6
MLOps- и DevOps-инженер
Третье слово в названии программы — «администрирование», и под него в плане есть своя дисциплина: внедрение и администрирование интеллектуальных систем. Рядом — информационная безопасность систем искусственного интеллекта.
Обычный рабочий день
Собирает конвейер: обучение, проверка, выкладка новой версии модели
Следит за тем, чтобы качество модели не деградировало со временем
Следующая ступень после инженера. Под неё в плане идут управление проектами, проектный практикум и основы предпринимательства: как довести разработку до продукта, за который платят.
Обычный рабочий день
Разбивает работу на этапы и держит сроки релизов
Распределяет задачи и разбирает, почему что-то встало
Отвечает за техническое решение целиком, а не за отдельный модуль
Объясняет заказчику, что успеем сделать и чем придётся пожертвовать
ИТ-компанииБанкиТелекомПромышленностьКонсалтинг
Должность 06 из 6
Преподаватель, исследователь
Путь для тех, кто хочет остаться в теме и после диплома. Магистратура здесь — обязательная ступень: в аспирантуру после бакалавриата не принимают. У кафедры своя аспирантура по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Чем занимаются
Ведут занятия и руководят студенческими работами
Готовят публикации и выступают на конференциях
Участвуют в исследованиях кафедры и прикладных проектах
Поступают в аспирантуру и готовят диссертацию
ВузыНИИЛаборатории ИИОтраслевые институты
Рынок труда
Сколько платят на этих позициях
Это не ступени одной карьеры, а параллельные варианты. Длина полоски — сколько мест открыто сейчас, справа — середина и вилка, в которую попадает половина предложений.
Руководитель разработки, ИТ-проектов
301 вакансия
260 000 ₽200–359 тыс.
Инженер-программист, разработчик ИИ-сервисов
253 вакансии
180 000 ₽157–218 тыс.
MLOps- и DevOps-инженер
224 вакансии
235 000 ₽196–261 тыс.
ML-инженер, Data Scientist
118 вакансий
Сумму называют редко2 вакансии из 73
Инженер данных
115 вакансий
Сумму называют редко6 вакансий из 69
Зарплату называют примерно в каждой пятой вакансии, часто как сумму «от» — настоящее предложение выше. Суммы приведены к выплате на руки. hh.ru, Москва, опыт 3–6 лет, 3 ноября 2026 года. Середина и вилка посчитаны по 20, 45 и 23 наблюдениям сверху вниз: в ИТ зарплату в вакансии указывают редко, и по двум нижним строкам её не хватает даже на середину.
Онлайн-обучение
Как устроен дистанционный формат
01
Расписание и ссылка на пару
Студенты заранее видят график в личном кабинете и подключаются к началу занятия. Если пропустили пару — можно посмотреть запись.
02
Преподаватель ведёт пару вживую
Это не готовый видеокурс. Занятие идёт в реальном времени, студенты могут задавать вопросы.
03
Практику проходят по профилю работы
Вы можете оттачивать новые знания на своих рабочих задачах. Это экономит время и даёт больше пользы.
04
Сессия и защита — тоже онлайн
Приезжать в Москву не обязательно. Даты зачётов и экзаменов известны заранее: их видно в учебном графике.
Академия стоит на территории крупнейшего парка Европы: 1608 га, царские усадьбы, пруд, велодорожки. После рабочего дня приезжать сюда проще, чем в деловой центр.
15 минут от метро пешком
Идти не вдоль проспекта, а через парк по мосту над прудом. До центра — без пересадок.
Тихо и безопасно
Остров отрезан от города водой: сквозного движения нет. Вечером до метро идти спокойно, без толп.
По этому направлению выдаётся диплом магистра установленного образца Академии. Формат занятий — онлайн или офлайн — в дипломе не указывают. Образец бланка и всё, что он даёт в вашей ситуации, покажем и разберём на консультации.
«Первое образование не про разработку, пошёл в магистратуру на ИИ. Приняли спокойно: первый курс — методология, данные и проекты, профильный ИИ начинается со второго. За год успел подтянуть код.»
Д
Дмитрий РябовМагистрант 2 курса
★★★★★
«Работаю в ИТ полный день. В обычные дни подключаюсь к парам онлайн, пропущенное смотрю в записи. Практику согласовал на своих рабочих задачах — это сильно сэкономило время.»
М
Максим БеловМагистрант 1 курса
★★★★★
«Диплом магистра понадобился, чтобы перейти из разработки в аналитику систем. Тему диссертации взял со своей работы, защитился, сейчас думаю про аспирантуру на этой же кафедре.»
А
Артём ВолковВыпускник магистратуры, 2024
★★★★★
«Приехала на день открытых дверей и влюбилась в место: пары идут в старинном корпусе, а вокруг пруд и парк. После работы приезжать сюда — отдельное удовольствие.»
Обе программы ведёт кафедра искусственного интеллекта и бизнес-информатики. Здесь упор на систему вокруг модели: инженерия данных, архитектура, внедрение, администрирование и безопасность. В программе «Искусственный интеллект и машинное обучение» больше про сами модели: продвинутое машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка и большие языковые модели. На консультации подскажем, какая ближе к вашим задачам.
Очная форма — 89 000 ₽ в год, 44 500 ₽ за семестр. Оплату делят на 6 или 12 платежей, график фиксируется в договоре.
Да, за своё обучение оформляют социальный налоговый вычет. Договор, копию лицензии и платёжные документы Академия выдаёт.
Приходите на консультацию: посмотрим ваши документы и скажем, какие варианты доступны сейчас.
Да. К магистратуре допускают с высшим образованием любого уровня, направление первого диплома совпадать не обязано. Первый курс идёт от общих дисциплин, профильный ИИ начинается со второго — но программирование до старта подтянуть всё же стоит. Разберём это на консультации.
Да, перевод рассматривают по справке о пройденных дисциплинах: часть предметов зачтут, разницу нужно будет досдать.
Срок — 2 года, форма одна: очная. Очно-заочной и заочной на этом направлении нет. Занятия идут по расписанию, подключаться к ним можно онлайн из своего города.
Да, так учится большинство магистрантов: к парам можно подключаться онлайн, пропущенное остаётся в записи. Практику и тему диссертации берут со своих рабочих задач.
Нет. В дипломе стоит форма обучения — очная. Диплом магистра установленного образца Академии.
Да. В аспирантуру принимают с дипломом магистра или специалиста. У Академии есть своя аспирантура «Искусственный интеллект и машинное обучение» по научной специальности 1.2.1 «Компьютерные науки и информатика», её ведёт кафедра этой программы.
Думаете про магистратуру по информационным технологиям? Начнём с разбора вашей ситуации
Оставьте телефон. Посмотрим ваш диплом и график, разберём, что подтянуть до старта, и объясним, что делать дальше.