Готовим специалистов, которые внедряют ИИ в реальное производство
Программа учит применять машинное обучение, глубинные нейросети и современные генеративные модели в промышленности. Вы будете работать с реальными индустриальными данными, решать прикладные задачи и создавать ИИ-решения, которые используются на производстве.
Посмотреть День открытых дверей программы
Программа объединяет современные технологии ИИ и реальные задачи промышленности.
Мы готовим специалистов, которые могут создавать и внедрять ИИ-решения в производственные процессы, а не только в лабораторных условиях.
Прикладной фокус и реальные данные промышленности
Работаете с датасетами нефтегаза, металлургии и других отраслей, решая задачи диагностики, оптимизации и прогнозирования.
Сильная техническая база и ключевые направления AI
От машинного обучения и глубоких нейронных сетей до компьютерного зрения (Computer Vision), обработки естественного языка (NLP) и работы с большими языковыми моделями (LLM) — всё, что необходимо современному инженеру по машинному обучению (ML Engineer) и исследователю в области машинного обучения (ML Researcher).
Отраслевые треки и практические кейсы
Выбираете специализацию (нефтегаз, металлургия, фарма, биотех) и выполняете реальные индустриальные проекты.
Индустриальная поддержка: Газпром нефть и другие компании
Получаете доступ к данным и задачам индустрии, работаете над проектами, которые повышают вашу ценность на рынке.
Научно-исследовательская экосистема ФТИИ и Института ИИ
Вы работаете с учёными Института искусственного интеллекта и ФТИИ, участвуете в исследованиях и можете публиковать результаты.
Гибкая образовательная траектория
Широкий выбор элективных дисциплин, четыре дисциплины специализации на выбор и преимущественно вечерний формат занятий.
Формирование сильного портфолио и open-source решений
Создаёте прикладные и открытые проекты, которые демонстрируют вашу компетентность работодателям.
Вы освоите современные технологии ИИ для реальных производственных задач — от работы с промышленными данными до разработки цифровых двойников.
• классические алгоритмы и современные архитектуры нейронных сетей (свёрточные нейронные сети — CNN, рекуррентные нейронные сети — RNN, трансформеры — Transformers).;
• обучение моделей на сложных промышленных данных.
Результат: сможете строить модели, устойчивые к условиям реального производства.
Примите участие в научных, индустриальных, технологических или коллаборативных проектах лабораторий Института ИИ и партнеров.»
Результат: получите опыт работы
распознавание объектов и состояний оборудования;
• сегментация изображений и видеопотоков;
• применение компьютерного зрения для контроля качества и автоматизации.
Результат: сможете разрабатывать индустриальные решения.
анализ технической документации и логов;
• обучение доменных моделей обработки естественного языка (NLP);
• работа с большими языковыми моделями (LLM) и интеллектуальными агентными системами.
Результат: создадите цифровых помощников и рекомендательные системы.
генеративные сети для синтеза данных;
• модели для имитационного моделирования;
• объединение классических и нейросетевых методов.
Результат: научитесь строить цифровые двойники и гибридные ИИ-системы.
MLOps-подходы и жизненный цикл модели;
• развёртывание и мониторинг ИИ-систем;
• требования промышленной эксплуатации.
Результат: сможете доводить ИИ-проекты до внедрения на реальных объектах.
Обучение построено по модульному принципу и сочетает фундаментальную подготовку по искусственному интеллекту, отраслевую специализацию и работу над реальными индустриальными проектами.
Программа предполагает индивидуальную образовательную траекторию и преимущественно вечерний формат занятий.
В первый год вы осваиваете фундамент, необходимый каждому специалисту по искусственному интеллекту:
Машинное обучение
Математические основы машинного обучения
Технологии больших данных
Продвинутые методы оптимизации
Глубокое обучение
Во втором семестре у вас появляется возможность выбрать дисциплину по специализации: нефтегаз, биотехнологии, фармацевтическая промышленность или металлургия. А также прослушать узкопрофессиональные курсы по MLops или основы управления проектами в сфере ИИ.
К концу первого года вы уверенно работаете с данными и моделями и готовы к отраслевой специализации.
На втором году обучения к обязательным курсам вы добавляете индивидуальный набор дисциплин. Программа включает широкий пул элективных курсов, позволяющих выстроить собственную траекторию — от инженерной до исследовательской.
В четвертом семестре второго года учебные дисциплины отсутствуют — вы полностью концентрируетесь на дипломном проекте и собственном исследовании, не отвлекаясь на дополнительные курсы.
Обучение сосредоточено на работе в существующих командах Института ИИ в рамках научно исследовательской работы: индустриальные кейсы, НИР, практика и выпускная квалификационная работа.
К завершению программы у вас есть компетенции в выбранной отрасли, глубокие профессиональные знания, реальные кейсы и сильное портфолио, востребованное индустриальными компаниями и центрами исследований и разработки (R&D).
На программе вы работаете не с учебными примерами, а с реальными индустриальными задачами. В проектах используются данные нефтегазовых компаний, производственных предприятий, фармацевтических и биотехнологических компаний.
Студенты выполняют проекты во время НИР, командных отраслевых модулей и преддипломной практики.
Наши выпускники выходят на рынок как специалисты, умеющие создавать и внедрять AI-решения в промышленности — от машинного обучения и компьютерного зрения до LLM-агентов и цифровых двойников.
Это открывает быстрый рост в инженерных, аналитических и исследовательских ролях.
Кем вы можете работать:
инженер по машинному обучению (ML Engineer);
инженер по глубокому обучению (Deep Learning Engineer);
инженер по компьютерному зрению (Computer Vision Engineer);
инженер по обработке естественного языка и большим языковым моделям (NLP/LLM Engineer).
Что вы делаете:
Создаёте и обучаете модели, разрабатываете цифровые двойники, прогнозируете поведение систем и внедряете AI-решения в производственные процессы.
Кем вы можете работать:
промышленный специалист по данным (Industrial Data Scientist);
аналитик данных (промышленный/технологический процесс) (Data Analyst, Industrial/Process);
специалист по прогнозному обслуживанию (Predictive Maintenance);
инженер по работе с цифровыми двойниками
Что вы делаете:
Анализируете данные оборудования, строите предиктивные системы, прогнозируете отказы, оптимизируете производственные режимы.
Кем вы можете работать:
инженер по системам искусственного интеллекта (AI Systems Engineer);
инженер MLOps (MLOps Engineer);
архитектор решений в области искусственного интеллекта (Architect of AI Solutions).
Что вы делаете:
Проектируете архитектуру ИИ-систем, организуете МО-цепочки обработки данных, разворачиваете модели и обеспечиваете их стабильную работу в промышленной инфраструктуре.
Кем вы можете работать:
исследователь в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI Researcher);
инженер‑исследователь (Research Engineer);
специалист исследовательской лаборатории (специалист исследовательских лабораторий).
Что вы делаете:
Работаете над исследовательскими проектами в Институте искусственного интеллекта или других научных организациях, участвуете в грантах, публикуете статьи и продвигаете новые технологии.
Предиктивные модели
Проекты по анализу промышленных данных
Решения на базе компьютерного зрения
Модели обработки естественного языка и проекты на базе больших языковых моделей
Прототипы цифровых двойников и гибридных моделей
Отраслевые кейсы
Исследовательский проект и преддипломная практика
Реальные индустриальные кейсы
Вы решаете задачи на основе геологоразведочных данных, телеметрии оборудования и технологических процессов: от диагностики до оптимизации добычи и производства.
Работа с промышленными данными
В проектах используются временные ряды, производственные логи и технические параметры, которые недоступны в открытых датасетах.
Командные проекты с индустрией
В треке «ИИ в нефтегазовой промышленности» вы выполняете групповые кейсы, моделирующие реальные задачи инженеров и аналитиков компании.
Стажировки и участие
Лучшие студенты проходят стажировки, участвуют в исследовательских инициативах и работают над проектами совместно с командами «Газпром нефти».
Эта магистратура для тех, кто хочет применять ИИ в реальном производстве и строить карьеру в индустриальном AI.
Вы работаете не с учебными примерами, а с данными нефтегаза, машиностроения, фармацевтики и биотеха. Каждое решение становится частью вашего портфолио.
МО, глубокие нейросети, большие языковые модели, компьютерное зрение и обработка естественного языка — всё, что должен знать современный инженер по искусственному интеллекту.
Осваиваете анализ данных оборудования, работу с временными рядами, модели для диагностики и прогнозирования, требования реального производства.
Доступ к реальным данным, кейсам и командным проектам с одним из лидеров цифровой трансформации.
Участвуете в исследованиях, работаете с лабораториями, публикуете результаты и развиваетесь в сторону науки или прикладной разработки.
Вас учат не только строить модели, но и доводить их до промышленной эксплуатации: развёртывание, мониторинг и устойчивость.
Преимущественно онлайн формат занятий и вечерние пары позволяют совмещать магистратуру с работой и собственными проектами.
Вы создаёте открытые решения, а ваш GitHub показывает реальные проекты, понятные работодателям.
Каждый способ поступления подходит под разные цели — выбирайте удобный формат.
Мы поможем выбрать лучший способ поступления и
подскажем, как корректнее подготовить портфолио
Отправляя данную форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных
Проконсультируем по поступлению, учебному процессу и
возможностям программы.
Ответим в течение 1 рабочего дня
Отправляя данную форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных
Екатерина Цветкова
менеджер программы
Санкт-Петербург, Биржевая линия В.О., д.14, каб. 453
Время работы: Пн-Пт, 9:00-18:00
Живой чат абитуриентов. Задавайте вопросы напрямую декану факультета.
Официальный канал факультета — только важное, без спама
