Кафедра интеллектуальных систем

Мы готовим специалистов в области прикладной математики и физики — от бакалавриата до аспирантуры. Наши исследования охватывают теорию машинного обучения, интеллектуальные системы и практические приложения. Основываясь на базе ВЦ РАН, мы объединяем академическое превосходство и сотрудничество с индустрией.

Новости

О кафедре

Кафедра интеллектуальных систем в Физтехе (МФТИ) является ведущим центром образования и исследований в области прикладной математики, науки о данных и искусственного интеллекта. Кафедра предлагает программы бакалавриата и магистратуры по направлению «Прикладная математика и физика» со специализациями в области науки о данных, проектирования интеллектуальных систем и машинного обучения.

Кафедра была основана академиком Константином Владимировичем Рудаковым и развивалась в рамках научной школы академика Юрия Ивановича Журавлева. Она базируется в Вычислительном центре Российской академии наук. В нашем составе — известные профессора, молодые ученые и эксперты из индустрии, средний возраст которых составляет 35 лет.

Исследования кафедры охватывают машинное обучение, многомерную статистику, глубокое обучение, выбор моделей, генеративные нейронные сети и анализ сложных данных. Прикладные проекты включают анализ текста и изображений, обработку биомедицинских сигналов и интерфейсы «мозг-компьютер». Кафедра активно сотрудничает с международными университетами, научными центрами и высокотехнологичными компаниями, предлагая студентам уникальные возможности для стажировок, двойных дипломов и совместных исследований.

Мы ценим открытость, инновации и постоянное совершенствование, поддерживая студентов стипендиями и личным наставничеством. Присоединяйтесь к нам, чтобы учиться, исследовать и внедрять инновации в области интеллектуальных систем!

2003

год основания кафедры

>50%

выпускников защитили кандидатские диссертации

<35

средний возраст преподавателей курсов

170+

open source проектов на GitHub

каждый
семестр

студенты представляют научные отчеты: paper-code-presentation

NeurIPS,
ICML, ICLR,
AISTATS

top-tier конференции публикуют наши исследования

Личности

Мы гордимся нашими основателями и преподавателями, которые внесли значительный вклад в область машинного обучения. Их работа проложила путь к современным достижениям в области искусственного интеллекта.

Журавлев Юрий Иванович

Рудаков Константин Владимирович

Воронцов Константин Вячеславович

Стрижов Вадим Викторович

Курсы

Мы предлагаем широкий спектр курсов по прикладной математике, анализу данных и машинному обучению как для студентов бакалавриата, так и для магистрантов. Наша учебная программа разработана для обеспечения прочной теоретической базы наряду с практическими навыками, необходимыми в индустрии.

Бакалавриат

Моя первая научная статья

Байесовский выбор моделей

Методы глубокого обучения

Математические методы прогнозирования

Введение в машинное обучение

Введение в специальность

Практикум по программированию на языке Python

Рекомендательные системы

Магистратура

Байесовское мультимоделирование

Биоинформатика

Порождающие модели машинного обучения

Глубокое обучение для аудио

Функциональный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных

Математические методы анализа текстов

Оптимальный транспорт в порождающем моделировании

Вероятностные тематические модели

Создание интеллектуальных систем

Программная инженерия для анализа данных

Научная работа

Мы открыто публикуем результаты исследований и приглашаем к сотрудничеству студентов, исследователей и промышленные компании.

Научные исследования

Наша кафедра проводит фундаментальные и прикладные исследования в области машинного обучения, анализа данных, искусственного интеллекта и смежных областей. Результаты публикуются в открытом доступе и представляются на международных конференциях. Мы приветствуем совместные проекты и новые идеи!

Научные направления: распознавание образов, обработка естественного языка, биомедицинские сигналы, генеративные модели, теория машинного обучения

Дипломные работы

Студенты участвуют в реальных исследованиях, готовят дипломные работы и публикуют свои результаты. Мы поддерживаем открытое опубликование кода и статей и приглашаем всех к сотрудничеству по темам дипломных работ и исследовательским проектам.

Работа студентов: публикации, дипломные работы бакалавров и магистров, кандидатские диссертации

Стипендии

Мы поддерживаем исследования наших студентов, присуждая несколько стипендий каждый семестр. Научная стипендия имени К.В. Рудакова присуждается студентам бакалавриата и магистратуры за академические и исследовательские достижения. Спонсор: Forecsys Group.

Стажировки

С самого начала кафедра активно сотрудничает с базовыми организациями группы компаний Forecsys и участвует в совместных проектах с ведущими технологическими компаниями.

Форексис

Антиплагиат

Яндекс

СБЕР

Наша жизнь

Здесь мы делимся некоторыми моментами из жизни нашей кафедры: учебные мероприятия, защиты дипломов, встречи выпускников.