«Искусственный интеллект» — лидер по итогам приема на онлайн-программы НИУ ВШЭ
Онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ показала рекордные результаты. В этом году на нее подали документы 987 абитуриентов — это абсолютный максимум среди всех магистерских программ Вышки. К обучению приступил 351 первокурсник, что обеспечило программе лидирующую позицию по общему объему приема среди онлайн-магистратур университета.
Среди зачисленных — два бронзовых медалиста и один победитель олимпиады «Я — профессионал», которая учитывается в качестве вступительных испытаний. Кроме того, максимальный балл за конкурс портфолио набрали 20 зачисленных абитуриентов.
Онлайн-формат обучения позволил привлечь студентов из восьми стран и 42 регионов России. Возраст студентов варьируется от 21 до 51 года, что подтверждает актуальность программы как для молодых, так и для опытных специалистов, желающих усилить свою экспертизу.
Юлия Ремезова
«Магистратура “Искусственный интеллект” второй год подряд демонстрирует рекордные показатели по количеству абитуриентов и зачисленных студентов среди всех программ онлайн-кампуса, — говорит Юлия Ремезова, директор по онлайн-обучению НИУ ВШЭ. —
Направление является стратегическим для науки, экономики и общества в целом. ИИ — одна из наиболее востребованных сфер, в которой существует острая нехватка специалистов, способных разрабатывать и внедрять технологии ИИ в реальном секторе».
Учебный план включает курсы по промышленной разработке, статистике, аналитике, компьютерному зрению, обработке больших данных, мультимодальным моделям, LLM и MLOps — всему тому, что делает выпускников программы востребованными на конкурентном ИТ-рынке труда. Курсы ведут признанные преподаватели факультета компьютерных наук и практики индустрии: Филипп Ульянкин (курс «Математика и статистика для анализа данных»), Мария Тихонова (курс «Генеративные модели глубинного обучения»), Элен Теванян (курс “ML System Design”), Олег Ивченко (курс «Обработка и анализ больших массивов данных») и многие другие.
Елена Кантонистова
«Это не первый наш большой набор, и мы справляемся. Онлайн-формат обучения хорошо масштабируется, просто надо вовремя осознать слабые места, то есть те части образовательного процесса, которые пострадают от сильного увеличения числа студентов на программе, и там подложить соломку, — отметила Елена Кантонистова, академический руководитель онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект». — У нас это относится к числу ассистентов, осуществляющих проверку работ, — их нужно набирать много, пропорционально числу студентов, и следить за тем, что проверка идет в срок. Нам это удается, и процесс взаимодействия ассистентов со студентами налажен. Все остальное хорошо работает без значительных изменений благодаря, в частности, очень опытным преподавателям, которые с нами не первый год и вместе с нами адаптируются к растущим наборам. Также нам важна вовлеченность всего учебного офиса и их быстрое реагирование на запросы студентов — с этим у нас тоже все очень хорошо».
Сабрина Садиех
«Для меня приемная кампания была сложной, — поделилась Сабрина Садиех, первокурсница онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект». — Я прошла в два топовых вуза и выбирала между ними. Я уверена, что из любого вуза можно выйти как сильным, так и средним специалистом. И я выбрала Вышку просто в силу личных ощущений от Вышки в целом: это сочетание сильного теоретического фундамента и спокойствия, чего должно хватить мне для того, чтобы выйти специалистом лучше, чем я есть сейчас. Учеба только началась, но мое первое впечатление от программы — это и вправду спокойствие. У нас четкий план, четкий набор предметов и возможность создать комфортную для себя траекторию. У меня есть уверенность в том, что набора предметов, знаний и активностей, которые я унесу после учебы, мне хватит для достижения моих целей. За время учебы хочу усилить свои технические навыки в программировании и усилить портфолио новыми научными работами».
«Искусственный интеллект» — практико-ориентированная магистерская программа подготовки специалистов по работе с ИИ, реализуемая 100% онлайн. Студенты осваивают полный цикл внедрения ИИ в продукт: учатся собирать и обрабатывать данные, строить модели машинного и глубинного обучения, а также внедрять алгоритмы в промышленную эксплуатацию. Кроме того, учащиеся знакомятся с популярными архитектурами — моделями для обработки текстов, изображений и видео.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.