Магистратура «Искусственный интеллект в промышленности»
Магистратура «Искусственный интеллект в промышленности»
Готовим специалистов, которые внедряют ИИ в реальное производство

Посмотреть День открытых дверей программы
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 AI-решения, которые используются на производстве.
Сегодня предприятиям нужны специалисты, которые умеют превращать данные оборудования и технологических процессов в точные прогнозы, цифровые двойники и интеллектуальные модели. Именно таких экспертов готовит программа.
На программе :
работаете с реальными промышленными данными;
осваиваете ML, CV, NLP и работу с LLM;
внедряете AI-решения в производственные цепочки;
создаёте прикладные и open-source проекты.
Почему эта программа
Почему эта программа
Программа объединяет современные технологии ИИ и реальные задачи промышленности.
Мы готовим специалистов, которые могут создавать и внедрять AI-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 нейросетей до Computer Vision, NLP и работы с LLM — всё, что нужно современному ML Engineer и 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.
Чему вы научитесь
Чему вы научитесь
Вы освоите современные технологии ИИ для реальных производственных задач — от работы с промышленными данными до разработки цифровых двойников.
Машинное обучение и глубокие нейросети
• классические алгоритмы и современные архитектуры (CNN, RNN, Transformers);
• обучение моделей на сложных промышленных данных.
Результат: сможете строить модели, устойчивые к условиям реального производства.Аналитика промышленных данных
• запросить данные у АК!!
или же “Участие в реальных проектахПримите участие в научных, индустриальных, технологических или коллаборативных проектах лабораторий Института ИИ и партнеров.”
Результат: запросить данныеКомпьютерное зрение
• распознавание объектов и состояний оборудования;
• сегментация изображений и видеопотоков;
• применение CV для контроля качества и автоматизации.
Результат: сможете разрабатывать индустриальные CV-решения.
Обработка естественного языка и LLM
• анализ технической документации и логов;
• обучение доменных NLP-моделей;
• работа с LLM и агентными системами.
Результат: создадите цифровых помощников и рекомендательные системы.Генеративные и гибридные модели
• генеративные сети для синтеза данных;
• модели для имитационного моделирования;
• объединение классических и нейросетевых методов.
Результат: научитесь строить цифровые двойники и гибридные AI-системы.Промышленное внедрение AI
• MLOps-подходы и жизненный цикл модели;
• развёртывание и мониторинг AI-систем;
• требования промышленной эксплуатации.
Результат: сможете доводить AI-проекты до внедрения на реальных объектах.
Как проходит обучение
Как проходит обучение
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.
1 курс — фундамент и базовые навыки AI-инженера
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.
2 курс — специализация, проекты и внедрение решений
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 R&D-центрами.
Проекты и индустриальные кейсы
Проекты и индустриальные кейсы
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.
Перечень тематик научно-исследовательских работ
Перечень тематик научно-исследовательских работ
ссылка для скачивания
Карьера, которую вы строите на программе
Карьера, которую вы строите на программе
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.
AI & ML Engineering
AI & ML Engineering
Кем вы можете работать:
ML Engineer, Deep Learning Engineer, Computer Vision Engineer, NLP/LLM Engineer.
Что вы делаете:
Создаёте и обучаете модели, разрабатываете цифровые двойники, прогнозируете поведение систем и внедряете AI-решения в производственные процессы.
AI for Industry & Industrial Data Science
AI for Industry & Industrial Data Science
Кем вы можете работать:
Industrial Data Scientist, Data Analyst (Industrial/Process), специалист по Predictive Maintenance, инженер цифровых двойников.
Что вы делаете:
Анализируете данные оборудования, строите предиктивные системы, прогнозируете отказы, оптимизируете производственные режимы.
AI Systems & MLOps
AI Systems & MLOps
Кем вы можете работать:
AI Systems Engineer, MLOps Engineer, Architect of AI Solutions.
Что вы делаете:
Проектируете архитектуру AI-систем, организуете ML-пайплайны, разворачиваете модели и обеспечиваете их стабильную работу в промышленной инфраструктуре.
R&D и научные роли
R&D и научные роли
Кем вы можете работать:
ML/AI Researcher, Research Engineer, 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.
Карьерный путь выпускника
Карьерный
путь
выпускника
На программе вы проходите путь от первых проектов до роли специалиста, который создаете интеллектуальные системы в промышленности. Каждый этап — новый уровень ответственности, самостоятельности и сложности задач.
Вы растёте быстрее рынка — от junior-ролей к лидерским позициям в AI-проектах.
Студент
Студент
Осваиваете ML, нейросети, CV, NLP и работу с LLM. Выполняете прикладные проекты, работаете с промышленными данными, выбираете отраслевой трек и начинаете формировать портфолио.
Junior / Junior+ AI Engineer
Junior / Junior+ AI Engineer
Решаете прикладные задачи: подготовка данных, обучение моделей, первые CV и NLP-проекты. Работаете под менторством специалистов, участвуете в отраслевых кейсах.
Middle ML / AI Engineer
Middle ML / AI Engineer
Берёте ответственность за модели, используемые в производстве. Прогнозируете отказы оборудования, оптимизируете процессы, создаёте аналитические решения. Осваиваете внедрение моделей: мониторинг, MLOps, обновления.
Senior / Lead AI Engineer
Senior / Lead AI Engineer
Проектируете архитектуру AI-систем, выбираете технологии и подходы, ведёте R&D-направления. Руководите небольшими командами, отвечаете за качество решений и их надёжность в промышленной среде.
AI Architect / R&D Engineer / Руководитель цифровых проектов
AI Architect / R&D Engineer / Руководитель цифровых проектов
Определяете стратегию внедрения ИИ в компании, запускаете сложные проекты, разрабатываете цифровые двойники, управляете командами инженеров и исследователей. Продвигаете новые технологии и трансформируете производственные процессы.
Что будет в вашем портфолио к выпуску
Что будет в вашем портфолио к выпуску
Посоветоваться с А.Калюжной.
Вариант с крепкими навыками
— Предиктивные модели
— Проекты по анализу промышленных данных
— Решения на базе компьютерного зрения
— NLP-модели и проекты на базе LLM
— Прототипы цифровых двойников и гибридных моделей
— Отраслевые кейсы
— Исследовательский проект и преддипломная практика
Выбрать либо безопасный вариант с НИР
возможность собрать портфолио из нескольких проектов:
-научный
-индустриальный
-технологический
-коллаборативный
возможность получить стипеднию от партнера и пройти стажировку
участие в научной жизни ИТМО
придумать стартап и защитить диплом по программе ВКР как бизнес-проект
работать над реальными кейсами Института ИИ
возможность защитить ВКР как статью
Индустриальный партнер программы
Индустриальный партнер программы
Газпромнефть — генеральный партнёр программы

Газпром нефть — генеральный партнёр программы«Газпром нефть» — технологический лидер нефтегазовой отрасли и ключевой индустриальный партнёр магистратуры.
Газпром нефть — генеральный партнёр программы
«Газпром нефть» — технологический лидер нефтегазовой отрасли и ключевой индустриальный партнёр магистратуры.
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 в R&D
Лучшие студенты проходят стажировки, участвуют в исследовательских инициативах и работают над проектами совместно с командами «Газпром нефти».
Научные партнеры
Научные партнеры
Институт ИИ ИТМО объединяет ведущие лаборатории и исследовательские центры, работающие над задачами высокого уровня. Студенты получают доступ к передовым исследованиям, оборудованию и наставникам, которые помогают расти как инженерам и исследователям.
Что даёт научная экосистема ИИИ:
• участие в исследовательских и R&D-проектах;
• работа с современными стеками ML, CV, NLP, LLM;
• консультации учёных и практиков;
• темы для курсовых, проектов и дипломов;
• возможность развиваться в сторону науки или applied-исследований.Больше о разработках ИИИ — на сайте iai.itmo.ru.
Лаборатория «Моделирование природных систем» (Nature Systems Simulation Lab, NSS Lab)
Лаборатория работает на стыке искусственного интеллекта, моделирования сложных процессов и генеративных технологий. Исследования напрямую связаны с задачами промышленности.
Основные направления работы:
• моделирование природных и физических процессов;
• генеративный дизайн объектов и структур;
• обучение вероятностных моделей;
• многоагентные системы на базе LLM;
• задачи промышленного планирования;
• автоматизация машинного обучения для индустрии;
• разработка open-source решений.Руководитель: к.ф.-м.н. Александр Хватов.
Преимущества программы
Преимущества программы
Эта магистратура для тех, кто хочет применять ИИ в реальном производстве и строить карьеру в индустриальном AI.
Реальные задачи промышленности
Реальные задачи промышленности
Вы работаете не с учебными примерами, а с данными нефтегаза, машиностроения, фармацевтики и биотеха. Каждое решение становится частью вашего портфолио.
Сильная технологическая база по ИИ
Сильная технологическая база по ИИ
ML, глубокие нейросети, большие языковые модели, CV и NLP — всё, что должен знать современный инженер по искусственному интеллекту.
Глубокая специализация в промышленном ИИ
Глубокая специализация в промышленном ИИ
Осваиваете анализ данных оборудования, работу с временными рядами, модели для диагностики и прогнозирования, требования реального производства.
Партнёрство с «Газпром нефтью»
Партнёрство с «Газпром нефтью»
Доступ к реальным данным, кейсам и командным проектам с одним из лидеров цифровой трансформации.
Исследовательская экосистема ФТИИ и Института ИИ
Исследовательская экосистема ФТИИ и Института ИИ
Участвуете в исследованиях, работаете с лабораториями, публикуете результаты и развиваетесь в сторону науки или applied-R&D.
Современные технологии внедрения — MLOps и архитектуры AI-систем
Современные технологии внедрения — MLOps и архитектуры AI-систем
Вас учат не только строить модели, но и доводить их до промышленной эксплуатации: развёртывание, мониторинг и устойчивость.
Гибкий формат для работающих специалистов
Гибкий формат для работающих специалистов
Преимущественно онлайн формат занятий и вечерние пары позволяют совмещать магистратуру с работой и собственными проектами.
Open-source и сильное публичное портфолио
Open-source и сильное публичное портфолио
Вы создаёте открытые решения, а ваш GitHub показывает реальные проекты, понятные работодателям.
Персоны программы
Персоны программы
Команда программы — это преподаватели и исследователи, работающие с ML, Big Data и LLM в индустрии и научных центрах ИТМО.

Насонов Денис Александрович
Насонов
Денис Александрович
кандидат технических наук
руководитель программы
Руководитель Industrial AI Lab
15+ лет опыта разработки промышленного ML
Руков. проектов с Газпром нефть, Сбер, Huawei

Бухановский Александр Валерьевич
Бухановский
Александр Валерьевич
доктор технических наук
Руководитель крупных исследовательских центров
Один из ведущих специалистов РФ по компьютерному моделированию
Автор десятков публикаций

Бутаков Николай Алексеевич
Бутаков Николай Алексеевич
кандидат технических наук

Гладилин Петр Евгеньевич
Гладилин Петр Евгеньевич
кандидат физико-математических наук

Калюжная Анна Владимировна
Калюжная Анна Владимировна
кандидат технических наук

Иванов Сергей Владимирович
Иванов Сергей Владимирович
кандидат технических наук

Деева Ирина Юрьевна
Деева Ирина Юрьевна
кандидат физико-математических наук

Климова Александра Сергеевна
Климова Александра Сергеевна
кандидат технических наук
Способы поступления
Способы поступления
Каждый способ поступления подходит под разные цели — выбирайте удобный формат.
!!!поменяем сразу как изменит абит
Нужна консультация?
Нужна консультация?
Мы поможем выбрать лучший способ поступления и
подскажем, как корректнее подготовить портфолио
Отправляя данную форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных
FAQ
FAQ
Свяжитесь с нами — поможем выбрать лучший путь поступления
Свяжитесь с нами —
поможем выбрать лучший путь поступления
Проконсультируем по поступлению, учебному процессу и
возможностям программы.
Мы свяжемся с вами лично и подскажем оптимальный способ поступления
Мы свяжемся с вами лично и подскажем
оптимальный способ поступления
Ответим в течение 1 рабочего дня
Отправляя данную форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных
Хотите связаться напрямую?
Хотите связаться напрямую?
Екатерина Цветкова
менеджер программы
Санкт-Петербург, Биржевая линия В.О., д.14, каб. 453
Время работы: Пн-Пт, 9:00-18:00
Подключайтесь к нашим Telegram-площадкам
Подключайтесь к нашим Telegram-площадкам

Чат абитуриентов с деканом
Чат абитуриентов с деканом
Живой чат: задавайте вопросы напрямую декану

Telegram-канал факультета
Telegram-канал факультета
Официальный канал факультета — анонсы, новости и важное — без спама.
Отзывы выпускников
Отзывы выпускников
