МАГИСТРАТУРА — 100% ОНЛАЙН

Искусственный интеллект и машинное обучение

Программа магистратуры швейцарского института SIIL. Она позволяет студентам углубить свои знания в области информационных технологий и получить экспертную подготовку в стремительно развивающихся направлениях машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Выпускники программы станут конкурентоспособными специалистами, способными продвигать вперёд прогресс AI-революции, при этом осознавая серьёзные риски и вызовы, связанные с этим глобальным явлением.

Язык преподавания и экзаменов Русский
Продолжительность 1,5 года (3 сем.)
Кредитные баллы 92 ECTS
Присуждаемая степень Магистр наук
AI & ML PIPELINE Панель управления моделями
Метрики обучения
Accuracy A+
F1-Score A
Loss B+
Data Quality A-
Области знаний
Deep Learning NLP Computer Vision LLMs Big Data
О программе

Цели программы

Прочная база

Прочная база в AI и ML

Обеспечить студентов прочной базой в ключевых областях ИИ и машинного обучения, включая алгоритмы, анализ данных, компьютерное зрение и обработку естественного языка.

Практический опыт

Проектирование и внедрение систем

Дать студентам практический опыт в проектировании, разработке и непосредственном внедрении интеллектуальных систем в реальных бизнес-приложениях.

Оценка и этика

Критическая оценка и принципы этики

Сформировать способность критически оценивать алгоритмы ИИ и применять глубокие этические принципы при разработке и использовании технологий машинного обучения.

Научный потенциал

Вычислительные и программные навыки

Развить у студентов вычислительные и инженерные программные навыки, необходимые для проведения научных исследований и запуска инноваций в области ИИ.

Исследования

Индивидуальные и командные проекты

Укрепить умения работать как полностью самостоятельно, так и в рамках сложных междисциплинарных и коллективных исследовательских проектов.

Глобальные перспективы

Докторантура или трудоустройство

Подготовить студентов к поступлению в конкурентные докторские программы (PhD) по всему миру или к немедленному выходу на высокотехнологичный рынок труда.

Учебный план

Программа обучения

Базовый семестр AI
СЕМЕСТР 132 ECTS

Основы и математический фундамент

  • MAG0025 Продвинутая статистика для науки о данных6 ECTS · курсовая работа
  • MAG0010 История машинного обучения и искусственного интеллекта3 ECTS · устный экзамен
  • MAG0011 Алгоритмы и методы6 ECTS · устный экзамен
  • MAG0012 Машинное обучение6 ECTS · курсовая работа
  • MAG0013 Обработка естественного языка5 ECTS · курсовая работа
  • MAG0014 Этика в машинном обучении и искусственном интеллекте3 ECTS · устный экзамен
  • MAG0024/EDX-B-0029 Профессиональный английский язык (ч. 1) edX3 ECTS · курсовая работа / англ. для техн. специалистов и soft skills
Элективный семестр AI
СЕМЕСТР 230 ECTS

Специализации и элективные модули

  • MAG0015/MAG0016 Новые и квантовые вычисления / Параллельные вычисления и облачные технологии6 ECTS · устный экзамен
  • MAG0017/MAG0018 Анализ больших данных / Крупные языковые модели (LLM)6 ECTS · курсовая работа
  • MAG0019/MAG0020 Обработка изображений / Креативный ИИ (рассказы, музыка, изображения и видео)6 ECTS · курсовая работа
  • MAG0021/MAG0022 ИИ в финансах / VR и ИИ в игровой индустрии6 ECTS · устный экзамен
  • MAG0023/MAG0025/EDX-B-0028 Криптография и технологии блокчейна / Проф. английский (ч. 2) edX6 ECTS · курсовая работа (на выбор: подготовка к собеседованиям, ораторское мастерство, маркетинг)
Магистерская диссертация
СЕМЕСТР 330 ECTS

Магистерская диссертация

  • Выбор актуальной темы исследования в сфере ИИ и ML
  • Сбор данных, проектирование и тестирование ML-модели
  • Оформление текста диссертации по стандартам института
  • Научная защита магистерской диссертации перед комиссией

1,5 года — 92 ECTS

3 семестра (2 семестра интенсивного обучения + магистерская диссертация). Обязательные дисциплины составляют 29 ECTS, элективные дисциплины — 33 ECTS, подготовка и защита магистерской диссертации — 30 ECTS.

Учебный план (PDF)
Ваши компетенции

Чему и на чем вы научитесь

Интерактивная карта ключевых компетенций программы, соответствующих официальным результатам обучения.

Продвинутая математика и алгоритмическое ML-моделирование

Освоение математических инструментов для науки о данных, включая описательную статистику, теорию вероятностей, регрессионный анализ. Построение, обучение и оптимизация классических и современных алгоритмов машинного обучения.

Статистика и регрессия
Алгоритмы ML
Оценка моделей
Теория вероятностей

NLP и работа с Крупными языковыми моделями (LLM)

Развитие практических навыков проектирования систем обработки естественного языка. Обучение созданию, адаптации и оценке масштабных нейросетевых моделей для анализа, генерации и понимания человеческого и программного языка.

Обработка текста
Нейросетевые подходы
Крупные языковые модели
Генерация кода

Обработка больших данных и квантовые парадигмы

Овладение методами анализа масштабных распределенных баз данных с использованием облачных платформ и параллельных вычислительных сред. Ознакомление с перспективными квантовыми вычислениями и криптографией для безопасных архитектур будущего.

Big Data Mining
Облачные вычисления
Квантовые модели
Криптография и блокчейн

Этика ИИ-технологий и методология научных исследований

Глубокое понимание философских, социальных аспектов и истории развития ИИ. Критическая оценка рисков, прозрачности алгоритмов, предотвращения предвзятости моделей и исследования влияния технологий на общество.

Этика ИИ
Анализ предвзятости
Исследования
Академ. письмо (EN)
Перспективы

Востребованные роли на рынке

Моделирование

ML Engineer (Инженер машинного обучения)

Проектирует, разрабатывает и внедряет в эксплуатацию сложные алгоритмы машинного обучения, настраивая точность и скорость выполнения.

Анализ данных

Data Scientist (Специалист по Data Science)

Анализирует масштабные наборы данных, применяет продвинутую прикладную статистику для выявления скрытых закономерностей.

Лингвистические системы

NLP Engineer (Инженер по обработке текста)

Фокусируется на обучении и адаптации крупных языковых моделей (LLMs), разработке трансформерных решений под задачи обработки естественного языка.

Зрительные системы

Computer Vision Specialist

Разрабатывает алгоритмы обработки изображений, видеоаналитики, оптического распознавания образов и автономного вождения.

Исследования

AI Research Scientist

Проводит научные исследования в области новых вычислительных парадигм (включая квантовые вычисления и облачные параллельные среды).

Хотите понять, подходит ли вам программа?

Получить консультацию
Преимущества

Почему мы?

Европейская система качества

SIIL аккредитован агентством IAAR (входит в ENQA и EQAR), гарантируя институциональное качество швейцарского образования по Болонским стандартам.

Свой AI ассистент

Ваш персональный круглосуточный тьютор на базе моделей ИИ. Поможет разобраться в алгоритмах глубокого обучения, статистических выборках и коде.

Закрытый чат студентов

Общайтесь в профессиональной среде с одногруппниками и кураторами, делитесь идеями ИИ-стартапов и распределяйте роли в командных проектах.

Фокус на ИИ и Машинном обучении

Только профильные дисциплины: продвинутая статистика, алгоритмы ML, обработка естественного языка, анализ больших данных и модели LLM.

Карьерный центр

Семинары по вопросам карьеры и английский язык (9 ECTS edX-блоков). Поможем составить резюме и подготовиться к интервью в IT.

Гибкость обучения

Формат 100% онлайн: изучайте материалы и проходите аттестации в комфортном темпе без отрыва от основной работы и личных планов.

Фиксированная стоимость

Стоимость вашего обучения зафиксирована в договоре в валюте на весь срок и гарантированно не изменится до окончания магистратуры.

Собственная платформа

LMS-платформа SIIL с интуитивным личным кабинетом, интерактивными видеолекциями, тренажерами и оперативной технической поддержкой.

Швейцарский институт

Диплом швейцарского института подтверждает ваши знания

По окончании программы присуждается степень «Магистр наук в области искусственного интеллекта и машинного обучения». Диплом Swiss International Institute Lausanne (SIIL) выдаётся с официальным европейским приложением (Diploma Supplement), в котором указаны все освоенные дисциплины, экзаменационные оценки и кредиты ECTS.

Получить консультацию

Статус и документы SIIL

Статус SIIL можно проверить до поступления

Институциональная аккредитация, обучение по Болонской системе, ECTS и открытые документы позволяют проверить институт и понять структуру программы до принятия решения.

  • Внешняя оценка качества института
  • Конкретный объём программы в ECTS
  • Открытые документы для проверки
Проверить статус и документы Проверка в открытом реестре
занимает меньше минуты
Сертификат институциональной аккредитации IAAR - Swiss International Institute Lausanne, № AA 0298 Открыть полностью
Аккредитация действует

Институциональная аккредитация

Агентство
IAAR
Тип
Институциональная
№ сертификата
AA 0298

Три независимых основания доверия

Каждое можно проверить самостоятельно - без обращения к менеджеру.

SIIL прошёл независимую институциональную оценку

Внешние эксперты оценивали образовательные процессы, систему управления, внутреннее обеспечение качества и другие аспекты работы института. Результат - институциональная аккредитация агентства IAAR (сертификат AA 0298).

Проверить SIIL в реестре IAAR
Почему статус IAAR имеет значение

IAAR является членом ENQA и зарегистрирован в EQAR. Статус самого аккредитационного агентства можно проверить в европейских источниках.

Процесс

Как устроен процесс поступления

01

Онлайн заявка

Заполните форму обратной связи на сайте, чтобы закрепить за собой место на потоке.

02

Документы

Загрузите цифровые копии паспорта и документа о предыдущем высшем образовании в личный кабинет.

03

Согласование

Куратор проверит ваши документы на соответствие требованиям и подготовит договор зачисления.

04

Старт обучения

Получите персональные доступы к платформе и приступайте к лекциям и практике.

Заявка

Постройте международную карьеру в сфере ИИ

Оставьте контакты. Наш академический консультант подробно расскажет о программе магистратуры, ответит на вопросы и поможет со сбором документов.

Написать в Telegram Оставить заявку