АСПИРАНТУРА

  • 1.2.1
    ИИ и машинное обучение
  • 3
    года обучения
  • Очное
    обучение
  • 5
    бюджетных мест для граждан РФ
  • 5
    контрактных мест для граждан РФ
  • РУС
    обучение полностью на русском языке

Стоимость обучения в 2026-2027 учебном году

581 000 ₽ в год
Программа аспирантуры 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
Паспорт специальности
Ключевые преимущества
  • Передовые направления ИИ
    Машинное обучение, NLP, компьютерное зрение и генеративные модели
  • Наука и исследования
    Работа с исследовательскими центрами, научными лабораториями и индустриальными партнерами
  • Современные лаборатории
    Инфраструктура и оборудование для экспериментов и разработки моделей
  • Индивидуальный подход
    Для более результативной работы с научным руководителем и проведения собственных исследований
Проблематика научных исследований
  • Оселедец Иван Валерьевич
    д.ф.н., профессор РАН
    Широкий спектр исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения в рамках научной специальности 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение».

    В том числе, тензорные методы и эффективные вычисления в машинном обучении.


    Возможные направления исследований:     ↓     

  • Конушин Антон Сергеевич
    к.ф.н

    Компьютерное зрение и анализ визуальных данных: изображения, видео и трехмерные сцены.


    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Воронцов Константин Вячеславович
    д.ф.н., профессор РАН

    Широкий спектр исследований в области data science и анализа данных.


    Возможные направления исследований:    ↓    

  • Чекалина Виктория Александровна
    к.ф.-м.н.
    Оптимизация больших языковых моделей (LLM).
    Knowledge graphs как дополнительная модальность.



    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Сенюшкин Дмитрий Сергеевич
    к.ф.-м.н.
    Мультимодальное машинное обучение и визуальное понимание.
    Исследования в области объединения различных типов данных в единой модели.

    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Дорн Юрий Владимирович
    к.т.н.
    Оптимизация и адаптивные системы принятия решений.
    Работа в области теории оптимизации и последовательного принятия решений.


    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Мунхоева Марина Леонидовна
    к.ф.-м.н.
    Self-supervised learning, representation learning
    Исследования посвящены современным методам обучения представлений, включая self-supervised learning, а также анализу структуры и свойств представлений, формируемых глубокими нейронными сетями.

    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Чертков Андрей Владимирович
    к.комп.н.
    Исследования в области вычислительной математики и эффективных методов для ML.

    Возможные направления исследований:     ↓    

  • Паутов Михаил Александрович
    к.комп.н.
    Исследования в области вычислительной математики и эффективных методов для ML.

    Возможные направления исследований:     ↓    

Приёмная кампания 2026

Сроки и порядок подачи документов
Подача документов лично либо через оператора почтовой связи

12 мая – 30 июня

Подача документов посредством ЕПГУ

20 июня – 30 июня


ЕПГУ – единый портал государственных и муниципальных услуг. Это предпочтительный способ подачи документов

Правила приёма в аспирантуру Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова в 2026 году
Приказ Министерства науки и высшего образования РФ от 18 апреля 2025 г. № 366 "Об утверждении Порядка приёма на обучение по образовательным программам высшего образования - программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре"
График работы приёмной комиссии Факультета искусственного интеллекта МГУ
Список подавших документы

ПЕРЕЧЕНЬ ДОКУМЕНТОВ

Приём документов прекращается 30 июня 2026 года в 18.00 часов по московскому времени. 
Принимаются почтовые отправления, поступившие на факультет не позднее 30 июня 2026 года (по почтовому штемпелю поступления). Документы, поступившие позже, не рассматриваются.

Вступительные испытания

Программа вступительного испытания ФИИ МГУ
График вступительных испытаний ФИИ МГУ
Положение о предметной апелляционной комиссии аспирантуры

Как выбрать тему эссе?

  • Эссе должно быть посвящено теме вашего будущего диссертационного исследования.
    Комиссия оценивает:
    • насколько вы ориентируетесь в выбранной научной области;
    • умеете ли самостоятельно формулировать и исследовать научную проблему;
    • владеете ли основами научной методологии.
  • Эссе должно:
  • Выбрать тему эссе можно, ознакомившись с научными интересами и направлениями работы научных сотрудников факультета. Это поможет понять, какой тематикой вы хотите заниматься в будущей кандидатской диссертации и кто может стать вашим научным руководителем.

Сроки зачисления

до 18.00 ч.
20.07.2026 г.

Дата предоставления подлинника документа об образовании и согласия на зачисление в аспирантуру.

Согласие на зачисление представляется в электронном виде посредством проставления на ЕПГУ электронной отметки о согласии на зачисление или на бумажном носителе посредством подачи заявления (лично или через оператора почтовой связи).

до 20.07.2026 г.

Заключение договора

(на места, финансируемые за счет физических или юридических лиц).

до 24.07.2026 г.

Оплата обучения

(на места, финансируемые за счет физических или юридических лиц).

до 30.09.2026 г.

Выход приказа о зачислении на места, финансируемые за счет федерального бюджета, и на места, финансируемые за счет физических или юридических лиц.

Поступающие, рекомендованные к зачислению, должны вовремя предоставить оригинал диплома специалиста или магистра.

Если оригинал диплома не будет предоставлен в установленный срок, поступающий выбывает из конкурса и считается отказавшимся от зачисления.

Контакты приёмной комиссии ФИИ МГУ

Почта: priem.fai@org.msu.ru 
Адрес приёмной комиссии: 119234, г. Москва, Ленинские Горы, д.1, стр.54, каб. 204.
Факультет искусственного интеллекта, МГУ имени М.В.Ломоносова.