Научись создавать решения в области искусственного интеллекта
02.04.01 «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»
Машинное обучение
СТАРТ ОБУЧЕНИЯ — 01.09.2026
2 года обучения
Очная форма
Диплом гособразца
Удобное расписание
Гранты до 75%
Кампус в центре Москвы
Хочу начать карьеру в машинном обучении
Ищу понятную программу, которая даст сильный фундамент в машинном
обучении, научит современным инструментам и технологиям и поможет решать реальные задачи бизнеса
обучении, научит современным инструментам и технологиям и поможет решать реальные задачи бизнеса
Хочу развиваться
в науке и R&D
в науке и R&D
Хочу научиться проводить исследования, ставить эксперименты и работать
со сложными ML-моделями,
чтобы подготовиться к аспирантуре
и работе в передовых лабораториях
со сложными ML-моделями,
чтобы подготовиться к аспирантуре
и работе в передовых лабораториях
Для кого эта
программа
Ожидания
от уровня
подготовки
Преимущества программы
Соберешь сильное портфолио проектов по машинному обучению с реальными
задачами компаний и прокачаешь фундамент, чтобы уверенно выходить на рынок
как специалист по машинному обучению
Совместный трек с Lamoda
Машинное обучение в электронной коммерции
Во время обучения ты научишься:
- Строить ML-модели на реальных
данных Lamoda - Работать с продуктовыми
метриками: конверсия,
retention, LTV - Формулировать и проверять
гипотезы через A/B тесты
- Принимать решения на основе
данных с учетом бизнес-
результата - Решать реальные бизнес-задачи
в актуальном рыночном
контексте
Результат обучения — это реальный опыт работы с задачами Lamoda
и готовое портфолио, соответствующее запросам индустрии
Программа обучения
Ядро программы
Дисциплины для формирования доменной экспертизы: 10 курсов
Основы Python
Машинное обучение
Machine Learning
Основы статистики
Глубокое обучение
Deep Learning
Продвинутое глубокое обучение
Advanced Deep Learning
Основы промышленной разработки
Эксплуатация и внедрение моделей машинного обучения
Production ML
Компьютерное зрение
Computer Vision
Обработка естественного языка
Natural Language Processing
Рекомендательные системы
Вариативная часть программы
Дисциплины по выбору для углубления экспертности
поверх ядра программы: 5 курсов
Проектирование систем
машинного обучения
ML System Design
Временные ряды
Избранные темы исследований в ИИ
Методы оптимизации
Разработка интеллектуальных агентов
Безопасность в ИИ
Байесовские статистические модели
Причинно-следственный анализ
Causal Inference
Речевые технологии
SQL и базы данных
Прикладная математика
для машинного обучения
Алгоритмы
Курсы из смежной области
Дисциплины по выбору
для расширения профиля: 2 курса
Продуктовые курсы
Продуктовая студия
Генерация и валидация гипотез
Метрики бизнеса и продукта
Курсы других направлений
Технологическое предпринимательство
Инженерия данных
Data Engineering
Управление продуктами с использованием ИИ
Элективы:
гибкие навыки
2 курса
Лаборатория гибких навыков I
Soft Skills Lab I
Лидерство и управление
Гоголь Школа
Переговоры
Публичные выступления
Управление командой разработки
Пример расписания
Понедельник
Вторник
Среда
Четверг
Пятница
Суббота
Воскресенье
19:00 – 20:20
Компьютерное зрение (CV)
20:35 – 21:55
Компьютерное зрение (CV)
19:00 – 20:20
Математика в DS
20:35 – 21:55
Эксплуатация и внедрение моделей машинного обучения
(ML System Design)
19:00 – 20:20
Разработка интеллектуальных агентов
20:35 – 21:55
Разработка интеллектуальных агентов
19:00 – 20:20
Математика в DS
20:35 – 21:55
Эксплуатация и внедрение моделей машинного обучения
(ML System Design)
11:30 – 12:50
Основы промышленной разработки
13:00 – 14:20
Основы промышленной разработки
14:35 – 15:55
Гоголь школа
- С 6 сентября
- Один раз в 2 недели
- Лекции
- Семинары
- Занятия с партнерами ЦУ
Карьерные
перспективы
Выпускники смогут построить карьеру в индустрии — от молодых компаний (стартапов) до крупных технологических компаний
После обучения
ты сможешь
уверенно
Поступи
с грантом
до 75% в ЦУ
Команда
программы
Профессиональное
сообщество
Как поступить
на «Машинное
обучение» в ЦУ?
Грантовый конкурс
Основной способ поступления. Переняли опыт ведущих ИТ-компаний и сделали максимально комфортным поступление для магистров
При успешном прохождении всех этапов отбора и зачислении предоставляется грант на обучение в размере
до 75% (до 1 350 000 руб.) от стоимости программы
Заполни заявку на сайте — после этого ты получишь доступ в личный кабинет абитуриента
В личном кабинете выбери программу и трек обучения, а также просим написать тебя:
МОТИВАЦИОННОЕ ПИСЬМО
РЕЗЮМЕ
- Образование
- Опыт
- Навыки
- Достижения
Контест проходит в онлайн-формате и состоит из нескольких блоков:
МАТЕМАТИКА
Материалы для подготовки
ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Материалы для подготовки
Собеседование состоит из двух частей
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- Математика
- Программирование
ПРОВЕРКА СОФТОВ
- Коммуникация
- Решение конфликтных ситуаций
- Умение обосновать мотивацию в выборе направления
На научный трек будет дополнительный очный экзамен после собеседования
05
Подай заявление на поступление через портал Госуслуг с 20 июня
06
Подпиши оригиналы документов на поступление до 24 августа
Даты
грантового
конкурса
Старт подачи заявок
13 апреля
Если не сможешь пройти контест с первой попытки,
можно попробовать еще раз в следующей волне.
При этом собеседование можно пройти только один раз
за весь грантовый конкурс
можно попробовать еще раз в следующей волне.
При этом собеседование можно пройти только один раз
за весь грантовый конкурс
ВОЛНА 1
13 апреля – 10 мая
ВОЛНА 2
11 мая – 7 июня
ВОЛНА 3
8 июня – 5 июля
ВОЛНА 4
6 июля – 2 августа
ВОЛНА 5
3 августа – 20 августа
Издание приказа о зачислении по всем программам
26 августа
Магистратура
в ЦУ
10 000+
Заявок на поступление в 2025 году
600+
Студентов учатся у нас в магистратуре
200+
Опытных преподавателей из индустрии
Востребованные программы по ИТ‑профессиям
Продуктовый менеджмент
Машинное обучение
Продуктовая аналитика
Бэкенд-разработка
Твои возможности
в ЦУ
01
Мастерская «Пробуй и учись»
Получи опыт работы, выполняя настоящие бизнес-задачи от заказчиков. Реализованными проектами можно будет наполнить портфолио
02
Центр партнерств и карьеры
Подберем карьерный путь, который идеально тебе подойдет, и будем рядом на каждом шаге — от постановки цели до предложения о работе
03
Научные лаборатории
Даем возможность развиваться по академическому треку и участвовать в исследовательской деятельности с профессорами мирового уровня
04
Предпринимательство: ускоритель ЦУ
Поможем технологическим
проектам пройти путь от идеи до MVP и первых продаж
05
Ассессмент, наставники и эксперты
Определяем уровень профессиональных навыков у студентов относительно рыночных карт компетенций. Помогаем с построением персональной траектории карьерного развития
Ответы
на частые
вопросы
Да, если ты получаешь непрерывное образование и поступаешь в магистратуру в год окончания бакалавриата
Да, выпускники получат диплом государственного образца по специальности 02.04.01 «Математика и компьютерные науки» или по специальности 38.04.05 «Бизнес-информатика»
Изучи схему поступления и материалы для подготовки к отборочным испытаниям, а затем приступай к решению онлайн‑контеста.
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Находимся в тесном контакте
с бизнесом и совместно разрабатываем учебные программы
с бизнесом и совместно разрабатываем учебные программы
Да, у нас есть четыре кампус-отеля. Подробнее о них можно узнать на этой странице.
Обрати внимание, что кампус-отели доступны только для студентов, поступающих в магистратуру в год окончания бакалавариата
Обрати внимание, что кампус-отели доступны только для студентов, поступающих в магистратуру в год окончания бакалавариата
Да, но все зависит от твоих индивидуальных особенностей. Учеба интенсивная, но идет только по вечерам в будни
(не каждый день) и в субботу.
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года. Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
(не каждый день) и в субботу.
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года. Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
Итоговая работа необходима, если хочешь получить диплом магистра. Это может быть личный проект или крупная задача с твоей работы, не только исследование
Нет, все по желанию
Да, есть. Примеры заданий контеста станут доступны после регистрации в личном кабинете абитуриента
Нет, максимальный размер гранта составляет 75%
Для общения абитуриентов и студентов мы организовываем дни открытых дверей, митапы и другие мероприятия. Следи за обновлениями на сайте и в наших социальных сетях
Напиши в наш Телеграм-бот
Буткемп — интенсивный краткосрочный курс обучения с полным погружением в практику, ориентированный на быстрое освоение конкретного навыка (чаще всего в IT)
Деплой — разговорная форма от Deploy; процесс переноса кода приложения в рабочую среду
Грейд — разговорная форма от Grade; уровень специалиста в компании по компетенциям и опыту
Грейдирование — разговорная форма от Grading; процесс присвоения сотруднику определённого грейда
Джун — разговорная форма от Junior; начинающий специалист
Инсайт — неочевидный, ценный вывод из данных, который меняет понимание проблемы или открывает новую возможность
Миддл — разговорная форма от Middle; специалист среднего уровня
Продакт-менеджер — сокращение от Product Manager; специалист, отвечающий за стратегию, развитие и жизненный цикл продукта
Стек — набор технологий, языков, фреймворков и инструментов, используемых для разработки проекта (например, стек frontend + backend + база данных)
Технологии кэширования — решения для временного хранения часто
используемых данных в быстрой памяти (например, Redis, Memcached) для ускорения работы приложений
Ad-hoc — лат. «для этого случая»; решение, разработанное специально для одной задачи, без расчёта на повторное использование
Airflow — платформа для оркестрации и автоматизации рабочих процессов (пайплайнов), особенно ETL-задач
Apache Iceberg — формат таблиц для хранения больших данных в озёрах данных (data lakes), поддерживающий транзакции и эволюцию схемы
Bash — командная оболочка и язык скриптов в Unix-системах для автоматизации задач и управления системой
BI — Business Intelligence; набор инструментов и практик для сбора, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений
CI/CD — Continuous Integration / Continuous Delivery (Deployment); автоматизированные процессы для интеграции, тестирования и доставки кода в продакшен
CI/CD-пайплайны — автоматизированные цепочки процессов для непрерывной интеграции (Continuous Integration) и непрерывной доставки/развертывания (Continuous Delivery/Deployment) кода
ClickHouse — высокопроизводительная колоночная СУБД для аналитики и обработки больших объёмов данных в реальном времени
Data Science — наука о данных; междисциплинарная область, объединяющая программирование, статистику, математику и машинное обучение для извлечения знаний из данных
Data Scientist — специалист по анализу и интерпретации сложных данных для решения бизнес-задач
DevOps-инструменты — набор программ и практик для автоматизации разработки, тестирования, развертывания и поддержки по (например, Git, Docker, Kubernetes, Jenkins)
Difference-in-Differences — метод эконометрического анализа для оценки эффекта вмешательства путём сравнения изменений во времени между контрольной и экспериментальной группами
Docker — платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать код и зависимости в изолированные контейнеры
DVC — Data Version Control; система контроля версий данных и моделей машинного обучения
ETL-пайплайны — процессы Extract (извлечение), Transform (преобразование), Load (загрузка); последовательность шагов для переноса данных из источников в хранилище
Frontend — фронтенд: часть приложения или сайт, с которой взаимодействует пользователь (интерфейс, визуальная логика)
Git — система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной разработки
Go — язык программирования от Google, ориентированный на производительность, простоту и работу с многопоточностью
Helicopter view — общее понимание ситуации; стратегический обзор; целостное видение без погружения в детали
Helm — инструмент для управления Kubernetes-приложениями через чарты (шаблоны развертывания)
Hugging Face — платформа для моделей искусственного интеллекта, особенно в области NLP (обработка естественного языка)
Java (Spring) — язык программирования Java с фреймворком Spring для создания корпоративных веб-приложений и микросервисов
Kafka — распределённая система обмена сообщениями для обработки потоковых данных в реальном времени
Kaggle AutoML Grand Prix — международный конкурс по автоматизированному машинному обучению на платформе Kaggle
Kotlin — современный язык программирования для JVM, часто используемый для разработки под Android и бэкенда
Kubernetes — система оркестрации контейнеров для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
LightAutoML — библиотека для автоматизированного машинного обучения (AutoML)
ML — Machine Learning; методы, позволяющие моделям обучаться на данных и делать прогнозы
ML Researcher — исследователь в области машинного обучения, занимающийся разработкой и анализом новых моделей и алгоритмов
ML-пайплайны — последовательность шагов для преобразования сырых данных в готовую модель машинного обучения
MLOps — Machine Learning Operations; практики по автоматизации и управлению жизненным циклом моделей ML в продакшене
MLflow — платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения (эксперименты, модели, развертывание)
Middle Research Scientist — исследователь среднего уровня, способный вести проекты и анализ с частичным руководством
MVP — Minimum Viable Product; минимально жизнеспособный продукт: первая версия продукта с азовым функционалом, достаточным для проверки гипотез на рынке
NoSQL — тип баз данных без жёсткой табличной структуры, с гибкой схемой (например, MongoDB, Cassandra)
NumPy — библиотека Python для работы с многомерными массивами и математическими операциями
OpenCV — библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео
Pandas — библиотека Python для обработки и анализа табличных данных
PhD — Doctor of Philosophy; высшая научная степень, подтверждающая способность к независимым исследованиям
Postgres — сокращение от PostgreSQL; мощная открытая реляционная СУБД с поддержкой сложных запросов, транзакций и расширений
Production ML — использование моделей машинного обучения в рабочей среде (продакшене), с обеспечением стабильности и масштабируемости
Propensity Score Matching — статистический метод оценки эффекта вмешательства путём сопоставления объектов с похожей вероятностью попадания в экспериментальную группу
Python — универсальный язык программирования, популярный в Data Science, веб-разработке, автоматизации и скриптах
QA-инженер — специалист по обеспечению качества (Quality Assurance), тестирующий по на ошибки и соответствие требованиям
R&D — Research and Development; научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для создания инноваций
Regression Discontinuity Design — квазиэкспериментальный метод анализа, использующий пороговое значение для оценки причинно-следственного эффекта
Research Scientist — специалист, занимающийся фундаментальными или прикладными исследованиями, часто в научных или технологических компаниях
S3 — объектное хранилище (например, Amazon S3), используемое для надёжного и масштабируемого хранения больших объёмов данных
Soft skills — гибкие навыки: коммуникация, эмоциональный интеллект, работа в команде, управление временем и другие
Spark — фреймворк для распределённой обработки больших данных, поддерживает пакетную и потоковую аналитику
SQL — язык структурированных запросов для работы с реляционными базами данных (выборка, обновление, удаление данных)
Synthetic Control — метод оценки эффекта вмешательства путём построения «синтетической» контрольной группы как взвешенной комбинации похожих объектов
Test and Learn — подход, при котором решения проверяются на практике через эксперименты, после чего принимаются на основе полученных данных
Transformers — архитектура нейронных сетей, применяемая в NLP и других задачах; также — одноимённая библиотека от Hugging Face
PyTorch — библиотека для глубокого обучения, разработанная Facebook AI, популярна в исследованиях и разработке моделей
Мы здесь
- Кампус
Центрального
университетаг. Москва- ул. Гашека, д. 7 стр. 1, м. «Маяковская»Кампус
- Кампус-отелиг. Москва
- ул. Гашека, д. 12 стр. 8Облако
- ул. Профсоюзная 154, корп. 3Cosmos
- ул. Сельскохозяйственная 15/1, корп. 2Байкал
- ул. Сельскохозяйственная, д. 17, корп. 2, 3, 5, 6, 7ДискСкоро открытие
Приемная
комиссия
Москва, ул. Гашека, д. 7, стр. 1
Чат с командой
Центрального
университета
© ЦУ, 2023-2026
Политика обработки персональных данныхПолитика обработки персональных данных Образовательные услуги оказываются АНО ВО «Центральный университет», свидетельство № А007‑115‑77/1 039 609, 29 января 2024