ФТИИ ИТМО

Не прошли на бюджет? Остаётся контракт (бакалавриат) Бюджетные приказы вышли, но это не конец. На «Инженерию ИИ» можно поступить на платное (контракт) — программа, преподаватели и диплом те же, что и на бюджете. 🔹 Сроки и стоимость Приём документов на контракт — до 18 августа. Стоимость — 599 000 ₽ в год. Позже с платного можно перевестись на бюджет, если учились на «отлично». 🔹 Как подать Через «Госуслуги», затем заключить договор на стойке факультета. С собой нужен только паспорт — аттестат и остальное приносить не надо. 🔹 Образовательный кредит с господдержкой Оплату можно растянуть: льготный кредит под 3% годовых. Пока учитесь, платите только проценты; основной долг — 15 лет после выпуска. Оформляют в банке: Сбер — в отделении, Т-Банк — дистанционно. Подробнее — на странице ИТМО. Есть и оплата материнским капиталом. 📌 По всем вопросам контракта — к менеджеру программы Татьяне Терновской.

🥋 Data Dojo: встреча сообщества машинного обучения в Петербурге 9 сентября Яндекс собирает в Петербурге тех, кто занимается машинным обучением. Формат — не лекция и не конференция: разбирают реальные задачи с соревнований, обсуждают, куда движется индустрия, и знакомятся между собой. Кому будет полезно 🔹 Тем, кто уже возится с моделями и хочет сверить часы с индустрией 🔹 Тем, кто ходит на соревнования по анализу данных, — там разбирают именно такие задачи 🔹 Тем, кто думает о карьере в машинном обучении: на встрече можно получить карьерную консультацию Хороший повод выйти за пределы своей лаборатории и посмотреть, чем живут коллеги из индустрии. Заодно и познакомиться — половина возможностей в нашей области приходит через людей. 📅 9 сентября, Санкт-Петербург, офлайн 💸 Участие бесплатное ⏳ Регистрация открыта до 26 августа 🔗 Зарегистрироваться

🔬 Вдогонку к «Году ФТИИ в победах» — статья в Scientific Reports В дайджест достижений не попало важное, исправляемся. Кирилл Черников, третьекурсник программы «Инженерия ИИ» и сотрудник лаборатории АИСТ, — соавтор статьи в научном журнале Scientific Reports (издательская группа Nature). Работа вышла в ноябре 2025-го, писал её вместе с коллегами из СПбГУ: Елизаветой Тарасовой, Викторией Ерофеевой и Олегом Граничиным. Тема — децентрализованное распределение задач в мультиагентных системах. Проблема известная: агенты разнородны, их производительность со временем плывёт, обратная связь приходит с задержкой и шумом. Классические схемы — аукционы, рассылка задачи сразу всем агентам — на таком нестабильном поведении теряют эффективность. Авторы предложили двухуровневую архитектуру. Верхний уровень — адаптивные контроллеры: предсказывают параметры задачи и рассылают её не всем, а точечно небольшой группе релевантных и свободных агентов. Контроллеры синхронизируют модели между собой без единого координатора. Отдельный результат — доказательство сходимости при шуме с неизвестными, но ограниченными характеристиками. Проверяли на агентной системе из больших языковых моделей: распределяли запросы между разными моделями — и в моделировании, и вживую, с замером реального времени выполнения. Подход обошёл базовое круговое распределение и по производительности, и по устойчивости. Роль Кирилла — постановка задачи и экспериментальная часть. Исследование поддержано грантом Минэкономразвития России. Поздравляем 🔥 Ссылка на статью: https://www.nature.com/articles/s41598-025-21709-9

🎓 Работы выпускников — весь сезон в одном месте Всё лето мы рассказывали, что делали в дипломах выпускники магистратуры ФТИИ. Двенадцать работ, три программы — собрали их вместе. Большие данные и машинное обучение 🔹 Дмитрий Львов — как научить ИИ читать сложную документацию с таблицами, схемами и формулами 🔹 Тимур Бавшин — как алгоритм сам выводит законы природы из данных 🔹 Ростислав Мардышкин — как заставить ИИ самому собирать пайплайны машинного обучения 🔹 Дуань Жань — как «маяки» в коде помогают ИИ писать программы лучше 🔹 Бахер Мохаммад — как научить ИИ читать русский рукописный текст лёгкой моделью Искусственный интеллект в промышленности 🔹 Анна Кузьмина — как следить за измельчением руды в реальном времени и доверять подсказкам нейросети 🔹 Дмитрий Евтюхов — как находить и измерять сужения сосудов на снимках сердца 🔹 Захар Попов — как генерировать документацию для проектов с открытым кодом Искусственный интеллект и поведенческая экономика 🔹 Ирина Подгорных — что наша речь рассказывает о нас и как этому научить машину 🔹 Евгений Стаминский — как алгоритм «слышит» структуру музыки и подсказывает, что не так 🔹 Динара Гиндуллина — как научить модель эпидемий слушать живого эксперта 🔹 Татьяна Антоневич — как смоделировать траты людей и заранее проверить, что изменит их поведение Каждая работа — реальная задача, а не учебный пример. Так что если выбираете магистратуру по ИИ, полистайте: примерно этим и будете заниматься.

🏆 Год ФТИИ в победах Учебный год вышел богатым на достижения студентов. Собрали самое яркое в одном месте. Наука мирового уровня 🔹 Четыре работы наших студентов и сотрудников приняли на ICLR 2026 — одну из топовых ИИ-конференций (уровень A*). 🔹 Иван Вяхирев — соавтор статьи про галлюцинации Whisper на Interspeech 2026 в Сиднее. 🔹 Статья MADD на EMNLP и грант РНФ — лаборатория с участием Глеба Соловьёва. 🔹 Ашиш Иредди — доклад на конференции ICCS. 🔹 Четыре работы наших студентов и аспирантов — на воркшопах ICML 2026, включая коллаборацию со Sber AI Lab (лаборатория NSS Lab). Хакатоны и соревнования 🔹 AI Challenge от Сбера: Александр Смирнов с командой — 1 место и 1,5 млн ₽, ещё две наши команды в призах. 🔹 Селим Поладов — серебро Yandex Cup 2025 (ML) в Стамбуле. 🔹 Команда RASCAR — золото и бронзы AI Junior Challenge (3,4 млн ₽), первое место на AIIJC и другие призы. 🔹 На Cup IT 2026 команда ФТИИ взяла 1 место в треке «Аналитика данных» (4500+ участников). 🔹 Серебро IT Purple Hack и «Хакатона Алиса AI». 🔹 Весь подиум соревнования РАСКАР — наши первокурсники. 🔹 Алексей Легоньков — призёр «Я — профессионал» (трек ИИ). Гранты и стартапы 🔹 Матвей Муртазалиев и проект Anizo — грант 500 000 ₽ на «Физтех.Идее» МФТИ и призы акселераторов. 🔹 Игнат Шаклеин со стартапом Placelist — топ-32 Yandex AI Startup Lab из 1000+. 🔹 Проект OSA (Андрей Гетманов) — спецприз GitVerse на Highload++. Стипендии и премии 🔹 Стипендиаты Президента РФ — Дмитрий Львов и Ольга Гавриленко. 🔹 Стипендия Владимира Потанина — Геннадий Филатов. 🔹 Десятки наших — стипендиаты Сбера и Газпром нефти; премии «Сияние ИТМО» и «Студент года» Гордимся каждым 🔥 И это далеко не полный список

🐣 Первокурсники ФТИИ — уже в реальной науке В блоге для абитуриентов @ftii_jun вышла серия из четырёх историй о первокурсниках лаборатории АИСТ: ребята пришли в лабораторию в декабре, когда она только открылась, — и уже через пару месяцев оказались в реальных проектах, открытом коде и на Конгрессе молодых учёных. Собрали все четыре истории в одном месте: 🔹 Денис Пышкин — автоулучшение научных репозиториев 🔹 Ирина Куприянова — агент-аналитик проектирования систем 🔹 Владислав Борисенко — физически обоснованный ИИ 🔹 Артём-Жан Шипицын — портал открытого кода ИТМО Хотите так же — с первого курса в науку? Всё начинается с поступления на «Инженерию ИИ». А чтобы видеть студенческую жизнь Инженерии ИИ на ФТИИ изнутри — подписывайтесь на @ftii_jun

upd: друзья, в пост закралась ошибка: подать согласие на зачисление можно только лично или через Госуслуги! Обратите внимание Завтра — крайний срок согласия на зачисление (бакалавриат, БВИ) Поступаете по БВИ или на квоту? 1 августа в 12:00 — крайний срок подать согласие на зачисление. Без согласия в приказ не попадёте. 🔹 Что сделать Подайте согласие на зачисление на «Инженерию ИИ» — через «Госуслуги» или приемную комиссию лично. 🔹 Что дальше 3 августа выйдет приказ о зачислении по БВИ и квотам. 💳 На контракте сроки другие — зачисление до 21 августа. Не откладывайте на последний час: подайте заранее, чтобы успеть, если возникнут вопросы.

🇨🇳 Постер студента ФТИИ — в топ-5 на международной школе по машинному обучению в Китае Работу Геннадия Филатова, магистранта программы Большие данные и машинное обучение, отметили в пятёрке лучших постеров на международной летней школе по машинному обучению от Сколтеха (SMILES 2026). Две недели, с 13 по 27 июля, она проходила в Нанкинском университете на кампусе в Сучжоу. Геннадий представил постер «Когда синтетических данных достаточно: калибровка для ранжирования табличных моделей» (в оригинале — When Synthetic Data Is Enough: Calibration for Tabular Model Ranking, в соавторстве с Ириной Деевой). Работа о том, как сравнивать и ранжировать табличные модели по синтетическим данным, когда реальных данных для проверки не хватает — и при этом не терять в точности оценки. Коротко о формате: на постерной сессии участники представляют исследования на больших плакатах, а эксперты и коллеги подходят, разбирают работу и задают вопросы. Исследование выполнено в лаборатории АИСТ, где студенты ФТИИ занимаются реальной наукой. Поздравляем Геннадия 🔥

🖥️ SlideGuard: ИИ, который вычитывает презентации — разработка ФТИИ на ACL 2026 Команда Industrial AI Research Lab (центр «Сильный ИИ в промышленности», при поддержке гранта Минэкономразвития) сделала SlideGuard — агентную систему, которая оценивает презентации по множеству критериев и подсказывает, что поправить. Фишка — проверка на уровне каждого слайда: система сама определяет тип слайда, применяет только подходящие критерии, находит проблемы и привязывает замечание к конкретному месту. На выходе — понятные рекомендации. Кому полезно: студенту — вычистить типовые ошибки перед защитой; преподавателю и научруку — тратить время на содержание работы, а не на оформление слайдов. Работа представлена на ACL 2026 (Demo Track, уровень A*), код полностью открыт, а на ФТИИ SlideGuard уже используют. Авторы: Николай Бутаков, Мария Ходорченко, Никита Мазеин, Даниил Гареев, Юрий Фалевский, Георгий Конев, Денис Насонов. 🔗 Код на GitHub

Если вчера вам показалось, что поступить по рекомендательному письму — это из области фантастики, то сегодня мы доказываем, что это не так, на реальном примере. Георгий Лопатенко, студент программы «Искусственный интеллект в промышленности», рассказывает о своей учебе и работе в ИТМО, попутно раскрывая алгоритм получения рекомендательного письма. Вот финальный совет Георгия: Не стоит гнаться за "волшебным письмом" как за самоцелью. Лучше гнаться за интересной задачей и командой, в которой вы готовы работать. Письмо в таком случае придет само. А если нет — ну что ж, значит, вы всё равно выросли как специалист. И либо поступите по конкурсу, либо, что тоже неплохо, переосмыслите свою траекторию. В общем, удачи и смелости выбирать сложное, но живое. Читайте интервью с Георгием в карточках 📎 Узнать больше о программе «Искусственный интеллект в промышленности» 👉 Загружать рекомендательное письмо сюда 👉 Подписаться на канал | Мы в MAX 😋

🎓 Работы выпускников. Как научить ИИ генерировать README для проектов с открытым кодом У открытого репозитория без README не разобраться — это его описание и точка входа. Но писать и поддерживать его руками долго, поэтому README часто устаревает или его нет вовсе. Захар Попов, выпускник магистратуры ФТИИ по программе «Искусственный интеллект в промышленности», в дипломной работе собрал конвейер, который генерирует README автоматически — для репозиториев на GitHub, GitLab, GitVerse и SourceCraft. Научный руководитель — Николай Никитин. Это не отдельный скрипт, а модуль проекта OSA — открытой разработки лаборатории АИСТ. Внутри — мультиагентная система с циклом самооценки: она не просто генерирует README, а сама проверяет и улучшает результат. Чем работа сильна: 🔹 README собирается в один клик — не нужно вручную писать и обновлять документацию; 🔹 Захар в команде OSA с самого зарождения проекта: за два года видел, как тот растёт — новые возможности, конференции, статьи; 🔹 больше всего в работе ему было ценно проектировать архитектуру вместе с командой и доводить первые прототипы до рабочего результата. Работу Захара отдельно отметила государственная экзаменационная комиссия. Где это пригодится: всюду, где у проекта с открытым кодом должен быть понятный README, но писать его руками некогда. Что дальше — Захар продолжит развивать OSA в составе команды. Репозиторий с кодом: https://github.com/aimclub/OSA #работы_выпускников

Сегодня — публикация конкурсных списков. Разбираем, как читать их спокойно. Все списки и статусы — на abit.itmo.ru. 🔹 Про проходной балл Заранее его не объявляют — он формируется по итогам конкурса. Для ориентира, 2025 год, два направления подготовки (что это — здесь): на 02.03.03 проходной 310, на 11.03.02 — 282. На первом — в основном олимпиадники и стобалльники, на втором порог ниже и мест больше. Не призёр олимпиад — реальнее целиться в 11.03.02. 🔹 Списки — это ещё не зачисление После публикации подаёте согласие на зачисление: по БВИ и квотам — до 1 августа (приказы 3 августа), по вступительным испытаниям — до 5 августа (приказы 7 августа). Увидели ошибку — пишите в приёмную комиссию.

🎓 Работы выпускников. Как научить ИИ читать русский рукописный текст — и уместить его в лёгкую модель Бахер Мохаммад, выпускник магистратуры ФТИИ по программе «Большие данные и машинное обучение» (научный руководитель — Пётр Гладилин), добивается, чтобы ИИ хорошо распознавал русский текст с картинок — даже кривой почерк или размытую вывеску — и при этом оставался лёгким. Сильные OCR-модели для русского обычно либо огромные, либо маленькие, но с кучей ошибок. Он зашёл с двух сторон. Сначала выжал максимум из небольшой открытой модели и придумал аккуратный способ «сливать» две версии модели без конфликта — метод Decoupled SLERP. Когда стало ясно, что 100-миллионная модель не тянет всё разнообразие рукописного русского, взял модель посильнее (2 млрд параметров) и сжал её вдвое своим методом ROCKET — за 5 часов на одной видеокарте, без обучения с нуля. Итог делает вдвое меньше ошибок на рукописном русском, чем прежняя лучшая «лёгкая». Где пригодится: мобильные сканеры документов, приложения для незрячих — читать вывески, этикетки лекарств, меню в реальном времени. А сами методы ROCKET и Decoupled SLERP работают не только с OCR — их можно применять и к большим языковым моделям. Сейчас Бахер — ML-исследователь в MWS AI (ИИ-направление МТС): участвовал в Cotype-VL (мультимодальная модель на 32 млрд параметров, уже работает у корпоративных клиентов), а научную часть ведёт в лаборатории LEAD — совместной у MWS AI и ИТМО. Дальше — голосовые модели и публикации на конференциях уровня A*. Репозиторий: github.com/mts-ai/ROCKET Препринт: arxiv.org/abs/2602.11008 #работы_выпускников

Завтра — последний день подачи на бюджет (бакалавриат) 25 июля в 17:00 закрывается приём на «Инженерию ИИ» — и по ЕГЭ, и по олимпиадам (БВИ). Не подать вовремя — значит ждать год. 🔹 Как подать Онлайн — только через «Госуслуги». Личный кабинет ИТМО заявление больше не принимает. 🔹 Что приготовить Аттестат, паспорт, СНИЛС и подтверждения олимпиад, если поступаете по ним. 🔹 Что дальше 27 июля выйдут конкурсные списки — там будет видно вашу позицию по баллам. 💳 На платное (контракт) приём дольше — до 18 августа. Не тяните до вечера: подайте с утра, чтобы осталось время поправить документы.