ФТИИ Джун

День открытых дверей на ФТИИ: бакалавриат 👇🏻

Увидели, что снова накопилось много вопросов про поступление, обучение и сам факультет. И для того, чтобы вам не ждать еще месяц до основного ДОД, мы решили провести дополнительный онлайн-ДОД 🙂

12 марта в 16:00 встречаемся онлайн, где разберем все самое важное:
🔹расскажем подробнее про факультет и программу обучения;
🔹обсудим направления и какое выбрать;
🔹поговорим про партнёров факультета и возможности для студентов;
🔹обсудим изменения в правилах приёма;
🔹и, конечно, ответим на все ваши вопросы.

Если у вас как раз накопились вопросы про поступление — подключайтесь. Вам никуда ехать не нужно, можно будет онлайн узнать все, что вас интересует :)

❗️Ссылку на подключение опубликуем здесь за несколько часов до начала

👀 Что на самом деле ждёт тебя в ИИ?

Мы спросили нашего студента программы «Инженерии ИИ», Никиту Дубовика, что его больше всего удивило, когда он начал заниматься ИИ. Делимся с вами тем, что он рассказал :)

1️⃣ Темп развития ИИ.
«Меня удивил темп эволюции данной области. Лучшие подходы устаревают на глазах, фреймворки активно развиваются, публикуется масса научных статей. Это требует постоянного обучения и адаптации».

2️⃣ Из простых принципов вырастают очень мощные решения.
«Неожиданной стала простота. Многие представляют архитектуру нейросетей невероятно сложной, но на деле базовые принципы очень просты. И отсюда очень удивительно, чему можно научить модель и какие задачи можно решить с её помощью».

3️⃣ Много новой информации.
«Не думал, что будет так много новой информации. Всё не как в школе, темп очень быстрый и нужно всё успевать усваивать. Главное — работать в течение семестра, делать лабораторные работы в дедлайн, не забивать на домашки и повторение материала».

Совет от Никиты тем, кто планирует связать свою карьеру с ИИ:
«Школьникам бы я посоветовал не бояться неизвестности и трудностей. Уже сейчас вы можете коснуться данной темы. Учите Python, смотрите интересные видеоролики на YouTube по этой теме. Пытайтесь обучить свои модели на прикладных задачах. В вузе потом будет намного проще».

Пост от преподавателя ФТИИ.

Наш преподаватель Александр Ершов написал для вас пост о том, какой математический анализ скрывается внутри ИИ, и зачем он вообще нужен тем, кто хочет разбираться в ИИ по-настоящему.

Никогда не гадали, глядя на человека, что там у него в голове? Нет, это не пересказ «Головоломки». Меня зовут Саша, и я попробую по МРТ-снимку головного мозга ИИ рассказать, какой математический анализ там можно встретить.

Собираем анамнез: как работает ИИ?
В некотором смысле ИИ — это алгоритм. Он получает данные на входе, обрабатывает их, и на выходе мы получаем ответ. У каждой задачи есть свой алгоритм решения, причём не единственный (как учила Марья Ивановна в школе). Это наблюдение приводит к естественной потребности сравнения алгоритмов, решающих одинаковую задачу: какой работает лучше, а какой — хуже. Тут на помощь приходят метрики качества. Они численно показывают, ответ какого алгоритма ближе всего к эталону.

Копнем глубже: что в основе алгоритмов? Обычно алгоритм можно записать в виде блок-схемы или псевдокода. Но кто сказал, что он вообще сработает? Некоторые алгоритмы машинного обучения основаны на том, что продолжают колдовать над данными, пока «силы не иссякнут». Мы же хотим быть уверены в том, что бесконечный алгоритм завершится корректно и в обозримом будущем. Тут появляется потребность в обосновании сходимости алгоритмов.

А как эти алгоритмы (рецепты) получают? В машинном обучении много разных и непохожих друг на друга задач: подготовка рекомендаций в ленте, поиск объектов на фотографии, генерация текста в заданном стиле и многое другое... Описать логику работы с разными объектами помогает единый язык — язык анализа.

Математический анализ — это не только про производные и интегралы (хотя и они встречаются в ряде задач на пути знакомства с ИИ). Матан учит понимать устройство самых разных пространств, со своими законами и правилами. Здесь есть место большим и красивым абстракциям. Базовый минимум в ИИ из матана: градиент, сходимость, метрика. Ну а за роскошным максимумом приходите на пары :)

Советы от студентов ФТИИ 🤖

Поступление в университет — это всегда куча вопросов и ожиданий. Поэтому мы запускаем серию постов, где студенты ФТИИ делятся тем, что они сами хотели бы знать перед поступлением. Сегодня советами поделится студент второго курса — Васькин Виктор 🙂👇🏻

1. Математика.
Не прыгайте выше головы: Главная ошибка — пытаться в 10 классе кусками учить вышку (интегралы, ряды). В универе это дадут системно и последовательно. Совет: Сосредоточьтесь на базе 10-11 класса (тригонометрия, логарифмы, производные). Если ваш уровень ЕГЭ ниже 75+, на матане будет больно. Нужно уметь решать простейшие задачи на автомате, чтобы мозг был свободен для новой сложной теории.

Небольшая шутка)

Греческий алфавит — это «азбука» инженера: Как говорил Р. А. Попков: «Вы должны были выучить его еще в начальной школе». Совет: Прямо сейчас скачайте таблицу греческого алфавита и научитесь быстро писать и называть буквы (дельта, сигма, омега, кси и т.д.), чтобы легче ориентироваться в материале.

Булева логика и комбинаторика: Это база для дискретной математики и алгоритмов. Совет: Разберитесь с «И», «ИЛИ», «НЕ» и таблицами истинности, а также теорию множеств (объединения, пересечения, разность, диаграммы Эйлера-Венна) еще в школе. Это поможет не только на ЕГЭ, но и даст понимание того, как вообще строятся логические условия в коде и математические выводы.

Продолжение в комментариях 👇🏻

Дискретная математика: невидимый двигатель IT и не только!

Преподаватель дискретной математики ФТИИ — Павел Гилев, написал для вас интересный и информативный пост. В нём он простыми словами объясняет — почему эта математика невидимый двигатель IT, ИИ и алгоритмов.

Что же такое дискретная математика? И чем она отличается от остальных разделов? Если совсем на пальцах: дискретная математика — это математика «раздельных» объектов и «ступенек». Если обычная математика часто описывает плавные процессы (как рост растения), то дискретная — всё, что идёт скачками: клики по ссылкам, связи между людьми в соцсетях, переключатели в микросхемах (вкл/выкл).

Проще говоря, это главная математика для всего, что связано с компьютерами. Именно она отвечает за логику алгоритмов, работу процессоров и структуру данных. Но её магия на этом не заканчивается! Сейчас она становится мощным инструментом для описания любых «резких», прерывистых явлений в мире — от распространения мемов до моделирования транспортных потоков.

Из чего она состоит? Основные «киты», на которых всё держится:
🔹 Теория графов — наука о связях. Любых. Соцсеть, маршруты доставки, нейронные сети в ИИ — это всё графы.
🔹 Булева алгебра — математика нулей и единиц, истины и лжи. Основа всей цифровой логики и проектирования микросхем.
🔹 Комбинаторика — искусство считать варианты. Сколько можно составить паролей? Сколькими способами можно распределить задачи? Это к ней.
🔹 Логика — формализованное мышление. Учит строго рассуждать и доказывать, что одна программа работает, а другая — нет.

А зачем это нужно специалисту в области ИИ? Бум искусственного интеллекта только подогрел интерес к этим разделам. Архитектура нейросетей — это графы. Обучение моделей часто упирается в задачи дискретной оптимизации — поиск лучшего варианта из миллионов возможных, где классический мат.анализ пасует.

Самая крутая идея здесь — отказ от плавности. Мы сознательно разбиваем мир на «кусочки» и «состояния», и оказывается, что так его можно прекрасно описывать и управлять им. Это мощно, как перейти от аналоговой плёнки к цифровому пикселю.

Если интересно копнуть глубже — приходите учиться на ФТИИ!

❗️Апдейт по мат. боям

По техническим причинам мы переносим проведение математических боёв на 19 апреля. Не будем скрывать, что для вас это больше плюс, чем минус :) Теперь у вас больше времени на то, чтобы собрать команду мечты, пройти регистрацию и настроиться на бои.

🔹 Напомним: это не олимпиада, где просто нужно дать решение. Здесь важно думать, сомневаться, проверять гипотезы и не верить ИИ на слово. Если вы пропустили анонс мат.боев — он здесь.

Времени стало больше, но все-таки откладывать на потом — не самая выигрышная стратегия.
Поэтому оставляем ссылку для регистрации: https://itmo.events/events/117153

Следите за каналом, чтобы не пропустить актуальные новости и обновления по мат.боям🙂

Проводники на математических боях 🤖

Среди тех, кто будет вам помогать: 2 лучших преподавателя года ИТМО; преподаватели ФТИИ;
лучший ментор года ИТМО; победитель в номинации «Лучший образовательный проект»🔥

Твой ИИ-доклад ждут на Конгрессе молодых ученых!

Если в твоей жизни уже есть место ИИ, (например, ты создавал модель, писал код или решал задачу с помощью ИИ), то покажи это экспертам и получи ценную обратную связь, которая поможет твоему развитию в ИИ 🙂

На КМУ открыта онлайн-секция для ребят, кто учится в школе — "Инженерия искусственного интеллекта".

Еще причины принять участие:
🔹 участие добавят в портфолио как индивидуальное достижение — это плюс при поступлении;
🔹 твою работу опубликуют в Сборнике трудов (в РИНЦ) — крутая строчка в резюме для универа;
🔹 познакомишься с ребятами из сферы ИИ по всей России, найдешь друзей и будущих коллег.

❗️Подать заявку на участие можно до 20 февраля включительно по ссылке: https://kmu.itmo.ru/ru
📆 Даты проведения конгресса: 6–10 апреля

📑 Учебный план программы «Инженерия ИИ» 2026

На сайте доступен учебный план программы «Инженерия искусственного интеллекта», актуальный на текущий момент (2026 год). Он охватывает все 4 года обучения и позволяет заранее понять, чему именно учат на программе и какие дисциплины вас ждут.

Обучение будущего инженера ИИ строится вокруг трёх ключевых блоков:
🔹 математика — основа для понимания алгоритмов и моделей;
🔹 IT и программирование — инструменты для создания и внедрения решений;
🔹 машинное обучение — работа с данными и современными ИИ-технологиями.

🔗 Скачивайте и изучайте:
https://abit.itmo.ru/program/bachelor/aiengineer

Как наши студенты завоёвывают хакатоны по ИИ уже на первом курсе?

Секрета тут никакого нет, просто они не ждали вручения студенческого, чтобы начать разбираться в ИИ, коде и математике. Фундамент для своей карьеры и достижений они закладывали еще за школьной партой. А мы даём им профессиональную и учебную среду, наставников, возможности к росту и получению новых знаний.

Собрали для вдохновения подборку побед наших первокурсников👇🏻
🔗 Первокурсники-чемпионы (https://t.me/dx_itmo/116)
🔗 Миллион на свою идею (https://t.me/dx_itmo/117)
🔗 Международный уровень: AI Challenge (https://t.me/dx_itmo/122)
🔗 Хакатон: решаем реальные кейсы (https://t.me/dx_itmo/129)

Начинай погружение в IT уже сегодня! А мы в этом канале подскажем, за что хвататься, чтобы к первому курсу быть уже в теме 🙂

Хочешь думать как математик?

Преподаватели ФТИИ составили список книг, которые прокачают ваше абстрактное и логическое мышление — ключевой навык для будущего специалиста по ИИ. Эти книги меняют взгляд на математику.

Эта подборка отличная разминка, ведь настоящая тренировка для ума начнётся на Математических Боях с ИИ, где каждая задача — это проверка того, как вы думаете, а не того, что вы помните🚀

На связи факультет технологий искусственного интеллекта (ФТИИ) Университета ИТМО.

Мы создали место, в котором можно говорить о будущем в IT и ИИ без скучных учебников и запутанных формулировок.

Этот канал для тебя, если ты:
🔹 Учишься в школе, но уже смотришь в сторону IT;
🔹 Интересуешься нейросетями, машинным обучением и данными;
🔹 Хочешь знать, что и когда делать, чтобы попать в топовую IT-сферу.

Что будет в канале?
🔹 Горящие дедлайны: только актуальные олимпиады, хакатоны, курсы и стажировки, на которые еще можно успеть.
🔹 Без фейка: честные рассказы и фото/видео от наших студентов — как они учатся, какие проекты делают и где работают.
🔹 Карта пути: пошаговые гиды, как строить свою траекторию в IT, начиная со школьной скамьи.
🔹 Лайфхаки: как готовиться к поступлению без паники и распыления на все подряд.
Наша цель - сделать так, чтобы ты к моменту выбора вуза уже понимал, куда идешь, и был уверен в своих силах и возможностях, которые тебя ждут.

Остаёмся на связи? Давай строить твое AI-будущее вместе! 🚀