Спецкурсы и факультативы для студентов ФПМИ | Осень 2025

Студенты Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ могут разнообразить свою образовательную программу и получить более глубокие знания в различных специальных областях математики, информатики, физики и даже гуманитарных наук благодаря множеству спецкурсов и факультативов.

На этой странице собрана информация от кафедр и различных центров и подразделений ФПМИ, о курсах, к которым смогут присоединиться студенты Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.

Пожалуйста, обратите внимание, что на курсы может требоваться предварительная регистрация.

• Кафедра дискретной математики
  • Курс «Введение в современные оптимизационные методы для задач машинного обучения»
  • Факультативный курс «Теория Галуа в алгебре и топологии»
  • Факультативный курс «Тензорные диаграммы для квантовых вычислений»
  • Курс «Аналитическая теория чисел»
  • Факультативный курс «Дисбаланс в дискретных системах» от Лаборатории комбинаторных и геометрических структур
  • Курс «Введение в экстремальную теорию множеств»
  • Курс «Основы квантовых вычислений, алгоритмов и теории информации»
  • Курс «Эмпирические процессы в задачах полупараметрической статистики»
  • Курс «Алгоритмы распознавания реализуемости гиперграфов»
  • Факультативный курс «Многочлены над конечными полями»

• Кафедра финансовых технологий (от Т-Банка)
  • Факультативный курс «Современная криптография и конфиденциальный ИИ»

• Кафедра проблем передачи информации и анализа данных
  • Курс «Основы вычислительной фотографии»
  • Факультативный курс «Основы телекоммуникационных технологий»

• Кафедра «Блокчейн»
  • Научный семинар по блокчейну

• Центр практик и стажировок ФПМИ
  • Курс «Университет глазами ректора» Лаборатории доказательного развития STEM-образования ФПМИ
  • Курс «Этнография в образовании» Лаборатории доказательного развития STEM-образования ФПМИ
  • Факультативный курс «Олимпиадный тренер»
  • Курс «Управление IT-проектами»
  • Курс «Разработка веб-сервисов на Golang»
  • Курс «Фронтенд-разработка»
  • Курс «Современный NLP. Большие языковые модели»
  • Курс «Лаборатория Tarantool (Tarantool Lab)»
  • Курс «Алгоритмы и структуры данных»

• Кафедра общей физики МФТИ
  • Курс «Проектная деятельность в физическом практикуме»

• Кафедра математических основ управления
  • Факультативный курс «Методы и алгоритмы машинного обучения»

• Кафедра алгоритмов и технологий программирования
  • Курс «Современные методы разработки программных продуктов с помощью методов искусственного интеллекта»
• Кафедра машинного обучения и цифровой гуманитаристики ФПМИ
  • Курс «Древнегреческий язык»
  • Курс «Латинский язык»
• Научно-образовательный центр когнитивного моделирования
  • Курс «Введение в теорию глубокого обучения»
• Лаборатория комбинаторных и геометрических структур
  • Курс «Спектральные методы в теории графов»
  • Курс «Энтропийные методы в комбинаторике»
  • Курс «Введение в теорию целочисленного программирования»
  • Курс «Целочисленные точки в полиэдрах»

Кафедра дискретной математики

Курс «Введение в современные оптимизационные методы для задач машинного обучения»

Современные численные методы оптимизации (особенно стохастические) востребованы в самых разных вопросах машинного обучения и анализа больших данных. В частности, в вопросах обучения нейронных сетей важны методы с эффективными вычислительными гарантиями для важных классов невыпyклых оптимизационных задач, а также численные методы распределенной оптимизации.

О курсе

Курс направлен на изучение теории сложности алгоритмов для задач непрерывной оптимизации, возникающих в машинном обучении, а также некоторых особенностей их практической реализации. Бyдyт изучены классические результаты о теоретических гарантиях скорости сходимости численных методов для выпуклых задач именно в пространствах большой размерности, что естественно связано с современными приложениями в машинном обучении. В качестве базы на семинарских занятиях будут рассмотрены техники матрично-векторного дифференцирования, ключевые сведения из вычислительной линейной алгебры про матричные разложения и их приложения. Ключевая часть курса — так называемые многошаговые (ускоренные, моментные) методы градиентного типа для гладких выпуклых задач (метод тяжелого шарика, быстрый градиентный метод, метод подобных треугольников, метод сопряженных градиентов), для которых известны оптимальные оценки скорости сходимости на классе гладких выпуклых и сильно выпуклых задач в пространствах больших размерностей. Рассматривается детальный теоретический анализ ускоренного метода подобных треугольников, метода Франк-Вyльфа, их адаптивные версии и применимость к известным в анализе данных задачам композитной оптимизации (например, регрессия LASSO), а также методам малоранговой аппроксимации. Заметная часть курса связана с введением в теорию численных методов для негладких оптимизационных задач и стохастических методов градиентного типа. Будут рассмотрены стохастический градиентный и субградиентный методы, методы с редукцией дисперсии а также адаптивные стохастические методы AdaGrad и Adam и некоторые их современные аналоги (Adam-W, Muon). В завершении кyрса планирyется рассмотреть введение в численных методы для задач распределенной централизованной и децентрализованной оптимизации.

Для кого

Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания математического анализа и линейной алгебры. Большая часть запланированных тем подробно не рассматривается в основных курсах по оптимизации. Слушатели смогут углубить свои знания, а также расширить границы применения навыков в области использования оптимизационных алгоритмов. В учебные планы на ФПМИ курс включен как альтернативный для студентов 1 курса магистратуры.

Преподаватель

Стонякин Федор Сергеевич, д.ф.-м.н., научный сотрудник лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений и профессор кафедры дискретной математики

Расписание

Курс начинается 4 сентября с 9:00 (1 и 2 пары по четвергам).

Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате https://t.me/+KvYuiUo7y2AxOGJi

По всем вопросам можно обращаться к преподавателю Федору Сергеевичу Стонякину по адресу fedyor@mail.ru

Факультативный курс «Теория Галуа в алгебре и топологии»

Теория Галуа в своей обобщенной современной формулировке включает в себя классическую алгебраическую теорию, накрытия и фундаментальные группы в топологии, разветвленные накрытия римановых поверхностей, теорию этальных фундаментальных групп в алгебраической (и арифметической) геометрии и другие важные темы в математике.

О курсе

Основная цель курса состоит в том, чтобы познакомить слушателей с рядом ключевых понятий в алгебре и топологии. Для этого выбран ориентир в виде теории Галуа, которая имеет свои проявления сразу в обеих этих областях (а также в комплексной и алгебраической геометриях).

Мы начнем с «классической» формулировки основной теоремы теории Галуа в алгебре, обобщим её, используя в том числе язык теории категорий и теорию топологических групп. Далее мы перейдём к изучению основных понятий теории накрытий и сформулируем аналогичную теорему в топологическом сеттинге. Изучая накрытия, мы познакомимся с пучками. В конце мы обсудим некоторые вопросы из теории линейных дифференциальных уравнений. После этого останется всего один шаг до теории Галуа в геометрии (которую мы лишь немного затронем в рамках этого семестра).

Для кого

Курс позиционируется как вводный и рассчитан примерно на студентов 2-3 курсов. Предполагается, что слушатели знакомы с базовыми понятиями общей алгебры, а также немного с общей топологией (достаточно знать, что такое открытые, замкнутые подмножества, компактные пространства и непрерывные отображения между топологическими пространствами). Всё остальное будет вводиться в курсе «с нуля».

Преподаватель

Лифанов Артём, аспирант кафедры дискретной математики ФПМИ

Расписание

Курс начинается 8 сентября. Занятия будут проходить в 414 ГК по Понедельникам в 18:35.

Дополнительная информация

Публикация информации и обсуждения по курсу будут в чате https://t.me/+Ejuzolbxzis0NDQy

С вопросами: lifanov.aa@phystech.edu или в чате

Факультативный курс «Тензорные диаграммы для квантовых вычислений»

Квантовые вычисления открывают новые возможности для решения задач, которые недоступны или чрезвычайно сложны для классических компьютеров. Несмотря на технологические сложности и необходимость сверхнизких температур для работы квантовых процессоров, разработки в этой сфере активно продолжаются, и ожидается, что в будущем квантовые компьютеры позволят решить многие важные научные и прикладные задачи гораздо эффективнее.

О курсе

Диаграммные методы в квантовой теории играют ключевую роль благодаря своей наглядности и строгости: они заменяют сложные алгебраические выкладки интуитивными графическими схемами, где квантовые состояния, операции и запутанность изображаются в виде проводов и узлов, что упрощает построение алгоритмов (например, телепортации) и автоматически исключает некорректные операции. Эти методы основаны на †-симметричных моноидальных категориях, и связывают квантовую механику с современной математикой, и применяются в криптографии, квантовых сетях и ошибкоустойчивых вычислениях, делая абстрактные концепции более доступными.

Для кого

Курс рассчитан на студентов старших курсов и магистратуры, обладающих базовыми знаниями в области математики. Предварительная подготовка по физике не требуется.

Преподаватель

Ричик Сенгупта, к.ф.-м.н. (AIRI, Сколтех, МФТИ)

Расписание

Курс начинается 19 Сентября в 10:45. Ссылка для подключения в телеграм группе: [https://t.me/+FkBQoxIGhPw3ZTYy]

Дополнительная информация

телеграм чат: [https://t.me/+FkBQoxIGhPw3ZTYy]

По всем вопросам можно обращаться: https://t.me/richsgta

Курс «Аналитическая теория чисел»

Аналитическая теория чисел — это раздел теории чисел, который изучает количественные аспекты различных объектов арифметического происхождения при помощи аналитических методов, к числу которых, в частности, относится метод комплексного интегрирования и и метод тригонометрических сумм.

О курсе

Мы обсудим доказательства таких классических фактов, как асимптотический закон распределения простых чисел и теорема Дирихле о простых в арифметических прогрессиях, рассмотрим связь между дзета-функцией Римана и распределением простых, научимся использовать метод комплексного интегрирования. Изучим основные свойства тригонометрических сумм и с их помощью докажем классические результаты о распределении квадратичных вычетов и первообразных корней, а также исследуем некоторые вопросы, связанные отклонением последовательностей от равномерного распределения. Также мы поймем, как теория чисел может использоваться для приближенных методов (теоретико-числовой метод Коробова).

Для кого

Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания по элементарной теории чисел; математическому анализу, алгебре (первые 2 курса бакалавриата), комплексному анализу (вычеты, вычисление контурных интегралов).

Преподаватель

А.А. Илларионов, д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики МФТИ, профессор факультета математики ВШЭ, главный научный сотрудник ХО ИПМ ДВО РАН

Расписание

Курс будет проходить по пятницам, 16:30-18:30

Дополнительная информация

А.А. Илларионов, @AndreiIllariinov, a.illarionov@hse.ru

Факультативный курс «Дисбаланс в дискретных системах» от Лаборатории комбинаторных и геометрических структур

Дисбаланс в дискретных системах (Combinatorial Discrepancy) является классической областью экстремальной комбинаторики, берущей начало с гипотез Эрдёша, Рота и работ Бека, Спенсера, Ловаcа.

В 2010 году была опровергнута гипотеза Спенсера об отсутствии полиномиального алгоритма, решающего задачу Discrepancy. Как следствие, за последние 15 лет эта область начала находить свои приложения в дискретной оптимизации, давая лучшие известные аппроксимационные алгоритмы в ряде задач, таких как Bin Packing, ЦЛП с дополнительными ограничениями и др.

О курсе

Мы познакомимся с основными результатами в Combinatorial Discrepancy и их приложениями в дискретной оптимизации, справедливых дележах.

Центральными в курсе будут статьи:

● J. Spencer - Six Standard Deviations Suffice

● S. Lovett, R. Meka - Constructive Discrepancy Minimization by Walking on The Edges

● L. Lovász, J. Spencer, K. Vesztergombi - Discrepancy of Set-systems and Matrices

● W. Banaszczyk - On Series of Signed Vectors and Their Rearrangements

● R. Hoberg, T. Rothvoss - A Logarithmic Additive Integrality Gap for Bin Packing

● K Jansen, L Rohwedder - On integer programming, discrepancy, and convolution

Для кого

Курс доступен для всех студентов бакалавриата и магистратуры ФПМИ начиная с 3-го курса.

Преподаватель

Инженер-исследователь лаборатории Комбинаторных и Геометрических Структур

Расписание

Курс начинается 11 сентября. По четвергам 18:35-20:00, аудитория 507а ГК. ТГ чат курса: https://t.me/+aZr_ZFRBTr01ZWMy

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: https://t.me/+aZr_ZFRBTr01ZWMy

По всем вопросам можно обращаться к Чернявскому Михаилу:

ТГ: https://t.me/mich2718

Почта: cherniavskii.miu@phystech.edu

Где продолжить обучение

Продолжить обучение и начать/продолжить исследования в экстремальной комбинаторике и дискретной оптимизации можно в лаборатории Комбинаторных и Геометрических Структур - https://combgeo.org/

Курс «Введение в экстремальную теорию множеств»

Экстремальная теория множеств - молодая и активно развивающаяся область математики, изучающая максимальные по мощности семейства множеств, удовлетворяющие некоторым ограничениям.

О курсе

Слушатели курса познакомятся с различными задачами поиска максимального семейства множеств, удовлетворяющие некоторым ограничениям. Рассматриваются классические ограничения, такие как ограничения на мощность попарных пересечений и объединений множеств, запрет содержать паросочетание определённого размера, запрет содержать цепь определённой длины и другие. Основное внимание будет уделяться используемым для решения этих задач методам, таким как вероятностные методы и преобразования систем множеств, сохраняющие их свойства: сдвиги и сдавливания. Также в курсе будут доказаны такие классические результаты как теорема Рёддля об упаковках и теорема Алсведе-Хачатряна о t-пересекающихся семействах.

Для кого

Курс рассчитан на студентов, имеющих базовые знания в дискретной математике и заинтересованных в углублённом изучении этой области.

Преподаватель

Георгий Соколов, сотрудник лаборатории комбинаторных и геометрических структур.

Расписание

Курс начинается 2 сентября. Занятия будут проходить по вторникам шестой парой (17:05) в 530 ГК.

Дополнительная информация

По всем вопросам можно обращаться к Георгию Соколову, https://t.me/SokG2000, sokolov.gm@phystech.edu

Курс «Основы квантовых вычислений, алгоритмов и теории информации»

Теоретически идею квантовых компьютеров придумал Ричард Фейнман уже почти пятьдесят лет назад. В то время она не вызвала должного отклика в научном сообществе. Однако спустя некоторое время пионеры квантовых вычислений (в их числе, например, Дэвид Дойч, один из авторов тезиса Чёрча-Тьюринга-Дойча) показали, что квантовый компьютер обладает большой вычислительной мощностью и способен решать быстро некоторые задачи даже из класса NP. В результате квантовые вычисления стали активно развиваться.

В наше время квантовые вычисления развиваются сразу во многих направлениях:

• (сугубо теоретические) квантовые сложности вычислений,

• разработка непосредственно квантовых компьютеров (на текущий момент самый большой по вычислительной мощности квантовый компьютер имеет Гугл, а самый большой в Европе "--- IBM),

• симуляция квантовых вычислений на классических компьютерах.

О курсе

В курсе мы затронем основы первых двух направлений: обсудим основные принципы работы квантовых компьютеров, рассмотрим классические квантовые алгоритмы, и поговорим о причинах того, почему квантовых компьютеров пока нет в нашей жизни.

Для кого

Для курса нужно знать: основы теории меры, теорию вероятностей, основы линейной алгебры и математического анализа, основы алгоритмов.

Будет полезно знать: функциональный анализ, классическую теорию информации, квантовую механику.

Преподаватель

Дженжер Святослав Вадимович, сотрудник кафедры дискретной математики

Расписание

Очно, по средам 17:05--20:00 в 512 ГК

Дополнительная информация

По всем вопросам t.me/sdjenjer

Курс «Эмпирические процессы в задачах полупараметрической статистики»

Рассматриваемые методы позволяют конструировать робастные оценки в статистических моделях, используемых при оценке эффектов воздействия, и являются теоретической основой метода двойного машинного обучения, предложенного в 2018 году

О курсе

В программе курса: линейные модели и проблемы неравномерной инференции; методы исследования эмпирических процессов и основные виды неравенств; использование классов Вапника-Червоненкиса в аналогах теоремы Гливенко-Кантелли; функциональная центральная предельная теорема и её использование для построения оценок в полупараметрических моделях.

Для кого

Для студентов, знающих базовые курсы статистики и случайных процессов и интересующихся современной статистикой

Преподаватель

Александр Ченцов, ассистент кафедры дискретной математики ФПМИ

Расписание

Очно; курс начинается 10 сентября. Занятия будут проходить по средам, 9:00-10:25, 414 ГК

Дополнительная информация

А. Ченцов, https://t.me/a00000ac

Курс «Алгоритмы распознавания реализуемости гиперграфов»

Известно, что существует быстрый (точнее - линейный) алгоритм, определяющий, вложим ли данный граф в плоскость. Мы рассмотрим аналогичную проблему для гиперграфов в пространствах произвольной размерности: как распознать вложимость k-мерного гиперграфа в d-мерное пространство? Эта проблема возникла на стыке комбинаторики, геометрии, топологии и компьютерной науки. Она активно изучается в последнее время.

О курсе

Основное содержание курса - «конкретное» (в частности, алгоритмически мотивированное) введение в алгебраическую топологию. Основные идеи показываются на простейших частных случаях («олимпиадных» примерах), свободных от технических деталей, и со сведением научного языка к необходимому минимуму. За счет этого и курс становится доступным для начинающих, и удается быстро добраться до интересных сложных теоретически важных результатов.

Для изучения курса достаточно владения основами теории графов и числом (индексом) пересечения для ломаных на плоскости [S, параграф 1.3], [S18, параграф 1.3]. Все необходимые определения (гиперграф, вложимость, NP-трудность, группы когомологий и т.д.) будут даны. При этом для работы с новыми понятиями потребуется (и будет развиваться) математическая культура, адекватная теоретичности изучаемого курса (см. общие критерии для занятий и экзамена: https://old.mccme.ru//circles//oim/home/bally.pdf, стр. 3). Каждое домашнее задание, кроме первого, состоит из материала предыдущей лекции. Оно разбирается в начале того занятия, к которому задано. Каждая следующая лекция рассчитана на тех, кто разобрался с материалом предыдущих. Будут предложены красивые (но не обязательные) задачи для исследования.

Литература:

[S] А. Б. Скопенков, Алгебраическая топология с алгоритмической точки зрения, https://www.mccme.ru/circles/oim/algor.pdf.

[S18] A. Skopenkov, Invariants of graph drawings in the plane, Arnold Math. J., 6 (2020) 21-55. Full updated version: arXiv:1805.10237. Русская версия: Инварианты изображений графов на плоскости, Мат. Просвещение, 31 (2023), 74-127.

Для кого

Курс ориентирован на студентов 3 курса ФПМИ МФТИ, но его могут изучать все желающие, справляющиеся с домашними заданиями. (Для 2-курсников возможна сдача упрощенного варианта, а для 4-курсников --- усложненного.) Студенты могут выбрать упрощенный вариант `без *'.

Преподаватели

Лекции: Аркадий Скопенков, д.ф.-м.н., профессор МФТИ, сайт: https://users.mccme.ru/skopenko.

Семинары: Эмиль Алкин, ассистент МФТИ.

Расписание

Лекции проходят по пятницам с 5.09, 17:05-18:30, 230 ГК, а семинары - по средам с 3.09, 18:35-20:00, 409 ГК.

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация по курсу: https://old.mccme.ru//circles//oim/home/combtop13.htm#nmuspr15

По всем вопросам можно обращаться к Аркадию Борисовичу Скопенкову (askopenkov@gmail.com) или к Эмилю Алкину (alkin.ev@phystech.edu)

Факультативный курс «Многочлены над конечными полями»

Целью курса «Многочлены над конечными полями» является формирование у студентов знаний и представлений по основам теории конечных полей и многочленов над ними. Курс занимает важное место в системе подготовки специалистов в области прикладной математики и компьютерных наук. В частности, материалы курса могут быть использованы при чтении таких общепрофессиональных и специальных дисциплин, как «Криптографические методы защиты информации», «Теоретико-числовые методы в криптографии», «Основы компьютерной алгебры» и др. Приводимые в курсе разделы теории конечных полей давно вошли в обиход и составляют неотъемлемую часть языка современной математики и компьютерных наук.

О курсе

Основной задачей курса «Многочлены над конечными полями» является развитие у студентов математической культуры в области дискретных (конечных) алгебраических структур. Другой, не менее значимой задачей является развитие у студентов навыков по приложению методов теории конечных полей в различных разделах информационной безопасности (в частности, при изложении криптографических методов защиты информации).

Для кого

Пререквизиты:

1. Элементарная теории чисел (делимость целых чисел, алгоритм Евклида, основная теорема арифметики, сравнения по модулю, китай-ская теорема об остатках, функция Эйлера, малая теорема Ферма и теорема Эйлера, функция Мебиуса и формула обращения Мебиуса, символы Лежандра и Якоби).

2. Высшая алгебра (теория систем линейных уравнений, теория определителей).

3. Линейная алгебра (теория векторных пространств над полем).

4. Теория многочленов одной переменной над полем (деление с оста-ком, алгоритм Евклида для многочленов, неприводимые многочле-ны, теорема о факторизации, производная многочлена, результант многочленов).

5. Основные алгебраические структуры (группы: порядок элемента группы, циклические группы, теорема Лагранжа; кольца: кольца классов вычетов по модулю, идеал кольца, факторкольцо по идеалу, евклидовы кольца; поля: поля классов вычетов по простому модулю, простые алгебраические расширения поля, минимальный многочлен алгебраического элемента расширения поля).

Преподаватель

Осипов Николай Николаевич — профессор кафедры прикладной математики и анализа данных Сибирского федерального университета (СФУ)

Расписание

Курс начинается 13 сентября и будет проходит по субботам в 20:15 в онлайн-формате. Ссылка на подключение в телеграм-чате курса: t.me/PolyFiniteFields

Дополнительная информация

По всем вопросам пишите https://t.me/Ewsey

Кафедра финансовых технологий (от Т-Банка)

Факультативный курс «Современная криптография и конфиденциальный ИИ»

Что дает курс:

• Навыки работы с конфиденциальными вычислениями

Познакомитесь с технологиями PET и научитесь применять MPC и дифференциальную приватность в распределённых системах машинного обучения

• Понимание приватности в разработке ИИ

Курс сформирует инженерное мышление в вопросах защиты данных и даст базу для создания систем, сохраняющих приватность источников данных.

• Междисциплинарную экспертизу

Изучите основы криптографии, ML и системного программирования — редкий и востребованный профиль, который позволяет работать на стыке технологий.

• Карьерные возможности и рекомендации

Лучшие выпускники смогут получить предложения стажировки или трудоустройства в Т Банк и компании-партнеры

О курсе

Курс, в рамках которого студенты научатся основам конфиденциального вычисления

В программе:

1. Криптография

2. Конфиденциальные вычисления

3. Распределенные вычисления

4. Методы разделения секрета (МРС)

5. Дифференциальная приватность (DP)

Для кого

Курс подойдет:

• Студентам 2-4 курсов технических специальностей

• Нагрузка - от 8 часов в неделю

• Длительность с сентября до середины декабря

Преподаватели

Пётр Емельянов

Лектор курса

• Генеральный директор Bloomtech

• Выпускник МГТУ им. Баумана

• Разработчик с опытом в C++, Java и Python

• Автор патентов в области MPC и FHE

• Эксперт в конфиденциальных вычислениях и приватном машинном обучении

Александр Безносиков

Лектор курса

• Заведующий лабораторией ИИ в МФТИ и ИСП РАН

• Кандидат физико-математических наук

• Выпускник и преподаватель ФПМИ МФТИ

• Автор более 75 научных статей

• Лауреат премий «Лидеры ИИ» и Yandex ML Prize

Расписание

Курс стартует 15 сентября, занятия проходят на выбор студента: очно в Москве либо онлайн

Дополнительная информация

Как попасть на курс:

1. Подайте заявку до 7 сентября (ссылка на лендинг будет готова после 27.08)

2. Зарегистрируйтесь на платформе Т Образования (https://edu.tinkoff.ru/sign-in )

3. Заполните анкету и решите задачи вступительного испытания до 7 сентября

4. Объявим результаты 10 сентября в личном кабинете и пришлем письмо на почту

5. Приступите к занятиям 15 сентября

По всем вопросам можно обращаться к Екатерине Атласовой e.atlasova@tbank.ru

Кафедра проблем передачи информации и анализа данных

Курс «Основы вычислительной фотографии»

Вычислительная фотография — это современное и динамично развивающееся направление на стыке компьютерного зрения и обработки сигналов. Оно посвящено преодолению физических ограничений цифровых камер с помощью алгоритмических и вычислительных методов, а также созданию эстетически привлекательных изображений и художественной обработке, выходящей за рамки возможностей традиционной фотографии. Специалисты, обладающие глубокими знаниями в этой области, крайне востребованы для разработки новых алгоритмов в ведущих технологических компаниях, занимающихся созданием смартфонов, систем компьютерного зрения, медицинской визуализации и автоматического анализа изображений.

О курсе

Курс дает фундаментальные теоретические знания и практические навыки в области колориметрии, цветового восприятия и полного конвейера обработки изображений в современных цифровых камерах.

В программе курса подробно разбираются ключевые этапы формирования изображения: от сырых данных с матрицы до финальной картинки. Студенты изучат и реализуют как классические, так и нейросетевые методы ключевых этапов конвейера обработки изобажения: дебайеринг, баланс белого, шумоподавление. Практическая часть курса построена на использовании современных инструментов: Python, NumPy, OpenCV и PyTorch.

Для кого

Курс разработан для студентов, интересующихся глубинными принципами работы цифровых изображений и желающих понять, как программные алгоритмы превращают сырые данные с сенсора в привычные нам фотографии. Он будет особенно полезен тем, кто хочет развиваться в области компьютерного зрения, машинного обучения и разработки алгоритмов обработки сигналов. Полученные знания и навыки открывают широкие карьерные перспективы в области computational photography, CV и ML.

Преподаватели

Ершов Егор Иванович:

• кандидат физ-мат. наук,
• заведующий сектором Репродукции и синтеза цвета ИППИ,
• руководитель лаборатории индустриального компьютерного зрения МФТИ,
• лидер команды цветовой вычислительной фотографии AIRI

Мамедов Ясин Хаганиевич:

• младший научный сотрудник сектора Репродукции и синтеза цвета ИППИ

Расписание

Курс начинается 12 сентября. Занятия будут проходить в УЛК1 4.22 по пятницам в 18:30

Дополнительная информация

По всем вопросам можно обращаться к Ясину Мамедову: mamedov.iakh@phystech.edu, https://t.me/yasinowo, https://vk.com/yasinowo

Где продолжить обучение

Продолжить изучение методов вычислительной фотографии и колориметрии можно на кафедре проблем передачи информации и анализа данных.

Факультативный курс «Основы телекоммуникационных технологий»

Телекоммуникационные системы являются основой современного мира. Знание работы сетей помогает не только понимать лучше как работают банковские транзакции и стриминг видео с котиками, но также позволяет обеспечить приватность и конфиденциальность в сети и даже построить собственные системы связи.

Специалисты в области телекоммуникационных сетей высоко ценятся как в России, так и во всем мире.

О курсе

Курс рассказывает как и почему устроены системы связи. В течение года происходит погружение в телекоммуникационные технологии, которое начинается с объяснения работы сетевых приложений, браузеров. Студенты познакомятся с работой протоколов HTTP, TCP, UDP, IP, TLS и не только. Курс заканчивается обзором технологий беспроводной связи, таких как 4G LTE, 5G NR, 6G, Wi-Fi, Bluetooth.

Курс сформировывает понимание как устроены сети передачи данных, от момента открытия браузера и введения поискового запроса, заканчивая тем, какие именно физические сигналы передаются в среде для обмена информацией.

В течение курса студенты будут выполнять задачи, которые позволят лучше понять работу сетей. Задачи включают в себя

• математическое моделирование сетей,

• построение имитационных моделей сетей,

• написание собственных приложений,

• практические измерения параметров сети.

Для кого

Курс разработан преимущественно для студентов 1-2 курса, однако обычно его посещают ребята с любого курса, даже аспиранты. Вся необходимая теоретическая база будет дана в ходе лекций.

Преподаватель

Куреев Алексей Андреевич, к.т.н. старший научный сотрудник Лаборатории Интеллектуальных Систем Связи МФТИ, и Лаборатории Беспроводных Сетей ИППИ РАН. Автор 45 научных работ, посвященных беспроводным сетям. Автор первого патента в России в области 5G. Член рабочей группы комитета IEEE, разрабатывающей технологию Wi-Fi.

Расписание

Курс начинается 11 сентября (четверг) в 18 30 в 207 РТ.

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: Телеком 2025-2026 https://t.me/+mtDU8gjFqx8xMGJi

По всем вопросам можно обращаться к Курееву Алексею: почта kureev@wnlab.ru, телеграм @alexkela.

Где продолжить обучение

Продолжить обучение в области систем связи можно на направлении Телекоммуникационные сети и системы Кафедры проблем передачи информации и анализа данных. На направлении студенты с первого дня занимаются исследованиями, связанными с созданием новых решений в области современных беспроводных технологий (Wi-Fi, 5G/6G, беспроводной интернет вещей, спутниковая связь).

Подробнее о направлении - https://mipt.iitp.ru/ceti-i-sistemy

Кафедра «Блокчейн»

Научный семинар по блокчейну

Блокчейн - самая быстроразвивающаяся технология в области IT, которая используется крупными мировыми компаниями в различных отраслях. Специалисты с практическими знаниями и навыками в этой сфере высоко востребованы в индустрии, так как технология от года в год используется все в большем количестве индустрий для самых разных целей.

О курсе

Курс даёт возможность студентам и аспирантам ИТ специальностей узнавать о новейших разработках и исследованиях технологии блокчейн от ведущих экспертов отрасли. На научном семинаре затрагиваются как практические вопросы разработки решений на блокчейне, так и наиболее актуальные исследовательские задачи.

Для кого

Научный семинар предлагается для студентов магистерской программы Блокчейн, а также всех студентов и аспирантов ИТ-специальностей, интересующихся технологиями распределенного реестра.

На семинаре еженедельно выступают приглашённые лекторы из ведущих организаций и вузов России.

Расписание

(Очно + онлайн) Семинары проводятся в онлайн и офлайн форматах, первое мероприятие запланировано на 10 сентября 18:30. Планируется проводить их еженедельно до начала-середины декабря. Актуальная информация об аудитории и ссылке на подключение будут публиковаться в Telegram-канале https://t.me/+Kb41CAVPiJZhNjhi

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация о семинаре в телеграм-канале: https://t.me/+Kb41CAVPiJZhNjhi

По всем вопросам можно обращаться к Владимиру Баскову tg: @sputnikgreat

Где продолжить обучение

Продолжить изучение распределенных систем можно на магистерской программе «Блокчейн». Программа, созданная при поддержке «Норникеля» и научного центра «Идея», разработана для студентов, заинтересованных в изучении новейших технологий блокчейна, структуры и правил работы фундаментальных блокчейн-проектов, распределенных систем, криптографии и систем информационной безопасности.

Обучение построено не только на теории, но и на решении актуальных задач бизнеса, а также участии в реальных индустриальных проектах. В рамках научно-исследовательской работы студенты активно вовлекаются в действующие проекты компаний.

Подробнее о программе — https://blockchain.mipt.ru/

Центр практик и стажировок ФПМИ

Курс «Университет глазами ректора» Лаборатории доказательного развития STEM-образования ФПМИ

Лаборатория доказательного развития STEM-образования ФПМИ МФТИ читает курсы на базовой специализации «Современные образовательные технологии». Мы исследуем образование, Физтех и другие университеты — приходите учиться ставить нетривиальные вопросы и применять методы социальных наук!

О курсе

Заглядываем за кулисы управления университета. Кто все эти люди в ректорате, дирекциях и министерствах, как они принимают решения, и почему эти решения иногда кажутся непонятными. Обсудим, где заканчивается власть администрации и почему даже ректор или министр не всегда может просто взять и всё починить.

Для кого

Курс разработан для студентов, желающих узнать больше про структуру и трансформацию университетов, понять, как устроены университетские процессы изнутри и как управляются университеты.

Преподаватель

Владимир Крестинин, исследователь в проектно-учебной лаборатории «Развитие университетов» ВШЭ

Расписание

Курс начинается 1 сентября, занятия будут проходить в 426ГК, 13:55-16:55

Дополнительная информация

По всем вопросам можно образаться к Гольдштейну Климу https://t.me/klimkou, руководителю специализации СОТ

Курс «Этнография в образовании» Лаборатории доказательного развития STEM-образования ФПМИ

Лаборатория доказательного развития STEM-образования ФПМИ МФТИ читает курсы на базовой специализации «Современные образовательные технологии». Мы исследуем образование, Физтех и другие университеты — приходите учиться ставить нетривиальные вопросы и применять методы социальных наук!

О курсе

Практический курс с полевой экспедицией в один известный московский вуз. Этнография в социологии — это способ понять, как сообщества живут на самом деле, а не только в отчетах. Будем как исследователи-разведчики учиться видеть неписаные правила и скрытые процессы в любой организации — от вашей лабы до будущей работы.

Для кого

Для тех, кто хочет открыть для себя новый способ исследования человеческого поведения, в том числе в контексте образования.

Преподаватель

Козлов Степан, сооснователь исследовательского агентства PROJECTOR Research, преподаватель факультета социальных наук МВШСЭН (Шанинки).

Расписание

Курс начинается 4 сентября, занятия проходят по четвергам с 17:05 до 20:00 в аудитории 5.16 Физтех.Цифры

Дополнительная информация

По всем вопросам можно образаться к Гольдштейну Климу https://t.me/klimkou, руководителю специализации СОТ

Факультативный курс «Олимпиадный тренер»

Олимпиадный тренер — очень важное звено в подготовке к олимпиадам самого разного уровня. Часто это наставник, который сам прошёл через олимпиады и теперь помогает школьникам раскрыть потенциал. Он не просто объясняет теорию, а учит нестандартно мыслить, готовит к сложным этапам и поддерживает в сообществе, где важны не только победы, но и развитие.

О курсе

ФПМИ запускает очередной набор на факультативный курс «Олимпиадный тренер».

В рамках курса студенты:

• освоят основы педагогики и психологии;
• научатся мотивировать школьников и создавать эффективные учебные материалы;
• получат практические навыки в организации занятий.

Завершится курс созданием собственного педагогического проекта, а лучшие участники смогут присоединиться к образовательным проектам ФПМИ.

Для кого

Курс рассчитан на студентов бакалавриата и магистратуры, которые хотят развиваться в преподавании и совершенствовать навыки работы с одарёнными школьниками.

Преподаватели

Лекторами курса станут ведущие преподаватели и олимпиадные тренеры, которые поделятся своими знаниями и опытом

Расписание

Курс стартует 6 октября. Занятия будут проходить по понедельникам с 20:10 в 430 ГК.

Дополнительная информация

Для записи на факультатив до 28 сентября заполните форму по ссылке: https://clck.ru/3NfzxY

Курс «Управление IT-проектами»

Курс «Управление IT-проектами» знакомит студентов с современными подходами и инструментами управления IT-проектами на всех этапах их жизненного цикла — от инициации и планирования до реализации и завершения. Изучаются классические, гибкие и гибридные методологии, методы управления сроками, бюджетом, качеством, рисками и коммуникациями, а также принципы формирования эффективной проектной команды.

На практических занятиях студенты вместе с экспертами VK разрабатывают проектную документацию, план и бюджет проекта, решают кейсы по сложным проектным ситуациям и отрабатывают навыки защиты решений.

В результате освоения курса слушатели смогут инициировать и планировать IT-проекты, выбирать методологии управления, координировать работу команды, контролировать риски и ресурсы, а также представлять результаты перед заинтересованными сторонами.

О курсе

Соберите скиллсет для успешной карьеры в IT: освойте профессию проджект-менеджера на бесплатном курсе от экспертов VK!

Эти специалисты востребованы, так как они повышают операционную эффективность бизнеса. Менеджер IT-проектов управляет сроками, бюджетом, качеством, рисками и коммуникациями. За 3 месяца обучения вы получите основу для роста в профессии — и сможете работать на позиции джуниор-специалиста.

На курсе вы узнаете:

— как IT-проект проходит путь от идеи до запуска

— как работать с командой, планировать ресурсы и выбирать методологию

— какой подход к управлению проектом выбрать — классический, гибкий или гибридный

— как довести продукт до результата в срок, решая практический кейс

Вас ждёт много практики! Предстоит ходить на семинары, решать продуктовые задачи, выполнять домашние задания — всё это с обратной связью от преподавателей-практиков. Они — эксперты VK, которые ежедневно решают масштабные задачи и готовы делиться своим опытом.

Обучение проходит в онлайн-формате/офлайн-формате/гибридном формате — расписание можно узнать после зачисления.

Курс будет засчитан как элективный. Вам предстоит сдать экзамен — это будет занесено в диплом.

Для кого

Курс разработан для студентов, которые хотят освоить профессию проджект-менеджера в IT.

Преподаватели

1. Александр Архипов

Руководитель портфеля проектов, аппарат старшего вице-президента

Более 15 лет работает в I-индустрии, создаёт проектные офисы, развивает управление и повышает эффективность бизнеса. Ex-head of

PMO Aviasales. В VK руководит проектным офисом и портфелем проектов для повышения эффективности управления бизнес-группой.

Выступает спикером и консультантом в сфере управления проектами.

2. Асия Искандарова

Менеджер проектов, Одноклассники

Более 8 лет в Т и проектном управлении: выстраивает процессы в продуктовых, исследовательских, маркетинговых и контентных командах, помогает запускать цифровые сервисы на стыке технологий, образования и клиентского опыта. В Одноклассниках развивает процессы и помогает командам достигать бизнес-целей в одном из ключевых направлений.

Расписание

Курс начинается 6 октября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по понедельникам в 18:00.

Дополнительная информация

Переходите на сайт, чтобы узнать подробнее о курсе: https://vk.cc/cOJMZu

C 16 сентября приглашаем студентов сразу в учебную группу: https://vk.cc/cPAsEM

По всем вопросам можно обращаться на почту: info@education.vk.company

Курс «Разработка веб-сервисов на Golang»

Курс «Разработка веб-сервисом на Golang» знакомит с фундаментальными принципами языка Go, безопасностью и интеграцией микросервисов. Вместе с экспертами VK студенты изучат базовый синтаксис, асинхронное программирование, веб-разработку и безопасность, создание HTTP-серверов, защиту от уязвимостей, работу с данными, микросервисную архитектуру, highload-разработку и другое.

Курс имеет как структурированную теоретическую часть, так и практическую: при выполнении домашних заданий и на семинарах студенты практикуются в реализации RESTful API, развертывании микросервисов с Docker, профилировании кода и решении задач на конкурентность. Итогом успешного завершения дисциплины станет готовность студента к разработке стабильных и высоконагруженных систем, востребованность в ролях Go-разработчика или бэкенд-инженера.

О курсе

VK Education запускает бесплатный курс «Разработка веб-сервисов на Golang». За 3 месяца обучения вы получите основу для роста в профессии — и сможете работать на позиции джуниор-специалиста.

На курсе вы освоите:

— переменные и управляющие структуры

— асинхронное программирование с использованием горутин и каналов

— работу с базами данных и ORM

— оптимизацию производительности программ на Go

— разработку высоконагруженных систем

Вас ждёт много практики! Предстоит ходить на семинары, решать продуктовые кейсы, выполнять домашние задания — всё это с обратной связью от ведущих разработчиков ВКонтакте, Mail, VK Рекламы и MyTracker. Они — эксперты-практики, которые ежедневно решают масштабные задачи и готовы делиться своим опытом.

Обучение проходит в онлайн-формате — расписание можно узнать после зачисления.

Курс будет засчитан как элективный. Вам предстоит сдать экзамен — это будет занесено в диплом.

Для кого

Программа подойдёт учащимся технических вузов, которые начинают развиваться в IT или хотят прокачать навыки в веб-разработке.

Преподаватели

Антон Чумаков – программист в VK Рекламе. Разрабатывает и поддерживает бэкенд для лид-форм, опросов и онлайн-записей. Автор программы курса.

Андрей Киселев – руководитель группы, Почта и Облако. Руководит командой общих сервисов Почты Mail серверной backend части. Занимается широким спектром задач направленных на инфраструктуру, стабильность и отказоустойчивость.

Виктор Горячкин – ведущий программист-разработчик, Вконтакте. Разрабатывает общие библиотеки для платформы микросервисов.

Григорий Гусев – разработчик, Почта и Облако. Занимается инфраструктурной разработкой и поддержкой бэкенда Почты Mail.

Валентин Сушков -- Старший программист, MyTracker. Пишет микросервисы на Go, настраивает CI/CD и рассказывает всем, что GitOps – это лучшее, что случилось за последние 100 лет.

Татьяна Литвиненко -- Младший разработчик, Почта и Облако. Занимается разработкой сборщиков почты сторонних сервисов и приложение для записи действий пользователя.

Расписание

Курс начинается 1 октября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по средам и субботам в 18:00 и 10:00 соответственно. Полное расписание курса будет доступно после зачисления на курс

Дополнительная информация

C 16 сентября приглашаем студентов сразу в учебную группу https://vk.cc/cPAuTp

По всем вопросам можно обращаться на почту: info@education.vk.company

Курс «Фронтенд-разработка»

Фронтенд-разработка — ключевой элемент создания пользовательского интерфейса веб-приложений. Процесс включает разработку компонентов, с которыми напрямую взаимодействуют пользователи: дизайн, расположение элементов, функциональность интерактивных деталей.

О курсе

Приглашаем на бесплатный курс по фронтенд-разработке от экспертов VK!

Это ключевой элемент создания пользовательского интерфейса веб-приложений — разработка компонентов, работа над расположением элементов и функциональностью интерактивных деталей. За 3 месяца обучения вы получите навыки младшего фронтенд-разработчика и пополните своё портфолио яркими кейсами.

На курсе вы изучите основы JavaScript, JavaScript API, CSS, а также библиотеки и фреймворки, например React.

Вы также будете:

— создавать интерактивные и быстрые веб-приложения

— работать с серверными API

— изучать вопросы оптимизации, безопасности и деплоя

Предстоит много практиковаться: ходить на семинары, решать продуктовые кейсы, выполнять домашние задания — всё это с обратной связью от разработчиков VK. Они — эксперты-практики, которые ежедневно решают масштабные задачи и готовы делиться своим опытом.

Обучение проходит в онлайн-формате — расписание можно узнать после зачисления.

Курс будет засчитан как элективный. Вам предстоит сдать экзамен — это будет занесено в диплом.

Для кого

Студентам курса важно иметь базовые теоретические знания об HTML, CSS, JavaScript, а также желание освоить профессию фронтенд-разработчика.

Преподаватели

Мартин Комитски — руководитель группы фронтенд-разработки, VK. Более 10 лет занимается веб-разработкой, из них 9 в VK. Работает над проектом Почта Ответы.

Дмитрий Зайцев — ведущий программист, Почта, Облако, VK. Выпускник МГТУ им. Баумана. Работает над проектом Ответы.

Расписание

Курс начинается с 3 октября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по Четвергам в 18:00. Подробное расписание будет доступно после зачисления на курс.

Дополнительная информация

На курс необходима регистрация: https://vk.cc/cOJKqU

C 16 сентября приглашаем студентов сразу в учебную группу https://vk.cc/cPAv1l

В случае возникновения вопросов можно написать по почте: info@education.vk.company

Курс «Современный NLP. Большие языковые модели»

Технология больших языковых моделей стремительно развивается: она помогает автоматизировать приложения, ускорять обслуживание и оптимизировать процессы. На этом курсе ты узнаешь, как построить и обучить собственную LLM и внести свой вклад в развитие технологии.

Ты разберёшь эволюцию языковых моделей и поймёшь, почему одни подходы к обучению работают лучше других. Вместе с экспертами VK изучишь агентные системы и запустишь персонального LLM-ассистента на своём ноутбуке.

О курсе

Освойте навыки, которые складываются в карьеру: приглашаем на бесплатный курс «Современный NLP. Большие языковые модели» от экспертов VK!

Вы узнаете, как построить и обучить собственную LLM, и в будущем сможете внести свой вклад в развитие технологии. За один семестр обучения вы получите основу для роста в профессии — и сможете работать на позиции джуниор-специалиста.

На курсе вы:

— разберёте эволюцию языковых моделей и подходы к их обучению

— освоите навыки работы с библиотекой Torch

— научитесь разрабатывать и оптимизировать трансформеры

— узнаете, как оценивать и улучшать качество моделей

— изучите агентные системы

— запустите персонального LLM-ассистента на своём ноутбуке

Вас ждёт много практики! Предстоит ходить на семинары, решать продуктовые кейсы, выполнять домашние задания — всё это с обратной связью от ведущих специалистов Mail и VK Predict. Они — эксперты-практики, которые ежедневно решают масштабные задачи и готовы делиться своим опытом.

Обучение проходит в онлайн-формате — расписание можно узнать после зачисления.

Курс будет засчитан как элективный. Вам предстоит сдать экзамен — это будет занесено в диплом.

Для кого

Студентам понадобятся базовые знания по высшей математике: линейная алгебра, дифференцирование матричных выражений. Важно разбираться в статистике и оптимизации, уметь пользоваться фреймворком машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом PyTorch. А ещё понимать, как устроено машинное и глубокое обучение.

Преподаватели

1. Мария Анисимова – разработчик-исследователь команда машинного обучения Антиспама. Помогает защищать ящик пользователя от спама с помощью машинного обучения. На курсе поделится виденьем LLM изнутри, а ещё расскажет, как научиться понимать модель.

2. Артём Степанов – разработчик-исследователь команды машинного обучения в Integrity. Занимается задачами антиспама и защиты пользователей от взлома аккаунтов с помощью машинного обучения. Участвовал в создании поискового профиля пользователя в Почте Mail.ru. На курсе расскажет про эволюцию моделей GPT.

3. Артём Агафонов – руководитель отдела в VK Predict. Руководит командой разработки и внедрения прикладного ИИ. На курсе объяснит суть языковых моделей и их эффективность, а также поделится знаниями об архитектуре классического трансформера.

4. Дмитрий Меркушов – руководитель направления машинного обучения и антиспама. Управляет ML-командами в Mail, помогает расти стажёрам, разработчикам и лидам направления машинного обучения. На курсе расскажет про стадии реализации LLM продукта.

5. Ксения Иноземцева – разработчик-исследователь. Работает с LLM: занимается дообучением, улучшает контекст, считает метрики, внедряет в продакшен. Покажет на практических примерах, что такое гибридный поиск и как происходит нарезка текстов.

Расписание

Курс начинается 8 октября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по средам в 18:00. Ссылка для подключения и подробное расписание будут доступны после зачисления.

Дополнительная информация

Подробнее о курсе «Современный NLP. Большие языковые модели»: https://vk.cc/cOJFLM

C 16 сентября приглашаем студентов сразу в учебную группу https://vk.cc/cPAGkq

В случае возникновения вопросов можно написать на почту info@education.vk.company

Курс «Лаборатория Tarantool (Tarantool Lab)»

Исследовательский формат обучения, где студент будет решать реальные бизнес-задачи онлайн и участвовать в полном цикле разработки с командой и наставниками Tarantool.

О курсе

Tarantool Lab позволит студентам погрузиться в продуктовую разработку, аналитику и исследовательские задачи.

Здесь вы пройдёте путь от идеи до релиза, работая над прикладными бизнес-задачами VK, будете писать и отлаживать код, а также анализировать производительность Tarantool, работать над верификацией оптимизаций LuaJIT или другими проектными задачами вместе с наставником — опытным сотрудником VK Tech.

Для кого

Студентам нужно знать язык программирования C или C++ на базовом уровне. Уметь писать крупные программы, например, эмулятор shell.

Важно уверенно работать в Linux: использовать командную строку, работать с файлами, потоками, процессами, IPC и владеть инструментами отладки (gdb, lldb), профилирования (perf), написания бенчмарков.

Пригодятся навыки системного программирования и чтения чужого кода.

Необходимо владеть английским языком для чтения технической документации.

Преподаватели

В проекте нет преподавателей, только наставники.

В этом году со студентами будут работать руководитель команды Tarantool Platform Core Сергей Петренко, старший программист Тarantool Platform Core Андрей Саранчин, программист New Database engines development Мерген Имеев, руководитель команды в VK Tech Олег Жуковец, ведущий программист Разработки среды исполнения Сергей Бронхитов и другие.

Расписание

Лаборатория проходит в онлайн-режиме

Дополнительная информация

На курс необходима регистрация: vk.cc/cOIqhy

В случае возникновения вопросов нужно написать на почту info@education.vk.company

Курс «Алгоритмы и структуры данных»

Если специалист знает об алгоритмах и структурах данных, он становится конкурентоспособнее. Такие навыки помогают писать эффективный код, выявлять его проблемные места и выбирать оптимальные стратегии хранения данных без лишних операций.

О курсе

«Алгоритмы и структуры данных»: чтобы уверенно чувствовать себя на собеседованиях и писать эффективный, чистый код. После обучения ваши навыки в алгоритмах будут на уровне middle.

Гибридный формат обучения. По итогам программы — сертификат.

Смотрите подробности по ссылке: vk.cc/cOIqyA

Для кого

Для решения задач курса студенту нужно знать один из языков программирования, например Python, Go или С++. Эксперты VK будут разбирать задания с использованием псевдокода. Также важно знать математику на уровне старших классов.

Преподаватели

1. Старший разработчик группы B2B Илья Почуев

2. Старший инженер по тестированию Константин Жуков

3. Руководитель группы VAS Дмитрий Щербак

Расписание

Курс начинается 7 октября. Занятия будут проходить в гибридном режиме по вторникам и средам в 18:35. Подробное расписание будет доступно после зачисления на курс.

Дополнительная информация

На курс необходима регистрация: vk.cc/cOIq0d

По всем вопросам можно обращаться на почту info@education.vk.company

Кафедра общей физики МФТИ

Курс «Проектная деятельность в физическом практикуме»

Курс проектной деятельности задуман как замена лабораторного практикума для наиболее сильных и мотивированных студентов, желающих решать нестандартные экспериментальные задачи, создавать собственные экспериментальные установки и теоретические модели, представлять решения в форме презентаций, в том числе на английском, уметь работать с литературой, критически подходить к чужой работе и работать в команде. В курс входит выполнение наиболее важных лабораторных работ (где-то половина от обычного числа), но с акцентом на творческий подход к выполнению и представление результатов в виде презентации с оппонированием. Далее идет работа над собственным проектом (одиночная или в команде). Также продолжатся занятия по английскому, программа которых была специально разработана для курса Е. М. Базановой, директором Центра языковой подготовки и Департамента иностранных языков МФТИ, которые помогут вам подготовиться к финальному докладу и оппонированию на английском языке.

Более подробное описание курса смотрите в телеграм-канале @physproj или на сайте кафедры общей физики: https://mipt.ru/institute-departments/kafedra-obshchey-fiziki/projects .

Для кого

Студенты, который обычные лабораторные работы скучные и слишком лёгкие

Преподаватели

Алексей Черкасов, Егор Конюхов, ассистенты кафедры общей физики МФТИ

Александр Светличный, Станислав Виноградов, Владимир Вановский, Сергей Жабин, доценты кафедры общей физики МФТИ

Расписание

Занятия будут проходить в 401 ЛК (ближней к ГК), предварительно с 9 до 12:20 утра по понедельникам для 2-го курса, и по субботам для 1-го и 3-го.

Дополнительная информация

Количество участников будет жестко ограничено. Желающие участвовать должны до 21:00 пятницы 5 сентября заполнить форму по адресу https://forms.gle/BXwZUkBE4zV8wSyC8. В этот же день до полуночи, будут разосланы результаты рассмотрения анкет и приглашения на собеседование, которое состоится в субботу 6 сентября в 17:00 в Гфиз.

Владимир Вановский, vladimir.vanovsky@gmail.com

Кафедра математических основ управления

Факультативный курс «Методы и алгоритмы машинного обучения»

Машинное обучение сегодня — центральный двигатель мировой науки и индустрии. Практически все современные технологические решения, исследования и продукты - от рекомендательных систем и анализа изображений до финансового моделирования и биоинформатики - либо напрямую строятся вокруг методов машинного обучения, либо тесно с ними связаны. Глубокое понимание классических алгоритмов и принципов, лежащих в их основе, делает специалистов востребованными в ведущих IT-компаниях, исследовательских лабораториях и стартапах по всему миру.

О курсе

Курс представляет собой обзор классических методов машинного обучения с акцентом на их математическую составляющую и алгоритмическую реализацию. Особое внимание в курсе уделяется методам оптимизации, лежащим в основе обучения моделей. В программу курса входит: введение в стандартные виды задач машинного обучения и методы их решения, разбор ML-пайплайнов, обзор современных методов оптимизации, введение в DL. Практическая часть курса сопровождается реализацией алгоритмов и решением задач на реальных и синтетических данных, а также участием в каггл-соревновании.

Для кого

Для прохождения курса необходимо иметь базовые знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Курс будет интересен как тем, кто планирует академическую карьеру в области анализа данных, оптимизации и ИИ, так и будущим инженерам и аналитикам, работающим с моделями в малых и крупных IT-проектах.

Преподаватель

Безносиков Александр Николаевич, к.ф.-м.н., доцент кафедры МОУ

Расписание

Курс начинается 9 сентября. Занятия будут проходить в 903 КПМ по вторникам, 17:05 - 20:00.

Дополнительная информация

Чат курса: https://t.me/+Ii3vlGUCdlkyZWMy

Гитхаб курса: https://github.com/BRAIn-Lab-teaching/MACHINE-LEARNING-COURSE

Богданов Александр, https://t.me/+Ii3vlGUCdlkyZWMy

Кафедра алгоритмов и технологий программирования

Курс «Современные методы разработки программных продуктов с помощью методов искусственного интеллекта»

Vibe coding — метод программирования, использующий большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект для генерации программного кода на основе описания задачи на естественном языке. Вместо традиционного написания кода разработчик формулирует проблему или желаемую функциональность, а LLM генерирует соответствующий программный код. Такой метод позволяет создавать программные решения с более низким порогом входа, но требует знания программирования и системного анализа для модификации и исправления кода.

О курсе

В рамках курса студенты ознакомятся с основными принципами LLM-моделей и научатся использовать их в свою пользу. В рамках курса мы рассмотрим, где можно значительно ускорить разработку программных решений и обернуть ИИ в свою пользу.

Студентам будет предложено разработать проект с использованием LLM и оценить все преимущества использования нового поколения генерации кода.

Для кого

Курс разработан для студентов, которые владеют базовыми навыками разработки и хотят значительно ускорить разработку своих решений или реализовать новые продукты.

Преподаватель

Ахтямов Павел Ибрагимович, старший преподаватель кафедры алгоритмов технологий и программирования. Старший разработчик PhotoLab Development, которая занимается разработкой генеративного ИИ в области компьютерного зрения

Расписание

Курс начинается 9 сентября. Занятия будут проходить в аудитории 2.36 Цифра по вторникам, 17:05.

Дополнительная информация

На курс необходима регистрация: https://forms.yandex.ru/u/68b5cce75056902b66dd51fb

По всем вопросам можно обращаться к Павлу Ахтямову https://t.me/akhtyamovpavel

Подробнее о программе

Кафедра машинного обучения и цифровой гуманитаристики ФПМИ

Курс «Древнегреческий язык»

Древнегреческий как инструмент для трека ИИ и цифровых гуманитарных наук: формальная грамматика на «живом» материале, точное чтение первоисточников, базовые практики корпусной разметки/нормализации. Навыки напрямую полезны для NLP, поисковых задач, проверки и интерпретации вывода моделей, развивают дисциплину анализа текста и расширяют культурный горизонт.

О курсе

Базовый курс для тех, кто хочет научиться читать древнегреческие тексты. Используется классический учебник Вольфа (ч. I): от алфавита и ударения — к парадигмам и регулярному чтению коротких оригинальных фрагментов.

Для кого

Если вам недостаточно сложно учиться на Физтехе, или вы думаете не только о Римской империи, но и о Гомере и Илиаде, добро пожаловать!

Преподаватель

Преподаватель — Дмитрий Владимирович Зайцев, кандидат исторических наук, доцент кафедры МОиЦГ, старший научный сотрудник лаборатории МАСКИ ФПМИ.

Расписание

Курс начинается 9 сентября. Занятия будут проходить в Цифре 5.16 по вторника, с 17-05 до 20:00.

Дополнительная информация

Сайт факультатива: https://maskilab.org/ancientgreekforall

По всем вопросам пишите Ивану Селиванову, selivanov.is@mipt.ru, https://t.me/Selivanivan

Курс «Латинский язык»

Латинский — фундамент большей части европейских языков, включая русский. Древние языки являются серьёзными интеллектуальными тренажёрами, открывающими путь к лингвистике и фундаментальному гуманитарному мышлению

О курсе

Годичный и последовательный курс латинского языка позволяет построить базу, достаточную для того, чтобы приступить к чтению текстов древних авторов в оригинале, разобраться в синтаксических и грамматических структурах индоевропейских языков, облегчить изучение других европейских языков

Для кого

Курс разработан для всех, желающих изучить базу латинского языка на серьёзном уровне.

Преподаватель

Давыдов Тихон Георгиевич, кандидат филологических наук, доцент кафедры машинного обучения и цифровой гуманитаристики ФПМИ МФТИ, старший преподаватель кафедры классической филологии МГУ им М. В. Ломоносова

Расписание

Курс начинается 11 сентября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по четвергам с 18-30 до 21-30. Ссылка для подключения: [https://telemost.360.yandex.ru/j/2251313905]

Дополнительная информация

По всем вопросам пишите Ивану Селиванову, https://t.me/Selivanivan, selivanov.is@mipt.ru

Научно-образовательный центр когнитивного моделирования

Курс «Введение в теорию глубокого обучения»

Глубокое обучение является молодым (примерной датой зарождения считается 2011-2012 гг), но активно развивающимся направлением машинного обучения, которое характеризуется применением нейронных сетей с большим (поэтому слово “глубокое” в названии) количеством слоев в их архитектуре. Изначально глубокое (или, как иногда переводят, “глубинное”) обучение было преимущественно эмпирической областью знания, в которой новые открытия были прежде всего сделаны экспериментальным путем. Впоследствии многие находки стали получать теоретическое обоснование, а где-то теория сейчас даже опережает практику.

Специалисты с фундаментальными знаниями и навыками в области теории глубокого обучения высоко востребованы в исследовательских группах ведущих технологических компаний (в частности, на должностях Research Scientist).

О курсе

В курсе будут рассмотрены основные понятия, которые используются при теоретическом рассмотрении эмпирических методов глубокого обучения. Главная цель - ознакомление студентов с современной теорией глубокого обучения.

В программе курса: проектирование функций потерь обучения нейросетей, методы построения и защиты от состязательных примеров, теория состязательного обучения, авто- и вариационного кодировщика, устойчивость нейросетей, предельные теоремы и проблемы семплирования, а также диффузионный подход для решения ряда задач.

Для допуска к экзамену необходимо будет решить часть задач из предложенного списка. Для желающих будет предоставлена возможность поработать над собственным проектом, который будет собой представлять применение на практике последних теоретических методов глубокого обучения. Не исключена возможность последующей публикации результатов данного исследования.

Для кого

Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания теории вероятностей, математической статистики, дифференциального анализа, линейной алгебры. Главное - иметь аналитический склад ума, желание разбираться в цитируемых научных статьях, и не бояться погрузиться в исходный код для проверки новых идей.

Преподаватель

Александр Петюшко, к.ф.-м.н. (МГУ им. М.В. Ломоносова, дискретная математика и математическая кибернетика), руководитель отдела AI Research в компании Gatik (Калифорния, США).

Расписание

Курс начинается 16 сентября. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по Вторникам в 18:00. Ссылка для подключения: https://us05web.zoom.us/j/84347333927?pwd=zCVmu3Q9ix9Knr5TBtRSd49ZYsWitF.1

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-канале https://t.me/+12s5uOiMWbJjZWEy и телеграм-чате https://t.me/+4HnpNavYh9xiN2Vi

По всем вопросам можно обращаться к Петюшко А.А.: papermsucode@gmail.com

Лаборатория комбинаторных и геометрических структур

Курс «Спектральные методы в теории графов»

Курс включен в расписание кафедральных курсов для студентов кафедры дискретной математики.

О курсе

Курс посвящен таким темам, как описание свойств графа в терминах, связанных с графом матриц: лапласиана и матрицы смежности. Курс будет содержать условно более алгебраические темы (в частности, экспандеры и их построение, sensitivity conjecture, решённая Хуангом, сильно регулярные графы, графы Кэли) и более аналитические (неравенства Чигера и квазислучайность, изображение планарных графов, разрезы и потоки). Часть курса будет посвящена алгоритмическим приложениям. В конце курса мы обсудим неожиданную связь между алгоритмической задачей о максимальном потоке с несколькими источниками и стоками, минимальным разрезом и вопросами о приближениях произвольных метрических пространств с помощью метрики ℓ1.

Для кого

Курс рассчитан на студентов 4 курса бакалавриата и студентов магистратуры и должен быть доступен студентам, обладающим знаниями в следующих разделах математики: комбинаторика, основы теории графов, алгебры, теория вероятностей и асимптотический анализ, линейная алгебра в пределах стандартных университетских курсов, общая математическая грамотность и зрелость.

Преподаватель

Купавский Андрей Борисович, д.ф.-м.н., заведующий лабораториями комбинаторных и геометрических структур и дискретной и комбинаторной оптимизации, профессор кафедры дискретной математики

Расписание

Онлайн, актуальная информация в чате https://t.me/+jPh9HlSSIkxjYzUy

Курс проводится онлайн по четвергам: две пары 15:30 – 16:55 и 17:05 – 18:30. Начало занятий 11 сентября.

Дополнительная информация

По всем вопросам относительно курса можно обращаться к преподавателю – Купавскому Андрею Борисовичу kupavskii@ya.ru

Курс «Энтропийные методы в комбинаторике»

Энтропийные методы в комбинаторике - один из разделов вероятностных методов, появившийся во второй половине прошлого века. Сейчас эта область математики активно развивается: в последние 5 лет с помощью энтропийного метода было получено несколько важных результатов в комбинаторике, такие как константная аппроксимация union-closed sets conjecture; значительное продвижение в доказательстве гипотезы о подсолнухах; доказательство полиномиальной гипотеза Фреймана в F_2^n.

О курсе

В этом курсе мы начнём с определения энтропии Шеннона и изучения её основных свойств, затем рассмотрим классические применения энтропийного метода в экстремальной комбинаторике и, наконец, разберём его новые применения, полученные в течение нескольких последних лет.

Для кого

Курс рассчитан на студентов, имеющих базовые знания в дискретной математике и теории вероятностей. Предварительное знакомство с понятием энтропии не требуется.

Преподаватель

Соколов Георгий Михайлович, аспирант кафедры дискретной математики МФТИ, сотрудник лаборатории комбинаторных и геометрических структур МФТИ

Расписание

Курс начинается 4 сентября. Занятия будут проходить в 427 ГК, по четвергам, в 17:05-20:00.

Дополнительная информация

По всем вопросам можно обращаться к Георгию Соколову, https://t.me/SokG2000

Курс «Введение в теорию целочисленного программирования»

Курс имеет в первую очередь теоретическую направленность, однако, некоторые алгоритмы будет предложено запрограммировать. Содержание курса полезно специалистам в области комбинаторной/дискретной оптимизации, а также специалистам в области алгоритмов и сложности вычислений.

О курсе

Курс посвящен некоторым базовым темам и методам, находящимся на стыке дискретной оптимизации (Discrete Optimization, DO) и целочисленного линейного программирования (Integer Linear Programming, ILP). Планируется рассказать про продвинутые варианты динамического программирования с применением к задаче о рюкзаке, FPTAS для рюкзака, про применение инструментов Discrepancy theory для решения задач ILP и DO, про метод Primal-Dual с большим количеством примеров, самым интересным из которых будет алгоритм Эдмондса для Maximum weighted matching problem, про алгоритмическую теорию матроидов и полиматроидов (оптимизация на пересечении и объединении матроидов), а также про другие избранные темы и задачи, такие как SAT, TSP, близость решений LP и ILP, и т.д.

Для кого

Курс разработан для студентов с базовыми знаниями линейной алгебры, анализа, теории вероятности, теории сложности вычислений и алгоритмов.

Преподаватель

Дмитрий Грибанов, ведущий научный сотрудник лаборатории Комбинаторных и Геометрических структур, а также лаборатории Дискретной и Комбинаторной Оптимизации МФТИ

Расписание

Очно, по четвергам, 15:30, аудитория 123ГК. Возможны переходы в онлайн.

Регистрация оп ссылке: https://t.me/+pQR71YdqZRk2M2U6

Дополнительная информация

На курс необходима регистрация по ссылке: https://t.me/+pQR71YdqZRk2M2U6

По всем вопросам обращайтесь к Дмитрий Грибанову (@dimitry_42)

Курс «Целочисленные точки в полиэдрах»

Курс имеет в первую очередь научную/академическую направленность. Он будет полезен специалистам в области комбинаторной/дискретной оптимизации, а также специалистам в области перечислительной комбинаторики.

О курсе

Курс посвящен книге ""Integer points in polyhedra"" А. Барвинка. Эта книга дает некоторое понимание в теории полиэдров, в алгебре индикаторных функций полиэдров и др. выпуклых тел и в теории рациональных производящих функций. Результатами является точные алгоритмы для подсчета объема полиэдров и вычисления количества точек с целыми координатами в внутри полиэдров. Алгоритмы имеют полиномиальную сложность, если размерность фиксирована. Также на курсе планируется рассмотреть другие алгоритмические техники для решения задачи подсчета.

Для кого

Курс рассчитан на студентов с базовыми знаниями линейной алгебры и комплексного анализа. Он будет полезен специалистам в области комбинаторной/дискретной оптимизации, а также специалистам в области перечислительной комбинаторики.

Преподаватель

СНС лаборатории Комбинаторный методов и Геометрических структур, а также лаборатории Дискретной и Комбинаторной Оптимизации МФТИ, Грибанов Дмитрий Владимирович

Расписание

Онлайн, время/дату проведения определим голосованием в нашей группе: https://t.me/+pQR71YdqZRk2M2U6

Дополнительная информация

Новости по курсу в этом чате (регистрация обязательная): https://t.me/+pQR71YdqZRk2M2U6

Дмитрий Грибанов (https://t.me/dimitry_42)