Факультет искусственного интеллекта МГУ

Новый факультет сразу побил все рекорды по конкурсу: 127 человек на место, 2547 заявлений, 15 олимпиадников в первом потоке. Это не просто очередное подразделение МГУ. Это попытка собрать в одной точке образование, фундаментальную науку и индустриальные внедрения так, как раньше в России не делал никто.

Тезис 1. Факультет ИИ создан в МГУ в 2025 году, первый набор — 2026.

Сама идея зрела давно. Суперкомпьютер «МГУ-270», запущенный ещё в 2023 году, работал на полную мощность. Институт искусственного интеллекта и исследовательский центр вели проекты, но им не хватало единой образовательной базы. Решение ректора Виктора Садовничего в 2025 году превратило разрозненные инициативы в систему: факультет стал связующим звеном между наукой, обучением и реальными задачами бизнеса и государства.

Сайты

• https://www.ai.msu.ru
• https://m.vk.ru/ai_msu

Поддержку оказали Фонд Олега Дерипаска «Вольное Дело» и Некоммерческий фонд развития науки и образования «Интеллект» — без них запуск в такие сжатые сроки был бы невозможен.

Тезис 2. Учредительная поддержка — фонд «Вольное Дело» и фонд «Интеллект».

Зачем всё это: миссия, которая звучит дерзко

Создатели факультета не скрывают амбиций. Цель факультета — не просто научить студентов пользоваться готовыми нейросетями, а вырастить поколение исследователей, которые будут проектировать новые архитектуры и модели. В официальных материалах написано прямо: «предлагать авангардные и нестандартные идеи». Это значит, что выпускник должен уметь не только применять, но и ломать существующие подходы, создавая то, чего ещё нет в мировых библиотеках кода.

Тезис 3. Цель — подготовка исследователей-лидеров, создающих новые модели и архитектуры ИИ.

При этом факультет ориентирован не на абстрактную науку, а на три конкретные сферы: фундаментальные исследования, бизнес-задачи и государственный сектор. Интеграция с экосистемой МГУ (институт, исследовательский центр, суперкомпьютер) даёт студентам доступ к данным, вычислительным мощностям и экспертам, которых нет ни в одном другом вузе страны.

Первая приёмная кампания: цифры, которые говорят сами за себя

2026 год стал для факультета боевым крещением. Конкурс 127 человек на место — это уровень лучших мировых программ по машинному обучению. При этом общее число заявлений (2547) показывает, что интерес к направлению огромен, несмотря на высокие требования по математике и информатике.

Тезис 4. Конкурс в 2026 году — 127 человек на место при 2547 заявлениях.

На бакалавриат выделено 20 бюджетных и 16 платных мест. Направление — классическое для серьёзного ИИ: «Прикладная математика и информатика» (код 01.03.02). Это не случайно. Фундамент любой современной системы искусственного интеллекта — это математика, и разработчики программы сделали ставку именно на неё. Среди поступивших — 15 победителей и призёров всероссийских олимпиад, что гарантирует высокий стартовый уровень группы.

Тезис 5. Бакалавриат: 20 бюджетных + 16 платных мест, направление «Прикладная математика и информатика».

Стоимость платного обучения — около 610 тысяч рублей в год. Для программ такого уровня в Москве это рыночная цена, сопоставимая с ведущими инженерными направлениями МГУ.

Как поступать: четыре экзамена и никаких поблажек

Приёмная комиссия установила жёсткий фильтр. Вступительные испытания включают дополнительное вступительное испытание по математике (письменно) и три егэ: математику, русский язык, а также информатику или физику — по выбору абитуриента.

Тезис 6. Вступительные — дви по математике + Егэ (математика, русский, информатика/физика).

Такой набор предметов сразу отсекает гуманитариев и оставляет только тех, кто готов к серьёзной математической нагрузке. При этом выбор между информатикой и физикой даёт возможность зайти с разных сторон: программисты показывают практические навыки, физики — глубину моделирования. Оба типа мышления востребованы на факультете.

Образовательная модель: не лекции на 300 человек, а живая работа

Главное новшество — отказ от массовых потоков. Обучение в небольших группах (по 12–16 человек) превращает каждое занятие в интенсивный семинар. Преподаватели успевают давать персональные рекомендации, а студенты — участвовать в дискуссиях, а не просто записывать формулы.

Тезис 7. Обучение в малых группах с устной аттестацией (коллоквиумы, экзамены).

Устные коллоквиумы и экзамены — ещё одна фишка. В эпоху автоматизированного тестирования факультет сознательно возвращается к живому диалогу: студент должен не просто решить задачу, но и объяснить ход мыслей, ответить на уточняющие вопросы, защитить своё решение. Это развивает коммуникацию и глубинное понимание, а не механическое запоминание.

Программа разработана с нуля, начиная с первого курса. Все курсы согласованы между собой: понятия вводятся поэтапно, без дублирования и разрывов. Ведущие российские учёные в области ИИ читают профильные дисциплины, что гарантирует актуальность — они сами создают технологии, о которых рассказывают.

Тезис 8. Собственная междисциплинарная программа, читаемая ведущими учёными.

Наука с первого курса: не будущее, а настоящее

Студенты факультета не ждут старших курсов, чтобы попасть в лаборатории. Исследовательская работа начинается почти сразу. Они участвуют в проектах института A iri и исследовательского центра МГУ, работают с реальными данными и задачами от индустриальных партнёров.

Тезис 9. Студенты вовлечены в реальные исследования и разработку ИИ-решений.

Речь не о том, чтобы «помочь аспирантам». Речь о том, чтобы уже на втором-третьем курсе студент мог предложить новую архитектуру нейросети или оптимизировать алгоритм обучения. Факультет целенаправленно готовит исследователей ключевых ИИ-технологий, а не операторов готовых библиотек.

ИИ в образовании: факультет как полигон

Парадокс в том, что факультет, который учит искусственному интеллекту, сам использует ИИ в процессе обучения. Апробация ИИ-ассистентов в учебном процессе — одна из задач факультета. Это не просто цифровые помощники для проверки домашних заданий, а полноценные инструменты для моделирования, автоматической генерации задач и персонализированных траекторий.

Тезис 10. Факультет — полигон для внедрения ИИ-ассистентов в образование.

Студенты не только пользуются этими системами, но и участвуют в их разработке. Такой подход даёт двойную выгоду: будущие инженеры сразу видят, как их творения работают «в бою», а образовательный процесс становится живым экспериментом.

Пространство, в котором хочется учиться

Отдельного внимания заслуживает инфраструктура. Для факультета реконструировали отдельное здание, где есть всё, чего не хватает старым корпусам. Современный корпус — это не просто аудитории с проекторами.

Тезис 11. Современный корпус с лабораториями, коворкингами и высоким уровнем комфорта.

Просторные семинарские комнаты для малых групп, лаборатории с оборудованием для экспериментов, зоны коворкинга, где можно работать над проектами в любое время. Дизайн и эргономика продуманы так, чтобы стимулировать творчество и длительную концентрацию. Для студентов это не роскошь, а необходимость: при такой нагрузке комфортная среда напрямую влияет на результат.

Кто стоит у руля

Команда руководителей — это не администраторы, а практикующие учёные с мировыми именами. Декан — Иван Валерьевич Оселедец, доктор физико-математических наук, профессор Ран, генеральный директор института Airi. Его заместители — Антон Конушин (наука), Ульяна Цурикова (административная работа) и Анна Мезенцева (учебная работа). Все они — действующие исследователи, которые лично ведут проекты и понимают, какие навыки реально нужны на переднем крае науки.

Тезис 12. Декан — Иван Оселедец (д.ф.-м.н., профессор Ран), факультет встроен в экосистему Мгу (институт, центр, суперкомпьютер).

Место в большой системе образования

Стоит помнить, что запуск факультета совпал с переходом России на новую модель высшего образования. В 2026 году более 1000 вузов переходят на базовое и специализированное высшее образование вместо бакалавриата и магистратуры. Факультет ИИ МГУ стал одним из первых, кто интегрировал эту модель в технологическую повестку. Это значит, что выпускники получат не просто диплом, а квалификацию, признанную на уровне государственных стандартов нового поколения.

Заключение

Факультет искусственного интеллекта Мгу — не очередной коммерческий проект и не политическая инициатива. Это попытка создать в России среду, где фундаментальная математика, инженерия, исследования и образование существуют в одной системе координат. Первый набор показал, что спрос на такое образование колоссальный. Останется ли предложение таким же сильным — зависит от того, смогут ли студенты оправдать ожидания 127 человек на место.

Но одно ясно уже сейчас: диплом Мгу в области ИИ становится не просто корочкой, а пропуском в сообщество, которое будет определять технологическое будущее страны. Следить за новостями приёмной кампании и жизнью факультета можно на официальном сайте ai.msu.ru.

Ключевые факты, даты, характеристики и цифры

Даты:

• 2023 год — запуск суперкомпьютера «Мгу-270».
• 2025 год — создание факультета решением ректора Мгу.
• 2026 год — первый набор студентов (бакалавриат и магистратура).

Цифры приёмной кампании 2026 года:

• Конкурс — 127 человек на место.
• Всего заявлений — 2547.
• Бюджетных мест (бакалавриат) — 20.
• Платных мест (бакалавриат) — 16.
• Олимпиадников среди поступивших — 15.
• Ориентировочная стоимость платного обучения — 610 тыс. руб./год.

Направление подготовки:

• 01.03.02 «Прикладная математика и информатика».

Вступительные испытания:

• Дви по математике (письменно).
• Егэ по математике.
• Егэ по русскому языку.
• Егэ по информатике или физике (по выбору).

Руководство:

• Декан — Иван Оселедец (д.ф.-м.н., профессор Ран, гендиректор Airi).
• Замдекана по науке — Антон Конушин (к.ф.-м.н.).
• Замдекана по административной работе — Ульяна Цурикова (к.ф.-м.н.).
• Замдекана по учебной работе — Анна Мезенцева.

Партнёры и структуры:

• Фонд Олега Дерипаска «Вольное Дело».
• Некоммерческий фонд развития науки и образования «Интеллект».
• Институт искусственного интеллекта Мгу.
• Исследовательский центр Мгу в сфере ИИ.
• Суперкомпьютер «Мгу-270» (стопроцентная загрузка).

Ключевые характеристики образовательной модели:

• Группы до 16 человек.
• Устные коллоквиумы и экзамены.
• Собственная программа с первого курса.
• Преподавание ведущими учёными-практиками.
• Участие в реальных исследованиях с первого года.
• Пилотирование ИИ-ассистентов в учебном процессе.

Инфраструктура:

• Отдельный реконструированный корпус.
• Оборудованные аудитории и семинарские комнаты.
• Лаборатории и коворкинги.
• Продуманная эргономика рабочих зон.