Что вам понравилось в программе больше всего?

Из главного — это то, что мне удалось заполнить большие пробелы в знаниях, которые у меня были в определённых областях и которые было бы сложно заполнить где-то еще. Я приобрела необходимую базу, чтобы понимать, от чего мне отталкиваться и куда углубляться дальше. Я даже смогла уже внедрить какие-то вещи непосредственно в свою работу, чтобы проверить, как они работают на практике.

Здорово, что все лекции остаются в доступе и всегда можно вернуться к ним даже после выпуска. Это совсем другой уровень передачи знаний, нежели когда мы учились очно, и если тебя нет на занятии и ты не записал все в тетрадь, то все — оно потеряно для тебя навсегда. Я до сих пор пересматриваю лекции MSAI, когда мне нужно что-то уточнить или изучить более глубоко для решения рабочих задач.

Еще один приятный момент — это наша учебная группа. мы до сих общаемся и поддерживаем друг друга как люди с общими интересами и стремлениями, как единомышленники. У нас был реальный дух студенчества и взаимоподдержки, несмотря на то что программа шла онлайн и мы виделись чаще всего через экран.

И, конечно, я очень благодарна преподавателям — они всегда поддерживали нас по ходу обучения и помогали нам освоиться и начать делать собственные проекты. Мне очень понравился мой финальный проект, который был посвящен неполадкам на основе аудиоданных в беспилотных автомобилях. Было очень интересно углубиться в тему, получить этот ценный опыт и в конце концов получить действительно хороший результат в виде диплома.

Теперь хочется более масштабных и интересных собственных проектов в сфере — я к этому стремлюсь.

Какие вещи, касающиеся программы или учебы на ней, вам бы хотелось исправить?

Хотелось бы больше работы над ошибками после масштабных домашних заданий, особенно лабораторных работ. Они были творческими, в них не было правильного и неправильного ответа — как ты хочешь, как ты придумаешь, так и делаешь. И вот из-за этого хотелось бы в конце получить более подробный разбор получившихся работ, хотя понятно, что уделить так много времени каждому студенту невозможно. Но это могло бы быть очень полезно для нас.

Какой совет вы бы дали себе, если бы только поступали на программу?

Запастись терпением и поверить в себя! И конечно — заручиться поддержкой близких, потому что твоя магистратура касается не только тебя, но и всей твоей семьи, на самом деле. У всех есть свои семейные обязательства и нужно быть готовым к тому, чтобы, с одной стороны, делегировать их в случае, если придется сидеть над учебой все выходные, например, а с другой — быть уверенным в том, что их подхватят, а тебя — поддержат.

Почему вы решили пойти в магистратуру и освоить новое направление?

Мне хотелось технического образования. Я люблю математику, и мое первое образование — экономическое, но оно не дало мне углубиться в точные науки. И вот в какой-то момент, сидя на работе, я поняла, что мне нравится что-то оптимизировать и автоматизировать, что многие производственные и логистические процессы можно было бы сделать быстрее и эффективнее с помощью искусственного интеллекта. Тогда я пошла искать подходящую программу и нашла MSAI.

С ее выбором у меня связана очень забавная история: я работала в крупной международной компании Mercedes, и моим руководителем в отделе логистики был бывший студент МФТИ. Видимо, когда человек заканчивает Физтех, Физтех в человеке не заканчивается, потому что он всегда с гордостью о нем отзывался, и мне стало интересно: «А что же такого в этом Физтехе?». В итоге, я рассмотрела все варианты магистерских программ, которые были посвящены искусственному интеллекту, и действительно сделала выбор в пользу MSAI, потому что там была самая разнообразная программа.

И действительно, наша программа была направлена не только на то, чтобы узнать, что представляет из себя искусственный интеллект, но и чтобы посмотреть вглубь индустрии и увидеть весь спектр методов его применения: компьютерное зрение, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, голосовые технологии и так далее. Мне помогло то, что я смогла увидеть разные стороны внедрения и использования искусственного интеллекта и понять, что из этого мне было бы наиболее близко мне с точки зрения профессиональных интересов.

Как MSAI помог вам выбрать направление, которым вы хотели бы заниматься в ближайшем будущем?

С этим у меня тоже связана небольшая история. Прошлой осенью, когда я уже думала над финальным проектом в магистратуре, я решила посетить конференцию Яндекса, где один очень талантливый и умный парень выступал перед аудиторией. Он был победителем нескольких интеллектуальных и технологических соревнований, и ему явно было, что рассказать публике. Но у него была проблема — его почти никто не слушал, потому что он заикался. Его выступление было трудно воспринимать, и он понимал это и поэтому чувствовал себя еще более некомфортно. И тогда я подумала: «Как было бы круто, если бы такие люди, как он, могли бы свободно рассказывать о своих идеях на большую публику и выступать на сцене, несмотря на свои физические ограничения». Бывает же такое, что до конца жизни человек не может справиться с заиканием, как бы он не пытался этого сделать. И этот дефект может сильно мешать ему, как на психологическом, так и на социальном уровне.

Тогда я решила подойти к своему научному руководителю и предложить ему сделать проект по клонированию голоса. Дело в том, что, чтобы исправить речь человека, достаточно взять его голос и сделать такую технологию, которая могла бы имитировать его, скрывая моменты заикания так, чтобы в конце концов получилось чистое, понятное и логически выстроенное высказывание. Такие технологии уже используется в некоторых голосовых ассистентах, чтобы сделать их ответы яснее и логичнее, но все равно нужно еще многое изучить и сделать в этой области, чтобы результат клонирования был безукоризненным.

Теперь я думаю над тем, как правильно применить все знания, которые я получила по ходу обучения на программе и во время подготовки своего финального проекта. Они имеют достаточный как коммерческий, так и инклюзивный потенциал, так что я смогу выбрать ту область, которая покажется мне наиболее интересной.

Какой совет вы бы дали себе, если бы только поступали на MSAI?

Главный совет — это то, что нужно использовать эти два года по максимуму. Это время, которое нужно максимально посвящать учебе, потому что она дает возможность вырасти как специалист в новой сфере и приобрести знания, которые ты больше бы нигде и никогда, скорее всего, не получил бы.

Как программа помогла вам достигнуть высот в профессиональном плане?

Я начал работать в «Яндексе» еще во время обучения. Сначала я пришел заниматься машинным обучением в команду, которая развивала «Драйв» — в каршеринге было много возможностей для внедрения машинного обучения. Потом я переключился на беспилотные автомобили, и сейчас занимаюсь компьютерным зрением.

В этом смысле я никогда не задавался вопросами о том, зачем мне те или иные предметы, которые преподавали в рамках MSAI — я всегда видел их практическую значимость в том, чем я занимаюсь или планирую заниматься. И до сих пор — все эти вещи, которые я приобрел там, оказываются полезны для меня ежедневно, несмотря на то что наша программа была очень насыщенной, а предметы — разнообразными.

Самый красноречивый момент, как мне кажется, — это то, что работаю по профессии, и работаю с тем, что хорошо знаю. У меня не было такого, что я пришел работать, и мне сказали: «Забудьте все, чему вы учились в университете», — нет, я понимаю, что я знаю все, что нужно, и чувствую себя уверенно в профессиональном плане.

Что бы вы хотели исправить при взгляде на свой студенческий опыт уже после выпуска?

Мне не нравилось, что было очень тяжело совмещать учебу с работой. А кому это понравится? Я хотел бы, чтобы было то же самое, но легко! Но нет, я лишался почти всего свободного времени, потому что, с одной стороны, осваивал базу, которой порой мне не хватало, а с другой — копал вглубь и хотел добраться до вещей, которые дали бы мне максимальное понимание области.

Какой совет вы бы могли дать себе, если бы только поступали на программу?

Никакого! Я в целом очень собой доволен, потому что я потратил действительно много времени и сил на освоение программы. Единственное, что я мог бы сказать себе: «Ты будешь часто чувствовать себя некомфортно из-за того, что чего-то не знаешь, и это окей. Это будет того стоить».

Почему вы решили поступить в MSAI и развивать новые навыки?

На самом деле, с началом пандемии у меня появилось много свободного времени, поскольку путешествия были полностью исключены, и мне не нужно было работать в офисе Infosys в Ченнаи. Я подумал: «Хорошо, почему бы не использовать этот свободный время с пользой, почему бы не изучить что-то новое?». Поэтому я начал искать онлайн-курсы и программы. Вначале я не планировал получать степень магистра в области компьютерных наук, но постепенно, изучая основы данных и машинного обучения, я понял, что это стоит изучения на полную ставку. MSAI привлекла мое внимание на портале Mastersportal, и я решил поступить в нее в основном по трем причинам: бренд МФТИ, который имеет большое значение в глобальной академической среде; структурированная и гибкая учебная программа MSAI по сравнению с другими программами; и доступная стоимость программы. Я просто сэкономил немного денег с работы и инвестировал их в образование, потому что это самые лучшие инвестиции, которые вы можете сделать. Образование — это то, что у вас никогда не отнимут.

Как вам учёба на MSAI?

Прежде всего, я никогда не чувствовал себя чужим в программе. Хотя я не знаю русского, профессора всегда общались на английском, когда я был в вебинарной комнате. Что касается учебы, мне пришлось взять некоторые дополнительные курсы по базовой математике и программированию на Python перед MSAI, потому что они необходимы для освоения машинного обучения. Однако этих курсов было недостаточно, потому что в МФТИ высокие стандарты знаний, что с одной стороны замечательно для студентов, но с другой стороны может быть довольно сложно. Мне тоже было не легко, но профессора были очень отзывчивы, поэтому я всегда мог задать любые вопросы, получить ответ и помощь. Кроме того, было много разных проектов и заданий, которые помогли лучше понять и углубиться в область.

Что еще вам понравилось в программе или в связанных с ней вещах?

Программа устроена так, что в начале студенты могут ознакомиться с основами машинного обучения, разработки программного обеспечения на Python и оптимизации в первый год, а затем погрузиться в приложения глубокого обучения, компьютерного зрения, NLP и так далее. Так что после трех семестров программы студенты могут почувствовать, что они получили много знаний в области компьютерных наук, что позволяет им принимать обоснованные решения о теме своей дипломной работы. Я думаю, что это действительно заслуживает внимания, что вы не перескакиваете с одного предмета на другой, а постепенно углубляетесь в каждый из них.

Кроме того, мне понравилась возможность брать дополнительные курсы, чтобы освоить что-то на более продвинутом уровне. Это не было обязательно для всех; в моем случае, например, я взял только курс по цифровой обработке сигналов (DSP) в качестве выбора, и этот курс был включен в мой диплом. И еще одна классная вещь заключается в том, что мы получили несколько бонусных лекций из-за динамичных изменений в ИТ-индустрии. Например, в третьем семестре мы получили три дополнительные лекции, потому что именно тогда вышел Chat GPT. Чтобы мы не пропустили новости, наш профессор дал нам несколько дополнительных занятий, посвященных крупным языковым моделям (LLM). Это не было частью учебной программы, и он мог бы сказать нам: «Изучите это сами, если хотите», но он этого не сделал. Это действительно заслуживает уважения!

Что из того, что вы вынесли из учебы, показалось вам наиболее полезным в профессиональном и личностном плане?

Самыми полезными из дисциплин для меня оказались машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP). По NLP я даже написала диплом — настолько меня вдохновила эта тема.

Теперь я хочу внедрить полученные результаты в работу своей организации, чтобы упростить весь процесс поиска и обработки нужной информации: чтобы система сама понимала, что означает вопрос, находила на него ответ и выдавала его в течение нескольких секунд. Таким образом мы сможем сделать шаг к менеджменту, основанному на данных, или data-driven подходу, при котором максимальное количество управленческих решений должно быть подкреплены данными. О таком виде управления все говорят, но никто не практикует его на самом деле.

Более того, благодаря приобретенным компетенциям я получила карьерное и финансовое продвижение на работе и много чего в личностном плане, а именно, какую-то невыносимую работоспособность и упрямство в хорошем смысле. И это в работе очень помогает, потому что, если ты в магистратуре два года занимался тем, что тебя вдохновляет, то для тебя доля невозможного становится намного меньше.

Что вам понравилось больше всего в программе или среди вещей, связанных с ней?

Если не говорить об очевидных вещах вроде приобретения знаний, компетенций и навыков, то я бы отметила качество преподавания и ощущение сообщества.

Среди преподавателей были как опытные теоретики, годами работающие на Физтехе, так и молодые практики, которые работают непосредственно в индустрии. Им всегда было, чем поделиться с нами, потому что компьютерное зрение или робототехника — это не просто их интерес, это их рабочая рутина.

У нас была отличная группа из высокомотивированных и амбициозных людей, с которыми мы до сих продолжаем общение. Нас было немного — всего 15 или 16 человек, но мы создавали особую душевную студенческую атмосферу, переписываясь в чате, созванивались по разным вопросам, объясняя друг другу сложные вещи. Это было прекрасно!
Даже одно из моих самых теплых воспоминаний о магистратуре связано с одногруппниками. У нас в первом семестре был один очень сложный экзамен и перед тем, как пойти на него, мы в своем чате писали пожелания удачи друг другу, а после — поздравления со сдачей. Это уникальное ощущение студенчества, когда вот ты стоишь у двери аудитории, где проходит экзамен, и ждешь своей очереди. Его нельзя было перебить даже онлайном. Мы искренне радовались за тех, кто прошел это испытание, и надеялись на лучшее друг для друга.

Как бы вы описали свой девиз в процессе учебы и в целом по жизни?

Если говорить о том, что применимо и к Физтеху, и в целом к жизни, то это известная фраза «Знания никогда не бывают лишними», это правда. Но учиться при этом должно быть весело. Это может быть сложно, утомительно, непонятно и так далее, но если ты не получаешь радости от всего происходящего, то это еще и бессмысленно. Поэтому точно должно быть весело!

Почему вы решили пойти в магистратуру и освоить новое направление?

Да, спустя 7 лет учебы и работы разработчиком в Германии я решила поменять свою сферу деятельности и получить еще одно образование. Мне нужна была структурированная программа, которая давала бы мне все необходимые знания в интересных для меня областях и дисциплинировала в процессе изучения нового. В интернете навалом различных материалов, но среди них легко затеряться и начать учить все подряд. Вот почему я целенаправленно искала магистерскую программу.

В процессе поиска я выбирала между американскими и российскими вузами, предлагающими исчерпывающую базу знаний об искусственном интеллекте, и остановилась на МФТИ. Если честно, до этого момента я ничего не знала про Физтех и только потом поняла, что, когда ты говоришь, что учишься в МФТИ, все тобой восхищаются.

Почему вы выбрали именно MSAI, что вам понравилось в программе и затем в учебе?

Большим преимуществом именно MSAI для меня стало то, что это онлайн-программа, так как не нужно было переезжать и кардинально менять свою жизнь ради учебы. Я продолжила работать удаленно на немецкую компанию, совмещая работу и образование. У меня экономилось очень много времени, и я могла использовать его, чтобы заниматься учебой в своем темпе: где-то пересматривать лекции по несколько раз, а где-то наоборот перематывать то, что уже знаю.

Процесс обучения был очень гибким. Если вдруг где-то мне недоставало каких-то специальных знаний и надо было наверстывать упущенное, то я брала дополнительные курсы на Физтехе самостоятельно. А если это была массовая проблема, то мы с одногруппниками могли написать о том, что нам нужен еще один курс по той или иной дисциплине, и нам его ставили на следующий семестр. И это отличная университетская практика, потому что это нормально, когда студенты что-то не понимают или у них что-то не получается. С этим просто нужно уметь работать.

Какая фраза может описать ваш путь на Физтехе и ваш девиз по жизни?

«Пока не идут титры, есть шанс все поменять». Несколько раз в течение программы было так, что я весь день не могла решить какое-то трудное задание, которое надо было сдать в полночь. И за час до дедлайна я думала: «Ну все! Можно дальше не пытаться, вряд ли получится», — но, несмотря на это, не опускала руки и пыталась решить его до конца. И удивительным образом в последние минуты перед дедлайном мозг начинает работать по-другому и все внезапно получается.

Поэтому мой совет всем в отношении не только учебы, но и жизни в целом — если хочешь что-то поменять, сделай это! Хочешь вторую магистратуру? Отлично, поступай! Третью? Прекрасно, иди! Пока ты дышишь, есть шанс все поменять и попробовать.

Как вам обучение на MSAI?

Я никогда не забуду первую лекцию: мы изучали программирование, и профессор сказал нам открыть терминал и Jupyter Notebook. Все эти слова были для меня новыми! Я знал, что Jupyter — это планета, и всё! Я никогда раньше не программировал на Python, поэтому мои кошмары начались именно тогда. Но я очень благодарен профессорам, потому что они отвечали на каждый глупый вопрос чётко и серьезно, даже если ответ казался им очевидным. Они мне очень помогли. Честно говоря, в начале программы я думал, что, поскольку она онлайн, можно списывать, но поверьте мне, это просто невозможно. Учёба онлайн оказалась для меня гораздо сложнее, чем очная. Нужно учиться, и другого пути пройти программу нет — только вы несете ответственность за это.

Как программа повлияла на ваши текущие профессиональные и научные интересы с вашей точки зрения?

На самом деле я был принят в аспирантуру благодаря MSAI. Мой научный руководитель здесь русский, и я связался с ним во время учёбы в МФТИ. Он сразу ответил мне и согласился на встречу в Zoom! Я не думаю, что он бы сделал это для какого-то случайного человека, но я был студентом МФТИ и учился на MSAI, так что это сыграло свою роль. Кроме того, благодаря программе я смог изменить своё профессиональное направление и продолжить развиваться в компьютерных науках как аспирант. Машинное обучение было для меня одной из самых полезных дисциплин. У меня было много пробелов в базовых знаниях, но профессор помог мне их заполнить и выполнить финальный проект. Так что в четвертом семестре я одновременно занимался двумя вещами: улучшением навыков программирования и работой над финальным проектом. Я действительно не думаю, что если бы у меня возникли проблемы с программированием в конце программы где-то ещё, профессора помогли бы мне, отправив мне статьи и видео на YouTube. Они бы сказали что-то вроде: «Просто делайте свой проект». Но здесь было не так. Всем было важно моё понимание предмета. Мой текущий проект аспирантуры посвящен правилам принятия решений. Пока я проанализировал некоторые теоретические аспекты проекта, и у меня есть ещё как минимум два или три года, чтобы завершить проект и получить степень доктора.

Какой совет вы бы дали себе, если бы только поступили на MSAI?

Лично в те месяцы перед началом программы я думал: «Если вы чего-то не знаете на высоком уровне, вы все равно можете справиться и узнать необходимое во время курса». К сожалению, я ошибался. Поэтому я бы посоветовал себе заранее изучить многое о Python, потому что достаточный уровень знаний Python для MSAI — как минимум средний. У меня он был нулевой, поэтому моё время было разделено между основным курсом и программированием на Python. Если вы хорошо знаете кодирование перед программой, это может быть намного понятнее и эффективнее для вас. Однако в то же время профессора могли организовать дополнительные занятия для тех студентов, у кого не было достаточной подготовки для понимания нового предмета, особенно если таких людей было много.

Каков был ваш девиз во время программы и в жизни в целом?

Знаете, когда вы смотрите образовательные видео на YouTube, в их названиях обычно есть что-то вроде «От нуля до героя»? Я думаю, этот девиз для меня! В начале программы я был нулём, по крайней мере, в компьютерных науках, а теперь я делаю свою аспирантуру в этой области. Это невероятно!

Почему вы решили пойти на программу MSAI и освоить новое направление?

У меня был один рабочий проект, над которым я очень долго бился, и никак не мог понять, как к нему подойти, сколько бы статей в интернете я не прочитал и сколько бы информации не перерыл. Стандартные методы не работали, данных для решения задачи не хватало. Тогда мне в голову пришла мысль, что можно попробовать решить ее статистическими методами, и для этого пришлось самому начать много программировать. Потом я внезапно для себя обнаружил, что для решения моей задачи уже существует множество готовых проверенных методов, а я, по сути, изобретаю велосипед, потому что мне просто не хватает знаний. Так я пришел к выводу, что пора обновить свои настройки и поучиться чему-то новому.

Основное направление своей деятельности для этого я не менял – мне было важно приобрести новые навыки и использовать их в своем деле. Программа MSAI в этом смысле дала мне именно то, зачем я туда пришел – методы машинного обучения и анализа данных, которые уже пригодились и продолжают быть полезными в работе. Более того, я много знал о МФТИ еще со времен, когда учился на Физическом факультете в Новосибирском государственном университете, где многие преподаватели были первыми выпускниками Физтеха. У меня не было сомнений насчет выбора вуза, и я был рад возможности пройти программу именно в нем.

Что вам больше всего понравилось в программе или среди вещей, связанных с ней?

Во-первых, конечно, понравилась подборка материалов и то, чем мы вообще занимались. Наряду с классическими статистическими методами мы изучали много новых разработок, которые появились совсем недавно, и они были включены в программу, что важно для такой динамичной сферы как искусственный интеллект. Вообще программа была очень органичной: не могу сказать, что что-то сильно запаздывало, а что-то – наоборот опережало события.

Очень понравилась и команда преподавателей. По большей части у нас были люди, которые работают в соответствующих областях, например, специалисты по компьютерному зрению, машинному обучению, робототехнике и так далее. Они несли нам то, что знают и используют каждый день прямиком из индустрии. Это было здорово.

Еще я был доволен возможностью брать дополнительные курсы, выбор которых был практически не ограничен. Я взял, например, несколько курсов по теории графов из программы по современной комбинаторике, и они были внесены в мой диплом после сдачи экзамена. Вроде бы можно было брать еще и дополнительные курсы на Coursera или где-то на других платформах, но по сути все зависит исключительно от того, сколько у вас есть свободного времени и интереса на изучение чего-то нового..

И, конечно, важны оставшиеся контакты с одногруппниками. Вообще очень интересно получилось, как люди, которые имеют разнообразный профессиональный опыт, вдруг снова становятся студентами. Это не то же самое, когда ты только вышел из бакалавриата и весь такой на энтузиазме поступил в магистратуру – это совершенно другой уровень тайм-менеджмента.

Как бы вы описали свой девиз учебы на MSAI или в целом по жизни?

На Физтехе уже есть хороший девиз: «Дерзать и знать». Мне он нравится я ему следовал. А по жизни – у меня был один очень хороший учитель физики одно время, и он говорил: «Жизнь прекрасна и удивительна, и чем труднее, тем сладостнее победа». Я стараюсь следовать ему. До сих пор.

Почему вы выбрали магистерскую программу MSAI для дальнейшего образования?

У меня долгая история: после школы я учился на Физтехе, но не на московском, а на харьковском, на факультете ядерной физики. Тогда еще началась перестройка, и вуз я в итоге так не закончил. И тогда же в конце восьмидесятых у меня появилась мечта — закончить Физтех. Получилось так, что я смог сделать это только через 35 лет и по другой специальности.

Я выбрал другое направление, потому что понял, что-то, чем я занимаюсь сейчас не приносит мне того удовольствия, которое я хотел бы получать от жизни и от работы. Да, я руководитель, и да, у меня в подчинении есть люди, но при этом мы находимся в сфере бухгалтерского учета, у которой нет широких перспектив развития. Сейчас бурно развивается все, что связано с машинным обучением и искусственным интеллектом — за этим будущее. Почему бы не попробовать разобраться в этом, тем более что еще лет двадцать я могу активно чем-то заниматься в профессиональном плане и что я всю жизнь был где-то рядом с математикой и физикой, никогда их не забрасывал.

Что вам больше всего понравилось в программе?

Мне вообще изначально показалась очень удобной идея онлайн-программы, потому что изначально я из Иркутска, а сейчас — живу в Израиле, то есть у меня не было бы шанса закончить Физтех, если бы программа была очной.

Хорошо, что все основные разделы, необходимые для понимания области искусственного интеллекта, так или иначе были включены в программу — начиная с базы, без которой никуда, вроде теории вероятности, статистики, алгоритмов (курс алгоритмов был превосходным!), заканчивая машинным обучением, обработкой естественного языка и другими полезными дисциплинами.

Еще один большой плюс программы — это то, что она ведется на английском языке. Это дает студентам правильное понимание терминов и возможность сразу же начать читать новейшие научные статьи по теме искусственного интеллекта.

И стоит учитывать, что MSAI — «живая» программа, она постоянно меняется в попытке успеть за развитием сферы. Что-то заменяют, что-то добавляют, чтобы предложить студентам наиболее актуальные знания о быстро развивающейся области. Идеальной программы, успевающей за всеми изменениями, наверное, не существует, но то, что хоть что-то меняется и обновляется — уже существенное преимущество MSAI.

Какие у вас профессиональные и образовательные планы на ближайшее будущее?

Сейчас я готовлюсь к собеседованиям в компании-гиганты технологической индустрии, потому что только у них хорошо налажена работа с большими языковыми моделями (LLM), которыми я хотел бы заниматься. Если получится пойти в них — хорошо, если вдруг не получится — буду смотреть другие направления в области искусственного интеллекта.

Какой совет вы бы дали тем, кто только поступает на программу?

Учиться, учиться и еще раз учиться! Нужно вкалывать с утра до вечера с момента, когда вы поступили, до момента, когда вы получите диплом, потому что им вы сможете только открыть дверь компании, в которой вы хотите работать, а дальше нужно показывать свои знания и навыки.

Получить квоту можно двумя способами:

1. Подать заявку на портале (education-in-russia.com) с 15 сентября по 15 декабря
2. или принять участие в международной олимпиаде Open Doors

С августа 2026 напишите на msai@phystech.edu — команда MSAI включит вас в процесс, пришлёт инструкции и поможет с подачей.

Важно: для поступления по квоте нужно пройти внутренний отбор MSAI — экзамен и собеседование. При подаче заявки на портале МФТИ нужно указать первым в списке приоритетных университетов.

Август (2026)
Сообщите о своём интересе на msai@phystech.edu, чтобы команда включила вас в процесс и направила подробные инструкции.

Сентябрь — декабрь (2026)
Подайте заявку на портале education-in-russia.com или примите участие в олимпиаде Open Doors. На этом этапе также проходит внутренний отбор программы.

Весна — лето (2027)
Получите официальное решение о выделении квоты и зачислении.

Сентябрь 2027
Начните обучение в МФТИ.

Необходимые документы

• Паспорт
• Нотариально заверенный перевод паспорта на русский язык
• Диплом бакалавра и приложение с оценками
• Нотариально заверенный перевод диплома и приложения
• Мотивационное письмо
• Резюме / CV
• Рекомендательные письма, если есть

Для зачисления необходимо предоставить оригиналы диплома и приложения в Приёмную комиссию МФТИ в России.

Команда MSAI поможет на всех этапах подготовки и подачи заявки. По вопросам поступления по квоте можно написать на msai@phystech.edu.