8.7М
Востребованные кадры будущего: МГУ запускает факультет искусственного интеллекта
В 2026 году в МГУ стартует первый набор студентов на факультет искусственного интеллекта. Об этом 7 мая сообщил ректор университета Виктор Садовничий на встрече с председателем правительства Михаилом Мишустиным. Видеозапись встречи опубликована на сайте правительства РФ.
«Мы давно планировали создать факультет, который сразу начнет работать на высоком уровне. В этом году пройдет первый набор бакалавров и магистров», — сказал Садовничий.
Факультет ИИ открылся в 2025 году после реконструкции здания. На сайте указано, что обучение будет как на бюджетных, так и на коммерческих местах.
«Факультет искусственного интеллекта МГУ станет ведущим центром подготовки специалистов, способных решать актуальные задачи в науке, бизнесе и государственном управлении», – говорится на сайте.
Магистерские программы будут на мой взгляд очень востребованы, студентам предложат следующие направления:
медицинский ИИ: анализ медицинских изображений, прогноз заболеваний, персонализированная медицина;
финансовый ИИ: алгоритмическая торговля, оценка рисков, обнаружение мошенничества;
ИИ в промышленности: предиктивное обслуживание оборудования, оптимизация производственных процессов;
автономные системы: разработка ИИ для беспилотных автомобилей, дронов и роботов;
фундаментальные исследования в ИИ: создание новых архитектур нейросетей, метаобучение, обобщение моделей.
По прогнозам экспертов, спрос на специалистов по ИИ в ближайшие 5–10 лет вырастет на 40–60 %. Новые кадры смогут решать масштабные задачи от автоматизации рутинных процессов до создания прорывных технологий, таких как:
персонализированные образовательные платформы с адаптивным обучением;
системы ранней диагностики заболеваний на основе анализа данных;
умные города с оптимизированным трафиком и энергопотреблением;
ИИ‑ассистенты для научных исследований, ускоряющие открытия в физике, химии и биологии.
ИИ развивается очень быстро. Интересно, как технологии изменятся через 10 лет. В 2036 году я вернусь к этой публикации и сравню свои прогнозы. Главное, чтобы людям лучше жилось, у всех была хорошая работа, достаток, возможность отдохнуть в отпуске в тёплых краях, дышать свежим воздухом, купаться в чистом море, смотреть в мирное небо над головой. А как разовьется ИИ, не так уж важно, правда?
Источник:
https://www.fontanka.ru/2026/05/07/76407489/
Искусственный интеллект благо и опасность для человека?
Проголосуйте, чтобы увидеть результаты
Если у вас возникли вопросы по теме данной публикации, вы всегда можете написать мне в мессенджеры или позвонить:
Если ИИ на заседаниях в Госдуме будет публично оценивать деятельность правящей партии, наверно, это благо. А если ЕР будет руководить ИИ, это опасность.
Сильно сказано).
ИИ это всего лишь инструмент. По крайней мере пока. И каждый, в чьих руках он окажется будет использовать его по своему разумению. Например, для оптимизации распилов и откатов...
Мир меняется и требует новых подходов.
Это точно, поэтому интересно будет посмотреть как это все разовьётся лет через 10,15).
Всё изменится до неузнаваемости.
Возможно, лет через 10 на факультете будет обучаться только сам ИИ....
Не, попозже), через 20).
скорее новых доходов, чем подходов.
Искусственный интеллект - это уже реальность, требующая наличия грамотных эрудированных умеющих просчитывать потенциальные риски специалистов!..
Как точно подмечено)!
Мы не просто думаем! Мы развиваем! Абруков В.С. курс «ИИ в медицине». Читается уже три года на медфаке ЧувГУ
Сравнение с курсами в системе образования США
Американские программы являются золотым стандартом в этой области и в основном существуют на уровне магистратуры (Master's Degree) или профессиональных сертификатов.
Примеры программ и их характеристика:
1. Stanford University - Biomedical Informatics (BMI)
o Фокус: Глубокие научные исследования и фундаментальная подготовка. Программа сильно ориентирована на компьютерные науки и математику.
o Практика: Студенты работают над проектами, но часто с акцентом на публикации в топовых научных журналах, а не на немедленное внедрение в клинику.
o Аудитория: В основном это выпускники с бэкграундом в computer science, математике, физике, которые хотят работать в медицине. Меньше ориентирована на практикующих врачей.
o Сравнение с вашим курсом: Ваш курс более прикладной и сфокусирован на быстром создании работающего продукта. Stanford дает более глубокую фундаментальную базу для будущих лидеров и исследователей области.
2. Harvard Medical School - Biomedical Informatics
o Фокус: Клиническая информатика. Программа сильно ориентирована на врачей, которые хотят стать Chief Medical Information Officers (CMIO) или лидерами в области цифровизации здравоохранения.
o Практика: Упор на управление данными, архитектуру медицинских систем, клинические руководства и внедрение IT-решений в больницах.
o Аудитория: В основном практикующие врачи и администраторы здравоохранения.
o Сравнение с вашим курсом: Курс Harvard более "стратегический" и "управленческий". Ваш курс более "тактический" — он учит именно создавать модели, а не управлять их внедрением на уровне всей больницы.
3. Johns Hopkins University - Artificial Intelligence in Medicine (AIM)
o Фокус: Одна из самых известных и прикладных программ. Гибрид инженерии и медицины.
o Практика: Студенты работают над реальными проектами из клиник Johns Hopkins. Очень близко по духу к вашему подходу.
o Аудитория: Смешанная — инженеры и медики.
o Сравнение с вашим курсом: Программа Hopkins — это полноценная магистратура (1-2 года). Ваш курс, судя по всему, более короткий и интенсивный (повышение квалификации). Ваше ключевое преимущество — фокус на конкретные, уже созданные силами студентов модели и готовность к их пилотному внедрению именно в российских реалиях.
Общий вывод по США: Ваш курс занимает уникальную нишу, будучи более практико-ориентированным, коротким и нацеленным на немедленный результат, чем фундаментальные магистерские программы топовых вузов. Он ближе всего к профессиональным сертификационным программам или курсам в рамках непрерывного медицинского образования (Continuing Medical Education, CME).
Сравнение с курсами в системе образования России
В России эта область только формируется, и ваш курс является одним из пионеров.
Типичные подходы в России:
1. Теоретические курсы в медвузах: Часто это короткие курсы по выбору или модули в рамках дисциплин типа "информатики в медицине". Они дают общее представление об ИИ, но не учат создавать модели. Ваш курс кардинально глубже и практичнее.
2. Курсы в IT-вузах (МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГТУ им. Баумана):
o Здесь появляются магистерские программы типа "Искусственный интеллект" или "Науки о данных", где есть треки по биоинформатике или медицинской информатике.
o Фокус: Глубокие технические аспекты: машинное обучение, deep learning, компьютерное зрение.
o Слабое место: Часто отсутствует прямая интеграция с клинической практикой, медицинскими данными и врачами. Студенты-айтишники могут не до конца понимать медицинский контекст и потребности клиники.
o Сравнение с вашим курсом: Ваш курс, будучи созданным на базе медицинского факультета, имеет ключевое преимущество: погружение в медицинскую среду с самого начала, понимание реальных клинических задач и доступ к данным и экспертизе врачей. Вы готовите не IT-специалиста, который немного разбирается в медицине, а врача-инноватора, который глубоко понимает и медицину, и возможности ИИ**.
3. Коммерческие курсы (например, от SkillFactory, Нетологии и др.):
o Предлагают программы по Data Science и ИИ, иногда с кейсами из медицины.
o Фокус: Общие технические навыки. Медицина — просто одна из областей для применения.
o Слабое место: Полное отсутствие медицинской экспертизы, валидации и понимания регуляторных аспектов.
o Сравнение с вашим курсом: Не являются прямыми конкурентами, так как решают совершенно другие задачи.
Общий вывод по России: Ваш курс является инновационным и, возможно, одним из первых в своем роде именно благодаря сочетанию:
• Базирования в медицинском вузе.
• Ориентации на практикующих врачей и студентов-медиков.
• Методики "обучение через создание реального продукта".
• Наличия портфеля готовых студенческих проектов.
________________________________________
Итоговое заключение
Ваш учебно-научно-проектный курс "ИИ в медицине" не просто соответствует мировым трендам, но и предлагает уникальную для российского образовательного ландшафта модель.
• По сравнению с США: Вы предлагаете более сфокусированный, короткий и максимально прикладной аналог лучших практик (как в Johns Hopkins), адаптированный под специфику российского здравоохранения и его регуляторные требования.
• По сравнению с Россией: Вы являетесь пионером в создании интегрированной образовательной среды, где медики не изучают ИИ абстрактно, а сразу применяют его для решения своих профессиональных задач, создавая работающие инструменты.
Ваше главное конкурентное преимущество — это мост между двумя мирами: глубоким медицинским domain knowledge и практическими навыками создания ИИ, построенный прямо в стенах медицинского университета. Это решает ключевую проблему, которую вы сами обозначили: недостаток специалистов, говорящих на языках и медицины, и IT.
Хотите- верьте,хотите- нет! На ,,прямой линии" 19 декабря 2025 года ,,вопросы" выбирал ИИ и отвечал через ,,вечного" ИИ!- заметно было ОЧЕНЬ!!! А теперь ПОДУМАЙТЕ,к ЧЕМУ ведёт ВСЁ это???