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

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

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

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

📑 Учебный план программы «Инженерия ИИ» 2026

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

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

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

Математические бои с ИИ от ФТИИ🤖

Открыта регистрация на олимпиаду от ФТИИ ИТМО для школьников 10-11 классов 🔥 Это не классическая олимпиада. Здесь важно не только уметь решать задачи, но и уметь рассуждать, проверять гипотезы и критически относиться к полученным решениям. У участников будет ИИ-ассистент, который считает, рассуждает и предлагает решения, но полностью доверять ему нельзя :) Ваша задача — понять, где ИИ помогает, а где ошибается, и принять верное решение, опираясь на логику и математику.

🔹Формат участия командный (4 человека). Вы работаете вместе, обсуждаете идеи и приходите к общему выводу.

Зачем участвовать:
— научиться осознанно работать с ИИ, а не полагаться на него;
— прокачать навыки логики и аргументации;
— познакомиться с атмосферой ФТИИ;
— возможность выиграть призы и мерч от ФТИИ

📅 Дата проведения: 22 февраля
📍Место: ИТМО, ул. Ломоносова, 9
🔗 Регистрация открыта до 20 февраля по ссылке: https://itmo.events/events/117153

Твой ИИ-доклад ждут на Конгрессе молодых ученых!

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

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

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

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

❗️Апдейт по мат. боям

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

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

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

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

Дискретная математика: невидимый двигатель IT и не только!

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

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

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

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

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

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

Если интересно копнуть глубже — приходите учиться на ФТИИ!

Советы от студентов ФТИИ 🤖

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

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

Небольшая шутка)

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

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

Продолжение в комментариях 👇🏻

Бакалавриат ФТИИ ИТМО — все о поступлении и обучении🔥

Если вы рассматриваете обучение в сфере ИИ и хотите выбрать сильную программу бакалавриата — начните с этого видео. Это запись с Дня открытых дверей. Если вы не смогли присутствовать лично или только начинаете разбираться в вариантах поступления — сейчас у вас есть отличная возможность узнать все подробности про обучение на Факультете Технологий Искусственного Интеллекта напрямую от нашего декана!

На Дне открытых дверей он рассказал про бакалаврскую программу Инженерии ИИ, а также:
• почему стоит выбрать ФТИИ;
• чем отличаются направления 11.03.02 и 02.03.03 и какое выбрать;
• как выстроена программа обучения и какие дисциплины станут основными, если вы выберете ФТИИ;
• с какими партнёрами работает факультет.

Если вы сейчас выбираете вуз и хотите понять, где лучше всего преподают ИИ — смотрите эту запись, а также задавайте вопросы в чате абитуриентов :)

🔗 Смотрите видео по ссылке: https://vkvideo.ru/video-38025481_456239137

Пост от преподавателя ФТИИ.

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

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

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

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

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

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

👀 Что на самом деле ждёт тебя в ИИ?

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

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

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

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

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

Лаборатория ФТИИ, где студенты превращаются в ученых 🙌🏻

В 2025 году у нашего факультета появилась собственная учебно-научная лаборатория AIST (Artificial Intelligence Science & Technology). Это пространство для наших студентов где можно работать над реальными задачами, участвовать в исследованиях и развивать навыки, которые пригодятся в карьере. Всё это происходит под наставничеством опытных менторов: преподавателей и ученых. Стоит ли говорить о том, какие возможности это открывает для студентов ФТИИ? :)

🔹В лабораторию можно устроиться официально, получать стаж и зарплату, что тоже довольно приятно любому студенту🙂 Лаборатория уже работает, а студенты трудятся над проектами совмещая это с учебой (у нас есть целая дисциплина посвященная тайм-менеджменту, чтобы вы умели грамотно распределять свое время, ну и бонусом — совмещать учебу и практику).

Поэтому, дорогие абитуриенты, поступая к нам вы не только получаете фундаментальные знания, но и возможность сразу начинать практику 😉