Пропустить навигацию

Магистратура МФТИ при поддержке Т‑Банка

Обновленная программа магистратуры с фокусом на научных исследованиях. Совмещайте обучение в университете и работу в лаборатории

Как все устроено

Магистратура длится два года. Нагрузка составляет 52 часа в неделю, из которых 30 часов — работа в T-Lab, 22 часа — лекции в университете

Что дает магистратура

Кого приглашаем

Магистратура при поддержке Т-Банка — обучение для тех, кто хочет решать сложные индустриальные задачи через научный подход

Направления обучения

Какими исследованиями занимаются специалисты Т-Банка

Публикации в области AI, за которыми стоят наши команды

Что будет на обучении

Лекции и семинары

Встречаемся два раза в неделю в МФТИ и один-два раза в неделю в штаб-квартире Т‑Банка на «Белорусской». Еще к лекциям можно подключаться онлайн — по вечерам после работы

Занятия с экспертами

Вы будете учиться у преподавателей, которые двигают науку и технологии вперед. Среди них — руководители направлений Т-Банка, академики РАН, лауреаты научных премий

Знания, которые пригодятся в научной работе

Ваши исследования могут привести к результату или гипотезе, которая станет стартом для нового исследования. Оба варианта — важная часть научного процесса

Подготовка к поступлению

Расписание 

Как стать студентом кафедры

Отбор на кафедру при поддержке Т-Банка
Поступление в МФТИ
Подать заявку
Магистратура при поддержке Т-Банка в МФТИ
Иванов Алексей Петрович
​
Мы обрабатываем ваши данные в соответствии с

Ответы на частые вопросы

Т-Банк

МФТИ — Московский физико-технический институт. R&D — научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки. AI — искусственный интеллект. Computer Science — компьютерные науки. CV, Computer Vision, — компьютерное зрение. Advanced Deep Learning — продвинутое глубокое обучение. RecSys, Recommender Systems, — рекомендательные системы. ML — машинное обучение. DL — глубокое обучение. ML System Design — проектирование ML-систем. NLP, Natural Language Processing, — обработка естественного языка. System Design — проектирование систем. SRE, Site Reliability Engineering, — инженерия надежности сайтов. LeetCode — онлайн-платформа для тренировки навыков программирования. CodeForces — соревновательная платформа по программированию. Arxiv — онлайн-архив научных публикаций.

Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models — Линейные трансформаторы с обучаемыми ядерными функциями являются лучшими контекстуальными моделями.

In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces — Контекстуальное обучение с подкреплением для переменных пространств действий.

Emergence of In-Context Reinforcement Learning from Noise Distillation — Возникновение контекстуального обучения с подкреплением из дистилляции шума.

Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD Detection, Calibration, and Accuracy IEEE — Диверсификация глубоких ансамблей: подход карты значимости для улучшения обнаружения, калибровки и точности в условиях отклонения от обучающей выборки.

По всем вопросам обращайтесь на best-talents@tbank.ru

2026, АНО ДПО «Т‑Образование»