Количество мест для приема на обучение
| Код и направление подготовки | Бюджет | Целевая квота | Особая квота | Платно |
|---|---|---|---|---|
| 09.03.01 Информатика и вычислительная техника | 25 | 3 | — | 15 |
| 09.03.02 Информационные системы и технологии | 25 | 5 | — | 30 |
| 09.03.02 Искусственный интеллект | 25 | 5 | — | 30 |
Заочная форма обучения отсутствует
09.03.01 Информатика и вычислительная техника
Математика (40 баллов), Информатика и ИКТ (46 балла) / Физика (41 баллов), Русский язык (40 баллов)
Проходной балл (2025) на бюджет: 221
09.03.02 Информационные системы и технологии
Математика (40 баллов), Информатика и ИКТ (46 балла) / Физика (41 баллов), Русский язык (40 баллов)
Проходной балл (2025) на бюджет: 217
09.03.02 Искусственный интеллект
Математика (40 баллов), Информатика и ИКТ (46 балла) / Физика (41 баллов), Русский язык (40 баллов)
Проходной балл (2025) на бюджет: 217
Сроки приема
20 июня 2026
Начало приема документов
25 июля 2026
Завершение приема документов (по ЕГЭ)
1 августа 2026, 12:00 МСК
Завершение приема согласий (приоритетный этап)
3 августа 2026
Зачисление (приоритетный этап)
5 августа 2026, 12:00 МСК
Завершение приема согласий (основной этап)
7 августа 2026
Зачисление (основной этап)
Учебные планы предусматривают углубленное изучение
09.03.01 Информатика и вычислительная техника
Алгоритмизация и программирование
C/C++
Python
Операционные системы
Базы данных
Сети и телекоммуникации
Защита информации
CAD/SCAD-системы
Вычислительная механика, гидродинамика и тепло-массообмен
Linux (администрирование)
Методы кибернетики
Инженерная графика
Процессы и аппараты ХТ
Виртуальный химический практикум
Параллельные вычисления
Основы управления проектами
09.03.02 Информационные системы и технологии
Основы алгоритмизации и программирование
C++ / Python
Разработка профессиональных приложений
Веб-программирование
Программная инженерия
Управление данными
Инфокоммуникационные системы и сети
Операционные системы
Администрирование ИС
Моделирование химико-технологических процессов
Компьютерное моделирование промышленных систем
Цифровое моделирование физико-химических систем
Численные методы
Методы искусственного интеллекта
Системы управления ХТП
Управление IT-проектами
Основы экономики и управления
09.03.02 Искусственный интеллект (AI)
Алгоритмы и структуры данных
Методы искусственного интеллекта
Нейронные сети глубокого обучения
Математические методы распознавания образов
Большие данные и машинное обучение
Инфраструктура облачных систем ML
Эволюционные методы и алгоритмы оптимизации
Параллельные и суперкомпьютерные вычисления
Разработка профессиональных приложений
Python / C++
Веб-программирование
Управление данными
Цифровое моделирование физико-химических систем
Кинетические методы Монте-Карло
Моделирование химико-технологических процессов
Архитектура ПО больших систем
Системное программирование
Управление IT-проектами
Информатика и вычислительная техника
- Ядро: базы данных, сети и телекоммуникации, защита информации
- Моделирование: CAD / SCAD-системы, вычислительная механика, гидродинамика, тепло-массообмен
- Инструменты: Linux (администрирование), C++, Python, методы кибернетики
- Проектная практика: технологическая (проектно-технологическая) и научно-исследовательская
Информационные системы и технологии
- Классический ИСТ: управление данными, инфокоммуникационные системы, администрирование ИС
- Технологии: веб-программирование, С++, Python, программная инженерия
- Моделирование: химико-технологических процессов, промышленных систем, численные методы
- Практики: технологическая (проектно-технологическая) и научно-исследовательская
Искусственный интеллект
- Фокус на ИИ и данные: методы ИИ, нейронные сети глубокого обучения, распознавание образов
- Большие данные: инфраструктура облачных систем ML, большие данные и машинное обучение
- Алгоритмы и программирование: C++, Python, эволюционные методы, параллельные и суперкомпьютерные вычисления
- Моделирование: цифровое моделирование физико-химических систем, кинетические методы Монте-Карло