Приоритетное направление:
переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта
переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта
О школе
Миссия школы — обеспечение прогресса в решении фундаментальных задач, связанных с раскрытием природы когнитивных систем, пониманием принципов работы мозга и созданием систем искусственного интеллекта, позволяющих существенно ускорить научно-технический прогресс, улучшить когнитивные возможности и здоровье человека.
Стратегическая цель — проведение в Московском университете междисциплинарных исследований в области наук о мозге, когнитивных наук и искусственного интеллекта, сохранение и развитие научных школ МГУ в этих областях, привлечение в них талантливой молодежи и подготовка высококвалифицированных кадров в этих взаимосвязанных дисциплинах.
Стратегическая цель — проведение в Московском университете междисциплинарных исследований в области наук о мозге, когнитивных наук и искусственного интеллекта, сохранение и развитие научных школ МГУ в этих областях, привлечение в них талантливой молодежи и подготовка высококвалифицированных кадров в этих взаимосвязанных дисциплинах.
И.А. Соколов
декан факультета вычислительной математики и кибернетики, академик РАН
К.В. Анохин
директор Института перспективных исследований мозга, академик РАН
декан факультета вычислительной математики и кибернетики, академик РАН
К.В. Анохин
директор Института перспективных исследований мозга, академик РАН
К. Амунтс
директор Института нейронаук и медицины, Исследовательский центр Юлих (Германия)
П.М. Балабан
научный руководитель Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, член-корр. РАН (Россия)
С.Н. Васильев
председатель Научного совета РАН по теории управляемых процессов и автоматизации, академик РАН (Россия)
А.Д. Гвишиани
научный руководитель Геофизического центра РАН, академик РАН (Россия)
А.А. Кибрик
директор Института языкознания РАН (Россия)
Н. Логотетис
директор Отдела физиологии когнитивных процессов Института биологической кибернетики им. М. Планка, профессор (Германия)
А.Л. Семенов
директор Института кибернетики и образовательной информатики им. А.И. Берга ФИЦ ИУ РАН, академик РАН (Россия)
Д.В. Ушаков
директор Института психологии РАН, академик РАН (Россия)
Т.В. Черниговская
директор Института когнитивных исследований Санкт-Петербургского государственного университета, член-корр. РАО (Россия)
директор Института нейронаук и медицины, Исследовательский центр Юлих (Германия)
П.М. Балабан
научный руководитель Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, член-корр. РАН (Россия)
С.Н. Васильев
председатель Научного совета РАН по теории управляемых процессов и автоматизации, академик РАН (Россия)
А.Д. Гвишиани
научный руководитель Геофизического центра РАН, академик РАН (Россия)
А.А. Кибрик
директор Института языкознания РАН (Россия)
Н. Логотетис
директор Отдела физиологии когнитивных процессов Института биологической кибернетики им. М. Планка, профессор (Германия)
А.Л. Семенов
директор Института кибернетики и образовательной информатики им. А.И. Берга ФИЦ ИУ РАН, академик РАН (Россия)
Д.В. Ушаков
директор Института психологии РАН, академик РАН (Россия)
Т.В. Черниговская
директор Института когнитивных исследований Санкт-Петербургского государственного университета, член-корр. РАО (Россия)
Координатор школы
Координатор школы
Боков Григорий Владимирович
Заведующий лабораторией математический проблем искусственного интеллекта механико-математического факультета МГУ
Профиль в системе "Истина"
e-mail: NOSH.MSU.AI@yandex.ru
Заведующий лабораторией математический проблем искусственного интеллекта механико-математического факультета МГУ
Профиль в системе "Истина"
e-mail: NOSH.MSU.AI@yandex.ru
Стратегический проект
Мозг и информация: от естественного интеллекта к искусственному
Образовательные программы
Магистратура
Анализ данных в экономике- Направление подготовки: 38.04.01 «Экономика»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.ф.-м.н. В.Ю. Королев, профессор, д.э.н. Ф.С. Картаев
- Язык преподавания: русский
- Базовый факультет: экономический
Подробнее о программе- Биология мозга и естественного интеллекта
- Направление подготовки: 06.04.01 «Биология»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.б.н., профессор Латанов Александр Васильевич
- Язык преподавания: русский
- Старт программы: 2021 год
- Базовый факультет: биологический
- Когнитивная нейронаука
- Направление подготовки: 37.04.01 «Психология»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д. психол. н., профессор Черноризов Александр Михайлович
- Язык преподавания: русский
- Старт программы: 2021 год
- Базовый факультет: психологии
- Суперкомпьютерные технологии моделирования Земной системы
- Направление подготовки: 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.ф.-м.н., профессор Лыкосов Василий Николаевич
- Язык преподавания: русский
- Старт программы: 2021 год
- Базовый факультет: вычислительной математики и кибернетики
- Цифровые технологии и искусственный интеллект
- Направление подготовки: 02.04.01 «Математика и компьютерные науки»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.ф.-м.н., академик Семёнов Алексей Львович
- Язык преподавания: русский
- Старт программы: 2021 год
- Базовый факультет: механико-математический
- Экспериментальная философия нейрокогнитивных наук
- Направление подготовки: 47.04.01 «Философия»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д. филос. н., профессор Зайцев Дмитрий Владимирович
- Язык преподавания: русский
- Старт программы: 2021 год
- Базовый факультет: философский
- Интеллектуальные системы. Теория и приложения
- Направление подготовки: 02.04.01 «Математика и компьютерные науки»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководитель программы: д.ф.-м.н., профессор Гасанов Эльяр Эльдарович
- Язык преподавания: русский
- Базовый факультет: механико-математический
- Интеллектуальный анализ больших данных
- Направление подготовки: 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: профессор, д.ф.-м.н. В.Ю. Королев, профессор, д.ф.-м.н. И.В. Машечкин, профессор, д.ф.-м.н. М.И. Петровский
- Язык преподавания: русский
- Базовый факультет: вычислительной математики и кибернетики
Подробнее о программе - Нейропсихолингвистика
- Направление подготовки: 37.04.01 «Психология»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководитель программы: доктор культурологии Денисова Галина Валерьевна
- Язык преподавания: русский
- Базовый факультет: психологии
Подробнее о программе - Перспективные вычислительные технологии и сети
- Направление подготовки: 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.ф.-м.н., член-корреспондент Смелянский Руслан Леонидович
- Язык преподавания: английский
- Базовый факультет: вычислительной математики и кибернетики
Подробнее о программе - Распределенные системы и компьютерные сети
- Направление подготовки: 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
- Форма обучения: очная
- Срок обучения: 2 года
- Руководители программы: д.ф.-м.н., член-корреспондент Смелянский Руслан Леонидович
- Язык преподавания: русский
- Базовый факультет: вычислительной математики и кибернетики
Подробнее о программе
Научные направления
Научные проекты
- Нейронные корреляты поведения в задачах когнитивного картирования новой среды у грызунов разных экологических ниш
- Прогнозирование качества гетерогенных каналов в сетях передачи данных на основе вероятностных моделей и методов машинного обучения
- Развитие комбинированных методов молекулярного моделирования и машинного обучения
- Разработка алгоритмов искусственного интеллекта для работы с естественнонаучными данными графового типа
- Разработка гибких многослойных тонкопленочных электродов для нейроинтерфейсов с использованием методов мультиматериальной 3D-печати
- Механизмы формирования китайско-русской фонетической интерференции (междисциплинарное нейролингвистическое, психофизиологическое исследование и моделирование).