Инновационный образовательный центр "Центр ИИ СевГУ" создан в 2025 году за счет гранта из федерального бюджета на обеспечение обучения студентов по образовательным программам высшего образования для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта (Топ-ИИ).
Проект «Топ-ИИ» инициирован Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Задачи центра
Проект «Топ-ИИ» направлен на достижение результата «Обеспечения обучения студентов по образовательным программам высшего образования для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта на базе автономной некоммерческой организации «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Размер гранта составляет 67,458 млн рублей, объём софинансирования - 20,238 млн рублей, срок реализации - 3 года (с возможностью продления ещё на 3 года).
В соответствии с выигранным грантом 05.06.2025 г. в структуре Высшей технологической школы «Севастопольский приборостроительный институт» на базе Факультета информационных технологий приказом ректора №1395-п от 05.06.2025 г. создан Инновационный образовательный центр «Центр искусственного интеллекта СевГУ» (ИОЦ ИИ СевГУ).
Главной задачей нового центра является подготовка специалистов в сфере искусственного интеллекта, нацеленных на реализацию задачи по достижению технологического лидерства РФ в сфере ИИ и ИТ на международном уровне.
Директор ИОЦ ИИ СевГУ доктор техн. наук, профессор, декан Факультета информационных технологий, заведующий кафедрой «Информационные технологии и системы»
Моисеев Дмитрий Владимирович
Направления подготовки центра
В Центре искусственного интеллекта реализуются четыре модернизированные образовательные программы высшего образования. Они ориентированы на подготовку топ-специалистов в сфере ИИ, основаны на компетентностно-ролевой модели, обеспечивающей переход от формируемых в процессе обучения образовательных компетенций к конкретным трудовым функциям и задачам, решаемым специалистами в сфере искусственного интеллекта.
09.03.01 – Информатика и вычислительная техника, профиль «Системы искусственного интеллекта», компетенции Data Engineer и MLOps: Условия поступления | Учебный план;
09.03.02 – Информационные системы и технологии, профиль «Интеллектуальные веб-ориентированные информационные системы и технологии», компетенции Data Architect и ML Engineer: Условия поступления | Учебный план;
09.03.03 – Прикладная информатика, профиль «Геоинформационные технологии и 3D моделирование», компетенции Data Analyst и TADS: Условия поступления | Учебный план;
09.03.04 – Программная инженерия, профиль «Технологии программирования. Разработка игр», компетенции ML Engineer и Data Analyst: Условия поступления | Учебный план.
Все специальности ориентированы на формирование глубоких компетенций в области разработки решений на основе искусственного интеллекта и современных методов анализа больших данных. Все программы обучения реализуются в очной форме.
Кроме того, разработаны краткосрочные курсы, тренинги и воркшопы для повышения квалификации специалистов в сфере ИИ, а также для популяризации знаний по теме среди широкой аудитории. Инновационный образовательный центр задуман как точка притяжения для талантливых студентов, преподавателей и исследователей, а также в качестве площадки для сотрудничества с индустрией. В рамках проекта предусмотрена практика студентов в профильных организациях отрасли информационных технологий.
Портреты выпускника программ центра
09.03.01 Информатика и вычислительная техника
Целевая компетентностная модель выпускника
Портрет выпускника: инженер данных с ориентацией на MLOps в области проектирования и управления беспилотными автономными аппаратами (БАА) и смежных направлений, который:
- знает архитектуры вычислительных систем и аппаратные средства для эффективной обработки и передачи данных БАА, владеет методами сбора, предобработки и хранения больших данных;
- реализует CI/CD-конвейеры для ML-моделей, обеспечивая их автоматизированное развёртывание и тестирование в системах управления БАА;
- применяет машинное обучение для разработки алгоритмов автономного управления и принятия решений в прикладных задачах, организуя мониторинг и поддержку производительности ML-моделей и вычислительной инфраструктуры в реальном времени.
09.03.02 Информационные системы и технологии
Целевая компетентностная модель выпускника
Портрет выпускника: разработчик интеллектуальных веб-решений для автоматизации бизнес-процессов, обладающий сочетанием компетенций в области систем хранения данных и машинного обучения, который:
- владеет стеком технологий – от проектирования баз данных (SQL/NoSQL) до развертывания ML-моделей (MLOps);
- умеет интегрировать ML-модели в бизнес-приложения;
- разрабатывает workflow-решения на основе NLP (обработка форм, генерация контента);
- внедряет инструменты мониторинга и управления ML-моделями;
- поддерживает микросервисные архитектуры для масштабируемых решений.
09.03.03 Прикладная информатика
Целевая компетентностная модель выпускника
Портрет выпускника: аналитик данных, специалист по обработке больших данных и пространственному анализу, который:
- анализирует и визуализирует пространственные данные с использованием инструментов ГИС и 3D-моделирования;
- применяет ИИ для автоматизации обработки геоданных, распознавания объектов и прогнозирования изменений;
- создает цифровые двойники территорий на основе 3D-моделирования, глубокого обучения и XR-технологий;
- работает с распределенными базами данных и Big Data для подготовки, валидации, хранения и анализа пространственной информации.
09.03.04 Программная инженерия
Целевая компетентностная модель выпускника
Портрет выпускника: инженер машинного обучения и дата-аналитик, специалист в области разработки игр и симуляторов с элементами ИИ, с применением мультиагентного подхода, который:
- умеет проектировать архитектуру мультиагентных систем (МАС) для создания реалистичного поведения агентов в играх и симуляциях;
- разрабатывает и внедряет методы управления параллельными и распределёнными вычислениями в МАС;
- применяет методы искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения адаптивности агентов;
- интегрирует игровые и симуляционные компоненты с внешними системами и платформами, обеспечивает качество, тестирование и сопровождение соответствующих программных продуктов.
Особенности программ центра
Акцент при обучении в ИОЦ ИИ СевГУ сделан на прикладной подготовке. В центре внедрены современные методики: проектно-ориентированное обучение, проблемно-ориентированное обучение, дистанционные образовательные технологии и принцип «перевёрнутого класса». Разработаны программы стажировок и практик в ведущих компаниях, работающих в сфере ИИ.
В качестве индустриального партнера, на базе которого осуществляется практическая подготовка студентов, выступает корпорация ITG (ООО «ИТГЛОБАЛКОМ РУС» (якорный партнер); ООО «ИТГЛОБАЛКОМ ЛАБС»; ООО «Аинерджи»; ООО «ИТ ГАРАЖ»; ООО «ВИЛЛИС»; ООО «ИТ Парк РУС»). Эксперты отрасли в сотрудничестве с преподавателями кафедры «Информационные технологии и системы» читают лекции, проводят мастер-классы, курируют совместные проекты. Кроме того, ожидается участие представителей других ведущих организаций российского рынка информационных технологий.
Для реализации проекта сформирована команда преподавателей - как штатных сотрудников университета, так и приглашенных экспертов из индустрии. Все они обладают глубокими знаниями и опытом по различным направлениям в сфере ИИ, включая машинное обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка, робототехнику и другие.
Для усиления штата преподавателей приглашены ведущие специалисты в сфере искусственного интеллекта.
Бондарев Владимир Николаевич,
канд. техн. наук, доцент, профессор кафедры «Информационные технологии и системы» Севастопольского государственного университета
Щетинин Евгений Юрьевич,
доктор физ.-мат. наук, доцент, профессор Кафедры искусственного интеллекта Финансового Университета при Правительстве Российской Федерации
Университет 
EN 
SY 
