Длительность
24 месяца
Стоимость
150 000 ₽/сем
Старт набора
20 июня 2026
Формат обучения
Онлайн
Начало обучения
18 сентября 2026
Диплом
государственного образца
государственного образца
Все плюсы очного обучения: отсрочка от армии и льготы
Образовательный кредит с господдержкой
(Компьютерное зрение)
Почему стоит изучать Computer Vision
Работа с современными ИИ-технологиями
Вы будете работать с задачами, связанными с распознаванием изображений, генерацией и обработкой визуальных данных — от классических моделей до современных подходов в deep learning (глубоком обучении)
Рост спроса на специалистов
Компании внедряют технологии компьютерного зрения в промышленности, медицине, ретейле и цифровых продуктах. Спрос на специалистов продолжает расти вместе с развитием искусственного интеллекта
Применение в реальных задачах бизнеса
Технологии используются для распознавания объектов, анализа видео, автоматизации процессов и построения интеллектуальных систем в различных отраслях
Переход в более сложные роли в ИИ
Компьтерное зрение открывает доступ к инженерным задачам, связанным с анализом изображений и видео, разработкой моделей и внедрением ИИ-решений в продукты
Ваш профиль после обучения
Технологический стек
Навыки
Работа с современными CV-моделями
Использование и адаптация самых передовых моделей для решения прикладных задач
Разработка моделей компьютерного зрения
Обучение и дообучение нейронных сетей (CNN, Transformers) для задач классификации, детекции и распознавания
Работа с изображениями и видео
Обработка изображений и видео: применение фильтров, преобразование, детекция объектов и сегментация
Генерация изображений и синтез данных
Использование диффузионных моделей, GAN и других подходов для генерации изображений, синтеза данных и креативных задач
Внедрение моделей в реальные бизнес-процессы
Построение конвейеров машинного обучения (Machine Learning Pipeline): от подготовки данных до развёртывания и мониторинга моделей
Работа с данными и ответственное применение ИИ
Учитывание вопросов приватности, предвзятости данных и ответственного применения технологий компьютерного зрения
Ваша профессия после обучения
Основатель ИИ-стартапа
Использует технологии компьютерного зрения для разработки собственных ИТ-решений и продуктов
Зарплата:
от 200 000 ₽
ИИ-консультант / интегратор
Помогает компаниям внедрять технологии компьютерного зрения и адаптировать их под бизнес-задачи
Зарплата:
от 150 000 ₽
ИИ-инженер / CV-разработчик
Работает с задачами на стыке разработки и ИИ: интегрирует модели в продукты и разрабатывает прикладные решения
Зарплата:
от 170 000 ₽
Computer Vision Engineer (Инженер по компьютерному зрению)
Разрабатывает системы, которые анализируют изображения и видео: от распознавания объектов до построения интеллектуальных визуальных систем
Зарплата:
от 180 000 ₽
Инженер машинного обучения с фокусом на CV (компьютерное зрение)
Внедряет и оптимизирует модели компьютерного зрения в реальных сервисах: от обучения до запуска и поддержки
Зарплата:
от 200 000 ₽
*Средняя зарплата по данным аналитики рынка (Habr Career, hh.ru)
1 семестр
База: программирование, математика и работа с данными
Ключевые дисциплины
Высшая математика для машинного обучения
Основы обработки изображений
Программирование на Python (базовое и углубленное)
Основы Linux
Что вы освоите
уверенное программирование на Python
линейную алгебру, оптимизацию и вероятности
обработку изображений (OpenCV, NumPy и др.)
основы построения моделей машинного обучения
2 семестр
Машинное обучение и нейронные сети
Ключевые дисциплины
MLOps
Алгоритмы машинного обучения
Базы данных для компьютерного зрения
Классическое компьютерное зрение
Введение в глубокое обучение
Что вы освоите
решение задач классификации, детекции и сегментации
работу с CNN (YOLO, R-CNN и др.)
обучение и валидацию моделей
Выстраивание последовательностей процессов автоматизации машинного обучения
3 семестр
Продвинутое CV и выбор специализации
Ключевые дисциплины
Трехмерные модели
Компьютерное зрение
Основы программирования на C#
Элективы: Генеративные технологии для задач компьютерного зрения, Робототехника, Дополненная реальность в компьютерном зрении
Что вы освоите
работу с трансформерами в компьютерном зрении
генерацию и обработку изображений
анализ 3D-данных и сложных сцен
оптимизацию и масштабирование моделей
4 семестр
Выпускной проект и внедрение
Что происходит на этом этапе
разработка собственного решения или продукта
работа с задачами от индустриальных партнёров
проведение исследования и экспериментов
защита магистерской работы
Ваш диплом и бонусы
Диплом магистра — подтверждение вашей квалификации
После успешной защиты вы получите диплом государственного образца. Это подтверждение вашей экспертности для работодателей и уверенный шаг в развитии карьеры
Бонусы очных студентов во время обучения
Доступ к библиотеке и событиям НИ ТГУ
Скидки в транспорте и музеях
Отсрочка от армии
Образовательный кредит под 3%
Стипендия на конкурсной основе
Учебный отпуск для работающих студентов
(до 15 дней на сессию)
(до 15 дней на сессию)
Используйте для своих учебных проектов
Незаменимый инструмент в задачах Data Science
Бесплатный доступ только для студентов ТГУ
Высочайшая скорость обработки данных
Подключайтесь онлайн из любой точки
Области применения
Математическое моделирование
Анализ Big Data (в том числе для CERN)
Инженерный консалтинг
Инженерное проектирование
Доступ к суперкомпьютеру CYBERIA от ТГУ
Разработка системы компьютерного зрения для автоматизации люминесцентного контроля лопаток газотурбинных двигателей
Разработка технического облика и архитектуры программно-алгоритмического обеспечения для контроля качества сборки элементов авиационных газотурбинных двигателей
Разработка большой модели компьютерного зрения для инспекции поверхностей продукции
Подсчет пассажиропотока общественного транспорта с использованием методов компьютерного зрения
Разработка экспериментальной последовательности этапов для исследования эффективности дистилляции знаний на основе модели DINO
Проекты, которые войдут в ваше портфолио
Во время обучения вы будете работать с реальными задачами по обработке текста и создавать решения, которые можно показать работодателю
Примеры сотрудничества
Сибирский центр изучения искусственного интеллекта и цифровых технологий
Использование компьютерного зрения для идентификации и классификации объектов
Инфоматикс
Информационно-коммуникационные и телематические комплексные системы для общественного транспорта разного типа
Северсталь
Задачи по использованию компьютерного зрения для оценки качества производимых конструкций: анализ дефектов и ОТК
GlazGo
Передовая облачная платформа для автоматизации процессов продаж (Sales Force Automation)
Эксперты и преподаватели
Программу реализуют преподаватели Томского государственного университета и специалисты индустрии, работающие с задачами анализа данных и машинного обучения. Вы будете учиться у экспертов, которые совмещают академическую подготовку и практический опыт
Артём Осинцев
Руководитель образовательной программы, преподаватель
Руководитель образовательной программы, ведущий разработчик и системный архитектор компании «Инфоматикс», кандидат технических наук
Специалист на стыке сложных систем и передовых технологий: разрабатывает архитектуры для решений в области интернет-вещей (IoT), машинного обучения и Наук о данных. Победитель хакатонов и конкурсов международного уровня, старший научный сотрудник НИЛ «БЭМС РЭС» ТУСУР. Совмещает академическую глубину, инженерную практику и видение всей программы целиком.
Специалист на стыке сложных систем и передовых технологий: разрабатывает архитектуры для решений в области интернет-вещей (IoT), машинного обучения и Наук о данных. Победитель хакатонов и конкурсов международного уровня, старший научный сотрудник НИЛ «БЭМС РЭС» ТУСУР. Совмещает академическую глубину, инженерную практику и видение всей программы целиком.
Олег Перчихин
Эксперт программы
Заместитель генерального директора по техническому зрению и роботизации ГК «ТАГАТ»
Руководит направлением, в котором компьютерное зрение встречается с промышленной роботизацией. Эксперт уровня индустрии: автор дисциплин для МАИ, РУТ (МИИТ), РУДН, спикер форумов Росатома, участник стратегических сессий Минтранса. Опыт в индустрии — более 10 лет.
Руководит направлением, в котором компьютерное зрение встречается с промышленной роботизацией. Эксперт уровня индустрии: автор дисциплин для МАИ, РУТ (МИИТ), РУДН, спикер форумов Росатома, участник стратегических сессий Минтранса. Опыт в индустрии — более 10 лет.
Евгений Абумов
Эксперт программы и преподаватель
ML-инженер, преподаватель МФТИ и Центрального университета
5 лет в индустрии с фокусом на классический ML, NLP и LLM. Работает на стыке исследований и производства, знает, как превратить гипотезу в работающий алгоритм.
5 лет в индустрии с фокусом на классический ML, NLP и LLM. Работает на стыке исследований и производства, знает, как превратить гипотезу в работающий алгоритм.
Илья Скворцов
Эксперт программы и преподаватель
ML-инженер, кандидат физико-математических наук, преподаватель НИУ ВШЭ
12 лет в индустрии. Сочетает глубокую академическую подготовку с многолетним опытом реальной разработки. Учит мыслить системно.
12 лет в индустрии. Сочетает глубокую академическую подготовку с многолетним опытом реальной разработки. Учит мыслить системно.
Диана Даммер
Преподаватель
Кандидат физико-математических наук, доцент НИ ТГУ
Закладывает академический фундамент, на котором держится качественное IT-образование. Специалист в области прикладной математики и компьютерных наук.
Закладывает академический фундамент, на котором держится качественное IT-образование. Специалист в области прикладной математики и компьютерных наук.
Алексей Друки
Преподаватель
Кандидат технических наук, доцент ИШИТР ТПУ
Более 10 лет в сферах нейронных сетей, глубокого обучения, компьютерного зрения. Автор 43 научных публикаций. Сочетает исследовательскую работу с преподаванием в одном из ведущих технических вузов страны.
Более 10 лет в сферах нейронных сетей, глубокого обучения, компьютерного зрения. Автор 43 научных публикаций. Сочетает исследовательскую работу с преподаванием в одном из ведущих технических вузов страны.
Анастасия Кока
Преподаватель
Старший преподаватель кафедры английского языка в сфере научной коммуникации НИ ТГУ
Помогает исследователям и инженерам упаковывать сложные идеи в понятную, грамотную коммуникацию.
Ренат Зиганшин
Преподаватель
Инженер по компьютерному зрению АО «ТАГАТ», преподаватель РУТ (МИИТ)
4 года в индустрии, где компьютерное зрение решает реальные задачи. Как преподаватель специализируется на целом спектре дисциплин: машинное обучение, анализ текстов, компьютерное зрение, информационный поиск.
4 года в индустрии, где компьютерное зрение решает реальные задачи. Как преподаватель специализируется на целом спектре дисциплин: машинное обучение, анализ текстов, компьютерное зрение, информационный поиск.
Евгения Землянская
Преподаватель
Продуктовый маркетолог и аналитик, Rubius
7 лет в B2B-продуктах на российском и зарубежном рынке. Работала с крупными продуктами: Planyway, Travolza, Diso и другими. Специализация — исследования пользователей и клиентский опыт.
7 лет в B2B-продуктах на российском и зарубежном рынке. Работала с крупными продуктами: Planyway, Travolza, Diso и другими. Специализация — исследования пользователей и клиентский опыт.
Денис Алексеенко
Преподаватель
Инженер по машинному обучению, ООО «КИТТ»
10 лет в индустрии — за плечами опыт реализации ML-решений в реальных бизнес-процессах. Преподает классическое машинное обучение и компьютерное зрение в Российском университете транспорта (МИИТ), где успешно соединяет строгую теорию с практикой промышленной разработки.
10 лет в индустрии — за плечами опыт реализации ML-решений в реальных бизнес-процессах. Преподает классическое машинное обучение и компьютерное зрение в Российском университете транспорта (МИИТ), где успешно соединяет строгую теорию с практикой промышленной разработки.
Анастасия Кеба
Преподаватель
Ассистент кафедры прикладной математики, кандидат физико-математических наук, НИ ТГУ
Преподает высшую математику и математическую статистику более 5 лет. Специалист, который умеет объяснять строгую теорию просто и применительно к реальным задачам бизнеса.
Преподает высшую математику и математическую статистику более 5 лет. Специалист, который умеет объяснять строгую теорию просто и применительно к реальным задачам бизнеса.
Как проходит обучение
Формат обучения
Лекции доступны в записи. Регулярные онлайн-занятия с преподавателями проходят в фиксированное время
Нагрузка
В среднем 25-30 часов
в неделю, включая лекции, практики и самостоятельную работу
в неделю, включая лекции, практики и самостоятельную работу
Структура обучения
Дисциплины выстроены последовательно: от базы к прикладным модулям
Практика с первого семестра
Студенты работают с реальными кейсами и данными, включая задачи от индустриальных партнёров
Обратная связь
Домашние задания проверяются преподавателями. Есть возможность задать вопросы и получить разбор
Программа построена так, чтобы вы могли совмещать учёбу
с основной занятостью
с основной занятостью
Сколько стоит обучение
Бюджетных мест нет, но можно оплатить обучение удобным вам способом
Можно оформить налоговый вычет и вернуть 13% стоимости обучения
Образовательный кредит под 3%
Оплата раз в семестр
Стоимость семестра
150 000₽
Образовательный кредит
от 150₽/мес
Стоимость в год
300 000₽
Кому подойдёт обучение в Онлайн-магистратуре
Не подойдёт, если вы
Ищете быстрый и лёгкий формат
Не готовы работать с теоретическими дисциплинами
Ожидаете мгновенного карьерного результата
Не планируете регулярно заниматься
Подойдёт, если вы
Уже работаете в IT
Рассматриваете образование как инвестицию в долгосрочный рост
Хотите структурировать знания и собрать сильное портфолио проектов
Понимаете, что курсов и самообучения уже недостаточно
Онлайн-курсы
Освоить конкретный инструмент
Быстро получить прикладной навык
Узкий стек технологий
Краткосрочный эффект
Курсы помогают освоить конкретный инструмент или стек
Онлайн-магистратуры ТГУ
Понять фундамент и методы
Сформировать системное мышление
Освоить математическую и алгоритмическую базу
Усилить профессиональную устойчивость
Магистратура помогает понять базу и заложить крепкий фундамент
Чем магистратура отличается от онлайн-курсов
О Томском государственном университете
НИ ТГУ — один из старейших университетов России и крупный научно-образовательный центр. Программы онлайн-магистратур объединяют академическую базу университета и современные технологии онлайн-обучения
год
1878
Год основания университета
место
7
По версии QS World University Rankings 2025
место
17
В рейтинге Forbes среди российских вузов 2025
место
4
В международном рейтинге университетов Round University Rankings 2025
место
6
В Национальном рейтинге университетов в 2024 году по версии «Интерфакса»
Участник программы «Приоритет 2030»
Федеральная программа развития университетов
Опыт дистанционного образования более 27 лет
Онлайн-магистратуры реализуются Институтом дистанционного образования НИ ТГУ — подразделением, которое более 5 лет разрабатывает и внедряет онлайн-программы высшего образования
Выпускники онлайн-магистратур получают диплом магистра НИ ТГУ
Выпускники онлайн-магистратур получают диплом магистра НИ ТГУ
Как стать студентом?
Оставьте заявку
С вами свяжется специалист приемной комиссии и подробно расскажет о всех шагах
Подготовьтесь
к вступительному испытанию на нашем тренажёре
к вступительному испытанию на нашем тренажёре
Вступительное испытание включает мотивационное письмо и тестирование по математике. Предоставим доступ к подготовительному курсу бесплатно
Дождитесь результатов вступительных испытаний
Результаты будут доступны в личном кабинете ТГУ, а также направим информацию на электронную почту
Заключите договор и внесите оплату
После прохождения оплаты и получения вузом скана подписанного договора вы попадете в списки на зачисление
Поздравялем!
Вы — студент Томского государственного университета
Хотите сделать следующий шаг в профессиональном развитии?
Оставьте заяку, мы расскажем как устроена магистратура, какие навыки вы получите и как подготовиться к поступлению
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
Часто задаваемые вопросы
Онлайн-магистратура - формат высшего образования, позволяющий изучать программы классического университета с максимальным использованием удобных онлайн-технологий
Вы получите диплом государственного образца о высшем образовании от ТГУ. Направление: 09.04.03 «Прикладная информатика»
Да, это не является обязательным критерием. Но важно, чтобы у вас уже был диплом о высшем образовании.
В программе есть вводные дисциплины, которые позволят адаптироваться и восполнить пробелы в знаниях
В программе есть вводные дисциплины, которые позволят адаптироваться и восполнить пробелы в знаниях
Учёбе нужно уделять от 25 часов в неделю. Все онлайн-занятия будут в вечернее время или в субботу, в первой половине дня, чтобы вы могли совмещать обучение с работой
Да, онлайн-магистратуры относятся к очным образовательным программам, поэтому студенты могут воспользоваться отсрочкой, при соблюдении непрерывности образования (если поступили в магистратуру в год окончания первого бакалавриата/специалитета)
Оставьте заявку на обучение и с вами свяжется специалист приёмной комиссии. Он расскажет вам о магистратуре и пригласит на день открытых дверей, где вы сможете пообщаться с экспертами и преподавателями
Вы получите информацию на почту, с которой оставили заявку на программу. Также о датах вы можете узнать в телеграм-канале онлайн-магистратур ТГУ или в группе в ВК
Вы можете оплачивать за год, по семестрам, двумя платежами в семестр. Чтобы оплата была более комфортной, можно взять образовательный кредит с господдержкой (Сбер, Т-банк)
Да, для этого необходимо будет заказать академическую справку из вашего ВУЗа, на основании которой будет принято решение о перезачёте
Бесплатная консультация
Свяжемся с вами в течении дня и ответим на все вопросы
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности