Абитуриентам
Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.
Студентам
Выпускникам

О Физтехе
МФТИ является одним из ведущих технических вузов России. Институт по праву занимает лидирующее место по качественному приему абитуриентов и квалифицированной подготовке выпускников. Студенты и выпускники МФТИ являются представителями узкого круга лиц, которые, благодаря окружающим их возможностям междисциплинарного научного образования, могут в полной мере реализовать свой потенциал.
Образование
Уникальная «Система обучения Физтеха» является одним из лучших подходов к образованию, что доказывает ее существование почти в неизменном виде уже более 60 лет. Получение фундаментального образования в области математики и физики, предварительное знакомство с избранной специализацией наряду с приобретением навыков самостоятельной работы уже на 4м курсе обеспечивают каждого студента объемом знаний и опыта полноценного ученого. Таким образом, к окончанию обучения студенты уже имеют значительные достижения в избранном ими направлении деятельности.
Наука и инновации
Исследования в МФТИ охватывают широкий круг областей теоретической и экспериментальной физики, энергетики и биомедицины, химии и прикладной математики. Поддержка ряда государственных и частных научных и инвестиционных фондов позволяет нашим ученым каждый день вести разработки на переднем крае науки, чтобы сделать мир более совершенным, удобным и безопасным.
Новости науки

Научный семинар кафедры 9 октября 2020 г.

9 октября (в пятницу) в 17:00 состоится научный семинар кафедры высшей математики МФТИ в дистанционном режиме.
Ссылка на конференцию Zoom

Докладчик: Заур Мухадинович Шибзухов

Тема доклада: "Об одном подходе к робастному машинному обучению"

Аннотация:
Рассматривается один новый подход к построению алгоритмов машинного обучения (задачи регрессии, классификации и кластеризации), основанный на минимизации функций среднего от конечных наборов параметризованных функций. Рассматриваются алгоритмы обучения, основанные на принципе итеративного перевзвешивания. Приводятся иллюстративные примеры.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях