北高加索联邦大学正在积极将人工智能融入教育活动和科学发展。 学生学习神经网络，科学家应用基于人工智能的技术来分析和处理医学和农业部门的大数据。

2026年，俄罗斯总统普京指示制定并批准了一项引进人工智能技术的国家计划。 联邦人工智能发展项目旨在加速包括高等教育在内的各种行业的技术开发。

NCFU在科学研究中使用机器学习技术。 例如，由数学建模系主任兼物理数学科学候选人Pavel Lyakhov领导的数学和计算机科学学院的一组科学家正在开发一些用于分析医疗数据的神经网络平台，如皮 来自联邦大学高级工程学院的科学家已经获得了一个独特的基于人工智能的土壤和作物分析系统的专利。 它可以让你分析土壤和冰的物理化学性质。 NCFU医学和生物学院积极利用人工智能技术处理DNA分析过程中的大数据，并开发人工智能平台来评估2型糖尿病的风险。 

"我们认为人工智能是一种变革性技术，可以而且应该用于解决科学和高等教育领域的问题。 此外，它只是一个帮助研究人员减少常规任务的工具：它分析数据阵列，对复杂的物理或生物过程进行建模，并生成过程开发选项。 为了加快人工智能在经济、公共和社会领域的实施速度，除了基础专业教育外，还需要培训具备数字技能的专家。

因此，在NCFU，在"数字部门"（俄罗斯联邦教育和科学部和财政部的一个项目，根据优先2030计划实施），每年有超过2,000名学生获得与基础专业并行的数字能力。 例如，在相关领域研究以下学科："计算语言学与人工智能"，"人工智能与教育中的AR/VR"，"智能信息法律系统"等。

以N.I.Chervyakov教授命名的NCFU数学和计算机科学学院计算数学和控制论系主任Mikhail Babenko谈到了培训人员和实施科学项目的经验。 

"我们学院的人工智能研究已经在第二年开始，以熟悉机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）的能力为格式，使用流行数据集的例子，即已经成为传统的训练数据集。 此外，随着从高等代数和几何领域获得必要的基本知识和技能，数学分析，概率论，数理统计，当然还有编程，掌握了基本方法和算法的数学装置，以及后来的合奏算法。 以N.I.Chervyakov教授的名字命名的Ncfu数学和计算机科学学院计算数学和控制论系主任、物理数学科学博士米哈伊尔*巴班科(Mikhail Babenko)说，对学生来说，深入理解智能数据处理的过程非常重要，而不仅仅是教他"按键盘上的正确按钮"。

随着神经网络的工作，NCFU学生学习与智能数据处理相关的任务。 许多人选择AI相关的主题为他们的最终资格论文。

"在硕士学位的框架内，研究了解决聚类，排名和异常检测等更为罕见但重要的任务的方法;构建推荐系统的原则，特殊的ANN架构，如用于处理图像的超精 真实数据、变压器、自动编码器等.，该列表随着AI的发展而不断更新，"Mikhail Babenko补充道。

专家强调，研究生还与人工智能合作，人工智能作为其论文的一部分，在需要相关领域额外知识和技能的神经网络领域进行研究。 我们还与其他学院、研究所和大学的同事进行联合研究，他们需要人工智能解决方案的建议和支持。