• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Январь 2025
1ср2чт3пт4сб5вс6пн7вт8ср9чт10пт11сб12вс13пн14вт15ср16чт17пт18сб19вс20пн21вт22ср23чт24пт25сб26вс27пн28вт29ср30чт31пт
Май 2025
1чт2пт3сб4вс5пн6вт7ср8чт9пт10сб11вс12пн13вт14ср15чт16пт17сб18вс19пн20вт21ср22чт23пт24сб25вс26пн27вт28ср29чт30пт31сб
Июнь 2025
1вс2пн3вт4ср5чт6пт7сб8вс9пн10вт11ср12чт13пт14сб15вс16пн17вт
30
  • Сегодня
  • Завтра

Вторник, 17 июня

09:30

V Конференция «Читающая школа»

11:00

Мастермайнд Института образования: разбор кейсов по обучению предпринимательству

12:00

Консультация для абитуриентов бакалаврской программы «Городское планирование»

13:00

Семинар Департамента теоретической экономики: доклад Алексея Смирнова «Experimentation with Private Payoffs»

онлайн
17:00

Вебинар для абитуриентов бакалаврской программы «Управление бизнесом»: «Ответы на вопросы про поступление»

онлайн
18:00

Показ портфолио в рамках конкурса «Раннее приглашение» для абитуриентов магистерской программы «Международный менеджмент»

онлайн
18:00

Клуб «Мусуби»: Танабата

18:10

Семинар ПГ «Групповое сознание участников университетской среды»: «Результаты и перспективы исследования. Рефлексия опыта работы в проектной группе»

онлайн
19:00

Встреча Проектного клуба Центра управления проектами: «Управление проектами инженерных и инфраструктурных преобразований»

19:30

Мастер-класс Центра управления и коммуникаций: «Прием в переговорах: обмен тем, что имеет различную ценность»

онлайн

Среда, 18 июня

17:30

Лекция магистерской программы «Машинное обучение в цифровом продукте» и Авито: «Kaggle: лучшая платформа для прокачки навыков и карьерного роста в Data Science»

онлайн
18:00

Вебинар для абитуриентов бакалаврской программы «Технологии анализа данных в бизнесе»: встреча с академическим руководителем программы

онлайн
18:00

День открытых дверей магистерской программы «Педагогическое образование»: «Заинтересовать нельзя заставить: роль учебной мотивации в образовании»

онлайн
19:00

Вебинар для абитуриентов магистерских программ «Финансовый инжиниринг» и «Инвестиции на финансовых рынках»: «Как изменение процентной ставки влияет на финансовые активы?»

онлайн
19:00

Семинар ПГ «Диадный подход к анализу проблем конфликтов и сотрудничества в мировой политике»: «Дискурсивные структуры союзничества - институциональный подход»

19:00

Семинар ПГ «Особенности переработки эмоциональных слов»: докладчик - Татьяна Сысоева

Иллюстрация к новости: Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте

Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте

Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».

Иллюстрация к новости: Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта

Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.

Иллюстрация к новости: Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения

Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения

25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.

Иллюстрация к новости: «Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»

«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»

Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.

Иллюстрация к новости: НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны

НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны

В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.

Иллюстрация к новости: «В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»

«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.

Иллюстрация к новости: Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»

Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.

Иллюстрация к новости: Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции

Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции

Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.

Иллюстрация к новости: Ученые НИУ ВШЭ предложили модель, лучше других определяющую тематику текстов

Ученые НИУ ВШЭ предложили модель, лучше других определяющую тематику текстов

Тематические модели — алгоритмы машинного обучения, способные сортировать большие объемы текстов по темам. Исследователи из НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге сравнили пять тематических моделей и определили, какие из них работают лучше. Наименьшее число ошибок показали две модели, одна из которых, GLDAW, — разработка Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге. Статья опубликована в журнале PeerJ Computer Science.

Иллюстрация к новости: «Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»

«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Университет Иннополис провели для студентов, аспирантов и молодых ученых недельную школу, посвященную применению математики в машинном обучении и искусственном интеллекте. 50 участников Spring into ML прослушали 24 доклада о машинном обучении, участвовали в тематических питч-сессиях и прошли два мини-курса по диффузионным моделям — развивающейся области ИИ для генерации данных.