НИУ ВШЭ получил самый высокий грант программы «Приоритет-2030»
Высшая школа экономики подтвердила свои ведущие позиции в первой группе направления «Исследовательское лидерство» программы «Приоритет-2030». Кроме этого, университет получил самый высокий грант для обучения студентов цифровым компетенциям, продемонстрировав лидерство в образовании в области цифровых технологий и искусственного интеллекта.
Сергей Рощин
«ВШЭ последовательно с 2017 года развивает концепцию тотального формирования цифровых компетенций и компетенций работы с большими данными у студентов всех образовательных программ и направлений. И это дает результаты и заложило фундамент лидерства НИУ ВШЭ в образовании в области искусственного интеллекта. И позволит в дальнейшем развивать инструменты искусственного интеллекта и работы с большими данными по отношению к различным предметным областям», — отметил проректор НИУ ВШЭ Сергей Рощин.
Проект Data Culture, ставший для любого вышкинца обязательным элементом подготовки, с 2022 года при поддержке Минобрнауки России и Минцифры России был интегрирован в проект «Цифровая кафедра» программы «Приоритет-2030».
Студенты всех направлений подготовки изучают методы и инструменты анализа больших данных для решения профессиональных задач. В независимой оценке сформированности сквозных цифровых навыков принимают участие представители ведущих российских цифровых компаний.
Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ и проекта «Цифровая кафедра»:
«Сегодня Data Culture — это большая система, для работы которой мы ежегодно привлекаем больше ста преподавателей и ассистентов, разрабатываем новые методические материалы, создаем онлайн-курсы, прорабатываем с академическими руководителями новые возможности в дисциплинах и проектах для студентов. У нас преподают разработчики и аналитики из крупнейших ИТ-компаний, в проект активно вовлекаются наши выпускники. Безусловно, именно Data Culture стала фундаментом, позволившим нам занять лидерские позиции по обучению студентов “цифре”.
При этом мы только в начале пути. Сейчас происходит качественный сдвиг в сфере ИИ, связанный с появлением больших генеративных моделей и с ростом объемов доступных данных во многих областях. Современные методы ИИ во многом сырые, они сложны в использовании, зачастую нет простых и удобных инструментов, но все равно мы должны дать студентам всех направлений навыки применения ИИ в своих задачах. Мы уже проектируем и встраиваем курсы по адаптации нейросетевых методов для прикладных задач. В ближайшее время мы усилим проектную составляющую в обучении: каждый студент должен будет подтвердить свои цифровые компетенции, выполнив проект с применением современных методов машинного обучения и ИИ. Мы уверены, что ИИ — это важный инструмент, который трансформирует многие профессии и процессы, и наши студенты точно смогут возглавить эту трансформацию».
Вышка открыта для взаимодействия с другими университетами. Образовательный ИТ-модуль Вышки может быть реализован не только в рамках программ двойных дипломов с НИУ ВШЭ, но и отдельно в смешанном или полностью онлайн-формате. Разработанная в Высшей школе экономики модель интеграции модулей по цифровым компетенциям в основные образовательные программы позволит овладеть цифровыми компетенциями студентам любых направлений подготовки.
Вам также может быть интересно:
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.
Искусственный интеллект предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов. Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Вышка запускает курс повышения квалификации по ИИ в образовании
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает курс повышения квалификации по искусственному интеллекту в образовании. Программа предназначена для педагогов, преподавателей, методистов, планирующих интегрировать технологии ИИ в учебный процесс, а также для управленческих команд образовательных учреждений, заинтересованных в улучшении образовательных процессов через внедрение ИИ.
«Многие хотят создавать продукты на базе ИИ и стать конкурентоспособнее»
В 2024 году на магистерскую онлайн-программу «Искусственный интеллект», реализуемую факультетом компьютерных наук ВШЭ, поступило рекордное количество первокурсников — более 300. Откуда такой высокий интерес к ИИ, как строится обучение и какими новыми компетенциями будут обладать выпускники программы, рассказала ее академический руководитель Елена Кантонистова.
Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке
Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.
Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз
Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.