О Центре
Центр ведет исследования на стыке двух активно развивающихcя сегодня областей анализа данных: глубинного обучения и байесовских методов машинного обучения. Глубинное обучение - это раздел, подразумевающий построение очень сложных моделей (нейронных сетей) для решения таких задач, как классификация изображений или музыки, перенос художественного стиля с картины на фотографию, предсказание следующих слов в тексте. В рамках байесовского подхода для решения подобных задач рассматриваются вероятностные модели, опирающиеся на аппарат теории вероятностей и математической статистики.
Центр создан на основе исследовательской группы байесовских методов машинного обучения Д.П. Ветрова.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
-.jpg "От робота-пылесоса до биоинформатики: лекции ФКН ВШЭ на фестивале «Наука и мороженое» на ВДНХ")
От робота-пылесоса до биоинформатики: лекции ФКН ВШЭ на фестивале «Наука и мороженое» на ВДНХ
В июне факультет компьютерных наук ВШЭ принял участие в просветительском фестивале «Наука и мороженое» на ВДНХ. Эксперты факультета подготовили для гостей цикл научно-популярных лекций и интерактивную площадку с робототехникой. Мероприятия ФКН проходили на шести площадках, включая Музей транспорта Москвы, музей БИОТЕХ, радиостанцию и другие объекты Музейного города. Фестиваль посетило более 6 тысяч человек.