- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
E-mail: info@teta.mts.ru
Кафедра компании МТС готовит востребованных ИТ-специалистов по направлению «Deep learning». Студенты смогут получить практические знания по профильным дисциплинам, выполнить прикладные проекты, которые точно пригодятся в профессии, и поработать с современными технологическими инструментами МТС. Все образовательные проекты на кафедре ведут практикующие сотрудники МТС.
Основные направления деятельности кафедры:
- Генеративные модели искусственного интеллекта
- BigData и работа с данными
- Создание и поддержка инфраструктуры для больших данных
Базовая кафедра МТС предоставляет студентам ФКН ВШЭ возможность прохождения учебной практики, а также организует трудоустройство лучших студентов в компанию с сокращенными этапами отбора.
Aleksei Samarin, Nazarenko A., Nazarenko D. et al.
Machine Learning and Knowledge Extraction. 2026. Vol. 8. No. 10.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov et al.
In bk.: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX. Selected Papers from the XXVII International Conference on Neuroinformatics, October 20-24, 2025, Moscow, Russia. SCI, volume 1241. Vol. 1241. Cham: Springer, 2026. P. 34-46.
Aleksei Samarin, Nazarenko A., Kotenko E. et al.
math. arXiv. Cornell University, 2025. No. 2511.20141.
Работали в командах и с нуля собирали собственных ИИ-агентов
В рамках фестиваля Дней компьютерных наук ФКН прошёл прикладной мастер-класс от команды МТС по искусственному интеллекту для студентов Вышки.
🎙️Ведущий: Иван Копылов, академический руководитель магистратуры «Исследования и предпринимательство в ИИ», эксперт лаборатории робототехники ФКН и ведущий разработчик центра CV MWS AI.
За несколько часов студенты:
➡️разобрались в принципах работы ИИ-агентов
➡️получили базовое понимание того, как их проектировать и запускать
➡️провели питчинги своих агентов в финале
➡️получили призы от МТС за лучшие решения
→ Среди проектов — решения для организации студенческих мероприятий, переводчик с «зумерского» на «миллениальский», а также инструменты для поддержки работы салона красоты и другие идеи.
💻 Работа велась с использованием MWS GPT Model Hub — участники собирали агентов и тестировали свои решения прямо в процессе