Новости

ФКН провел Дни факультета в Липецке

ФКН провел Дни факультета в Липецке
17 и 18 ноября сотрудники факультета компьютерных наук ВШЭ провели Дни факультета в школах Липецка. Основная цель Дней — рассказать о ФКН и провести научно-популярные лекции для педагогов и старшеклассников

Студенты НИУ ВШЭ стали победителями в конкурсе научных статей по ИИ AIJ Science на конференции AI Journey 2023

Студенты НИУ ВШЭ стали победителями в конкурсе научных статей по ИИ AIJ Science на конференции AI Journey 2023
В Москве проходит Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey 2023, организованная Сбером. В рамках мероприятия состоялся конкурс научных статей по теме искусственного интеллекта AIJ Science, победу в котором одержали аспирант факультета компьютерных наук Вышки Александр Рогачев и студент 4-го курса бакалавриата ФКН ВШЭ Егор Егоров. Исследование было выполнено в рамках Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) ВШЭ.

Искусственный интеллект в науке и образовании: в Учебном центре «Вороново» прошел выездной семинар академического кадрового резерва

Российские постдоки на выездном семинаре в УЦ «Вороново»
20-22 октября состоялся выездной семинар академического кадрового резерва в Учебном центре «Вороново». Он был посвящен возможностям и механизмам использования искусственного интеллекта в науке и образовании. В целях интеграции в академическую среду НИУ ВШЭ в семинаре приняли участие российские постдоки – Айсылу Атаева, Ирина Буланова, Елена Сологуб и Вероника Сытник.

Искусственный интеллект в науке и образовании: новые возможности и границы допустимого

Искусственный интеллект в науке и образовании: новые возможности и границы допустимого
20-22 октября 2023 года в Учебном центре "Вороново" прошел выездной семинар академического кадрового резерва "Искусственный интеллект в науке и образовании".

Центр ИИ НИУ ВШЭ принимает участие в AIRI Seminars

Центр ИИ НИУ ВШЭ принимает участие в AIRI Seminars
Ученый Центра ИИ НИУ ВШЭ Федор Ратников выступит с докладом на семинаре AIRI. Присоединиться к мероприятию можно на YouTube-канале AIRI 20 сентября в 17:00.

«Летняя школа по аналитике и Data Science — возможность получить информацию из первых уст»

«Летняя школа по аналитике и Data Science — возможность получить информацию из первых уст»
В конце августа в Центре культур Вышки прошла летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. В ней приняли участие более 300 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, «Тинькофф», МТС, X5 Group, Альфа-Банка, «Мегафона», «Дзена», VK, а также сотрудники ФКН.

НИУ ВШЭ на международной конференции AI IN 2023

НИУ ВШЭ на международной конференции AI IN 2023
17-18 августа в Университете Иннополис состоялась международная конференция по искусственному интеллекту для бизнеса «AI IN 2023». В течение двух дней эксперты провели 19 дискуссий, где анализировали опыт внедрения ИИ в производство, нефтегазовую, энергетическую промышленность, медицину  и другие отрасли. НИУ ВШЭ на конференции  представляли ведущий научный сотрудник лаборатории методов анализа больших данных ФКН Федор Ратников и научный сотрудник лаборатории Михаил Лазарев.

В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике

В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров) и Национальным центром физики и математики провели II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.

Глубокие нейронные сети сделают экспе­ри­мен­таль­ную физику элементарных частиц дешевле

Глубокие нейронные сети сделают экспе­ри­мен­таль­ную физику элементарных частиц дешевле
Решение предложила коллаборация MODE, куда входят и специалисты из НИУ ВШЭ

Специалисты по ИИ разработали алгоритм для определения свойств двумерных материалов на основе их дефектов

Специалисты по ИИ разработали алгоритм для определения свойств двумерных материалов на основе их дефектов
Характеристики графена или нитрида бора можно будет подобрать под конкретную задачу