• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новости

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.

День абитуриента факультета компьютерных наук: апрель 2025

День абитуриента факультета компьютерных наук: апрель 2025
6 апреля в центральном атриуме кампуса ВШЭ на Покровском бульваре прошел день абитуриента факультета компьютерных наук.

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».

Состоялся второй форум выпускников ФКН

Состоялся второй форум выпускников ФКН
4 апреля в рамках ежегодных Дней компьютерных наук прошел второй форум выпускников ФКН

Большие языковые модели теперь не требуют мощных серверов

Большие языковые модели теперь не требуют мощных серверов
Ученые «Яндекса», НИУ ВШЭ, MIT, KAUST и ISTA совершили прорыв в оптимизации LLM. Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с ведущими научно-технологическими вузами разработала метод быстрого сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с моделями достаточно смартфона или ноутбука и не нужно использовать дорогие серверы и мощные GPU.