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

Наука

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.

ФКН и ЮФУ: год продуктивного партнерства

ФКН и ЮФУ: год продуктивного партнерства
С 2025–2026 учебного года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и Южный федеральный университет развивают совместные образовательные и исследовательские проекты. Ключевым направлением стал исследовательский трек для студентов ЮФУ в рамках программы «Топ-специалисты по искусственному интеллекту», где ребята выполняют научную работу под руководством преподавателей НИУ ВШЭ.

Ускорение, точность и самокоррекция: ученые ФКН ВШЭ на международной конференции ICML-2026

Мишан Алиев, Олег Дешеулин, Денис Ракитин, Анна Карпова
Исследователи факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ представили свои проекты в южнокорейском Сеуле на международной конференции по машинному обучению ICML 2026, одном из главных научных событий в своей области. Сразу несколько исследований сотрудников факультета были удостоены высокого статуса Spotlight .

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, направленных на поддержку молодых ученых. Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 31 из Высшей школы экономики. На средства грантов будут проведены исследования, направленные на решение конкретных задач в рамках приоритетов научно-технологического развития, которые определены в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.

Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм для точных прогнозов финансовых рядов

Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм для точных прогнозов финансовых рядов
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сравнили более 200 тысяч конфигураций моделей для прогноза цен акций и реализованной волатильности и показали, что его можно улучшить, если заранее отсеять шумы конкретных частот. Этот прием повысил точность в 65% случаев. Также авторы разработали собственный алгоритм, сопоставимый с лучшими моделями по точности, но при этом требующий меньше вычислительных мощностей. Исследование опубликовано в журнале Applied Soft Computing.

Исследователи ФКН посетили Китайский университет Гонконга в Шэньчжэне

Исследователи ФКН посетили Китайский университет Гонконга в Шэньчжэне
Делегация факультета компьютерных наук, в которую вошли представители Института искусственного интеллекта и цифровых наук, а также группа студентов, посетила вуз-партнер факультета — Китайский университет Гонконга в Шэньчжэне.

Статья сотрудников HDI Lab получила Spotlight доклад на конференции AISTATS 2026