На ФКН прошла встреча с Центром практического искусственного интеллекта Сбера
Центр практического ИИ Сбера провел презентацию, где эксперты центра поделились ключевыми результатами своих исследований и разработок.
Андрей Савченко, научный директор Центра и профессор НИУ ВШЭ, осветил разработки в области распознавания и анализа эмоций. Он рассказал про их применение в презентационной аналитике, образовательных продуктах и корпоративных сервисах, а также о методах мультиканального анализа (видео, аудио, текст) и результаты внедрения легковесных моделей в реальные задачи.
Алексей Васильев, исполнительный директор по исследованию данных Центра и научный сотрудник НИУ ВШЭ, поделился результатами по созданию и тестированию методов генерации рекомендаций на основе последовательностей действий пользователей и предложил новые подходы для повышения их качества на реальных данных.
Миле Митрович, исполнительный директор по исследованию данных, рассказал про применение мультиагентных систем и специализированных DS-агентов для симуляций взаимодействия в сложных средах, оптимизации поведения и создания экспериментальных платформ для оценки рекомендательных и финтех-решений.
Максим Макаренко, исполнительный директор по исследованию данных, представил современные подходы к работе больших языковых моделей с табличными и структурированными данными — reasoning по таблицам, внедрение retrieval-augmentation, генерацию аналитических ответов, интеграцию LLM в бизнес- и научные процессы.
Иван Карпухин, руководитель направления центра фундаментальных исследований, рассказал про метод создания универсальных эмбеддингов в трансформерных моделях последовательностей событийных данных.
Николай Романенко, руководитель направления центра ИИ в медицине, рассмотрел кейсы применения ИИ в медицине, включая анализ изображений, диагностические модели и предсказание исходов на основе EHR данных.
В завершение встречи сотрудники центра анонсировали перечень тем для курсовых и дипломных работ. Темы напрямую связаны с ключевыми направлениями деятельности лаборатории и охватывают такие области, как:
- разработка и применение новых архитектур больших языковых моделей (LLM);
- создание и анализ мультиагентных систем и DS-агентов;
- методы распознавания эмоций и их интеграция в мультимодальные системы;
- проекты в области компьютерного зрения, NLP, обработки временных рядов и автоматизации машинного обучения (AutoML).
Отдельный блок тем посвящён применению ИИ в прикладных сферах: промышленности, медицине, кибербезопасности и креативных индустриях.
Этот список предоставляет студентам возможность углублённо работать над актуальными задачами, реализуя востребованные проекты, которые отвечают текущим запросам индустрии. Таким образом, каждый учащийся сможет выбрать тему в соответствии со своими научными и карьерными интересами, чтобы внести практический вклад в развитие технологий искусственного интеллекта.
