Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, S909
Чернозатонская Е. В., Фуколова Ю. В., Комаров М. М. и др.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2023.
Gromov V., Dang Q. N., Kogan A. et al.
PeerJ Computer Science. 2024.
Aristov V., Aliev M., Stroganov A. et al.
In bk.: AIP Conference proceedings: Volume 2996, Issue 1. Vol. 2996. Iss. 050004. AIP Publishing LLC, 2024.
Shabalin A., Meshchaninov V., Chimbulatov E. et al.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
Основная задача базовой кафедры – расширить сотрудничество Сбера с факультетом компьютерных наук по подготовке высококвалифицированных ИТ-специалистов для решения задач в сфере искусственного интеллекта и финансовых технологий.
Кафедра объединяет высокий научно-исследовательский и педагогический потенциал факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ с обширным практическим опытом, глубокой экспертизой и накопленными прикладными и теоретическими знаниями в области решений на основе искусственного интеллекта, предоставляемыми сотрудниками Сбера.
Создание кафедры стало продолжением магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных», открытой в 2017 году совместно ФКН НИУ ВШЭ и Сбером.
Основные функции кафедры:
На встречу со студентами пришли представители разных областей Лаборатории ИИ Сбера, чтобы рассказать о своей деятельности и проектах, которые можно выполнить в рамках курсовой или выпускной квалификационной работы.
Глеб Гусев, директор Лаборатории ИИ Сбера, рассказал студентам про экспоненциальный рост спроса на исследования искусственного интеллекта, структуру и проекты лаборатории, а также про ее основную миссию - объединять AI бизнес и AI науку.
Иван Киреев, руководитель центра глубокого машинного обучения, описал задачи центра и последовательность транзакции в нейронной сети и библиотеку Pytorch-Lifestream, а Дмитрий Симаков, руководитель группы ML 2.0, разъяснил про AutoML, разработку моделей в данной парадигме, тестировку и основные причины использования AutoML.
Алексей Васильев, руководитель группы рекомендательных систем, поделился информацией об основной Open Sourse библиотеке в области рекомендаций, фреймворке для моделирования реакции пользователя на предложения рекомендательной системы, а также о контекстных рекомендациях и тематических сегментациях диалогов.
Андрей Савченко, научный директор и руководитель центра фундаментальных исследований, рассказал про анализ изображений и видео в различных проектах Лаборатории, таких как GigaPevt и High-Speed Emotion recognition library. Также, Андрей презентовал студентам темы курсовых и дипломных работ от Лаборатории ИИ Сбера, среди которых есть как программные, так и исследовательские проекты в сфере ИИ.