- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, S909
Закон. 2024. № 4. С. 120-134.
Шабалин А. М., Meshchaninov V., Бадмаев Т. М. et al.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2023
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:
- Разработка учебно-методических материалов на основе индустриальных кейсов с участием Сбера;
- Привлечение лучших специалистов Сбера к проведению обязательных дисциплин, дисциплин по выборку и факультативов для студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ;
- Организация и проведение профильных хакатонов для студентов с возможностью прохождения победителями сокращенной процедуры отбора при приеме на работу в Data Science подразделения Сбера;
- Организация и проведение воркшопов и конференций с участием студентов, позволяющих, в том числе, сформировать представление о карьерных траекториях в сфере разработки решений на основе искусственного интеллекта;
- Обеспечение трудоустройства выпускников (первого и второго года) и студентов факультета компьютерных наук ВШЭ на более высокие стартовые позиции в Data Science подразделениях Сбера;
- Формирование центра компетенций и обмен экспертизой в целях методологической поддержки других образовательных программ Сбера.
На ФКН прошла встреча с Лабораторией Искусственного Интеллекта Сбера
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.
