ФКН и Центр ИИ приглашают принять участие в соревновании по бинаризации нейросетей Binary Super Resolution Challenge
С 18 июля по 15 октября факультет компьютерных наук и Центр ИИ НИУ ВШЭ приглашают принять участие в онлайн-соревновании Binary Super Resolution Challenge (BSRC-2023). 50 лучших команд получат призы, а три лидера — денежное вознаграждение.
Разработка бинарных моделей для задач сверхвысокого разрешения может улучшить качество обработки изображений. Предложенные решения позволят сжать и оптимизировать модели компьютерного зрения для использования на мобильных устройствах. Чем меньше модель, тем выше скорость и общая производительность системы.
Михаил Густокашин, председатель экспертной комиссии
«Задача увеличения разрешения на лету имеет большую практическую значимость, и предложенные участниками модели могут быть внедрены в каждый смартфон в мире в ближайшем будущем. Участники могут объединиться в команды, состоящие из специалистов по машинному обучению и по алгоритмическому программированию, — это поможет создать одновременно качественные и быстрые решения. В этом конкурсе особенно важна поддержка менторов команд, например преподавателей курсов по машинному обучению и нейронным сетям. Для менторов лучших команд предусмотрены отдельные награды».
Алексей Наумов, член экспертной комиссии
«Научные соревнования (challenges) являются неотъемлемой частью конференций по машинному обучению, например ICML или NeurIPS. В отличие от хакатонов, в научных соревнованиях участникам важно не только “побить” существующие лучшие решения, но и предложить оригинальный научный подход. В рамках конференции Fall into ML мы также решили запустить несколько соревнований. Первое из них — Binary Super Resolution Challenge. Мы приглашаем студентов, аспирантов и их научных руководителей принять участие! Победители соревнования получат возможность представить свое решение на Fall into ML».
Анна Козырева, председатель оргкомитета
«Эксперты поддержали идею провести соревнование по типу Kaggle, в котором участники экспериментируют с различными методами и соревнуются друг с другом, чтобы создать лучшие модели. Такой формат соревнований является одним из наиболее популярных среди специалистов разного уровня в области ИИ».
Если вы увлекаетесь машинным обучением и нейронными сетями, не упустите возможность показать свои навыки и выиграть призы.
Узнать больше и оставить заявку на участие можно на официальном сайте.
Задать вопросы об участии можно в телеграм-канале BSRC-2023 или по электронной почте bsrc@hse.ru.
Вам также может быть интересно:
Кентавры среди нас: эксперты обсудили условия эффективного применения ИИ
Искусственный интеллект стремительно меняет образование, научную работу и подготовку публикаций. Большую часть исследовательских, аналитических и учебных задач человек решает вместе с ИИ. При этом навыка пользоваться нейросетями недостаточно: необходимо тщательно проверять результаты, понимать ограничения алгоритмов и определять границы ответственности. Эти вопросы обсудили участники сразу нескольких секций II Дискуссионного экспертного форума НИУ ВШЭ.
На Школе ФКН ВШЭ по искусственному интеллекту учителя погрузились в анализ данных и машинное обучение
С 6 по 10 октября факультет компьютерных наук (ФКН) Высшей школы экономики организовал первую Школу по искусственному интеллекту для учителей информатики и математики . Ее участниками стали 72 педагога из разных регионов России. Обучение по трем направлениям проходило в течение пяти дней в университетском учебном центре «Вороново».
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».