Открылся прием заявок на олимпиаду «Статистическая теория обучения»
.jpg "Открылся прием заявок на олимпиаду «Статистическая теория обучения»")
До 16 марта продлится регистрация на совместную олимпиаду НИУ ВШЭ и Сколтеха. Победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению отбора на магистерскую программу «Статистическая теория обучения». Победители олимпиады прошлого года рассказали новостной службе портала о своей учебе в совместной магистратуре.
Олимпиада проводится в два этапа: заочный отбор участников по портфолио и очный этап, который традиционно проходит в кампусе Сколтеха в начале апреля. Во время очного отбора абитуриенты проходят три испытания: интервью с комиссией, состоящей из сотрудников ФКН и Сколтеха, и письменные экзамены по математике и английскому языку в формате TOEFL ITP.
Принять участие в олимпиаде могут выпускники и студенты выпускных курсов программ бакалавриата, специалитета или магистратуры по направлению «Прикладная математика и информатика» и смежным дисциплинам.
Тамерлан Таболов,
студент первого курса магистратуры «Статистическая теория обучения»
Мы с друзьями долго выбирали магистратуру в области data science. И решили, что в этой области науки, да еще с упором на теорию, ничего лучше «Статистической теории обучения» в России нет. Отборочный этап — конкурс портфолио — мы все прошли. Очный этап состоял из трёх частей: теста по английскому, теста по математике и алгоритмам и собеседования. С английским ни у кого проблем не было. Подготовиться к математике и алгоритмам вполне реально, как я сейчас понимаю: достаточно решать варианты прошлого года и повторять темы базовых курсов бакалавриата. Но когда я зашёл в аудиторию и взглянул на листочек с задачами, то подумал: я тут ничего не решу, можно идти и готовиться к обычному поступлению. Но потом посидел, потупил – и в итоге справился со всеми задачами, кроме одной.
А вот из-за собеседования пришлось понервничать. Никто не понимал, чего конкретно от нас хотят, о чём будут спрашивать. Да и сам формат необычный: мы не привыкли вот так вот стоять и пять-десять минут вещать о том, какие мы классные. В итоге поступили по олимпиаде не все, но многие из тех, кому не повезло, потом прошли по обычному конкурсу.
Первый курс магистратуры очень радует. Обучение ведётся полностью на английском, а значит, что, во-первых, можно хорошо его подтянуть, во-вторых, тут немало иностранцев как среди студентов, так и среди преподавателей, с которыми интересно общаться. Так как программа совместная, у нас есть возможность выбирать из большого набора хороших курсов и научных руководителей ВШЭ и Сколтеха, а ещё есть доступ к двум прекрасным корпусам в разных частях Москвы. Вышка и Сколтех идеологически отлично дополняют друг друга, хотя иногда случаются формальные неурядицы. Но программа молодая, она ещё развивается и постоянно становится лучше.
Магистратура «Статистическая теория обучения» существует уже третий год, обучение проходит на стыке статистики, оптимизации и машинного обучения. Руководит программой профессор НИУ ВШЭ и Сколтеха, факультетов математики и экономики Гумбольдтского университета, института Вейерштрассе Владимир Спокойный. По его словам, выпускники получат карьерные перспективы, как в академической области, так и в бизнесе и инновациях, поскольку программа объединяет науку и самые передовые инновации в области информационных технологий.
Софья Дымченко,
студентка первого курса магистратуры «Статистическая теория обучения»
Обстоятельства так складывались, что я до последнего думала – на олимпиаду не успеваю. Но друг убедил меня все-таки подать документы. Тогда я впервые в жизни писала мотивационное письмо и впервые просила рекомендации от преподавателей. Из испытаний меньше всего меня заботил английский, я знала, что получу зачёт. Больше всего переживала из-за презентации: не очень люблю публичные выступления. Но все меня поддерживали, и в целом комиссия была очень приятная. Без каверзных вопросов не обошлось, но в целом все прошло хорошо.
Эту программу я выбрала, потому что, во-первых, очень круто иметь возможность получать «плюшки» из обоих университетов. Во-вторых, здесь уклон на теоретические основы data science. В-третьих, я поступила весной – и могла отдыхать летом, не готовясь больше к экзаменам.
Я абсолютно не жалею, что поступила. Мне нравятся выбранные курсы, хотя некоторые из них довольно большой челлендж (например, вычислительная линейная алгебра). Немного непривычна система Сколтеха: индустриальная практика, Innovation Workshop, зимний майнор, инновационные кредиты. Но я учусь с друзьями с ФКН и познакомилась со многими новыми людьми — спасибо Innovation Workshop.
Вам также может быть интересно:
«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Университет Иннополис провели для студентов, аспирантов и молодых ученых недельную школу, посвященную применению математики в машинном обучении и искусственном интеллекте. 50 участников Spring into ML прослушали 24 доклада о машинном обучении, участвовали в тематических питч-сессиях и прошли два мини-курса по диффузионным моделям — развивающейся области ИИ для генерации данных.
В России разработана программа для диагностики дислексии
Ученые НИУ ВШЭ создали инструмент, который оценивает наличие и степень дислексии у школьников, учитывая их пол, возраст, класс школы и данные видеоокулографии. В 2024 году планируется внедрение программы в клиническую практику. Исследования проводились специалистами в области машинного обучения и нейролингвистами в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Студенты со всей России пройдут интенсив по компьютерным наукам от ВШЭ и «Яндекса»
С 1 по 13 апреля в Москве на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ пройдет бесплатный студкемп по машинному обучению, организованный в рамках программы «Яндекса» для студентов IT-специальностей. За две недели студенты изучат материал, на освоение которого в рамках традиционных программ уходит от пары месяцев до нескольких семестров. Они получат фундаментальные знания в области искусственного интеллекта, а также познакомятся с практиками применения нейросетей в сервисах «Яндекса».
Нейросети всевластья: ИИ распутывает клубок взаимоотношений людей, эльфов и хоббитов
3 января родился один из самых популярных писателей прошлого века Джон Рональд Руэл Толкин. Исследователи из НИУ ВШЭ, AIRI и МИСИC использовали машинное обучение для исследования социальных связей между персонажами его вселенной Средиземья. Ученые считают, что этот подход найдет применение во многих сферах за пределами литературы. Результаты работы опубликованы в IEEE Xplore.
«Каждая статья на NeurIPS — значительный результат»
Сотрудники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ представят 12 своих работ на 37-й конференции NeurIPS. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems — одно из самых значительных событий в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом году она пройдет с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане (США).
Совместный проект ученых НИУ ВШЭ и СурГУ поможет предотвратить повторные инфаркты и инсульты
Один из проектов, победивших на конкурсе «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ в июне этого года, посвящен технологиям машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома. Его реализуют Международная лаборатория биоинформатики НИУ ВШЭ и Научно-образовательный центр Медицинского института Сургутского государственного университета. Как зародился этот совместный проект, чем он поможет пациентам и как будет организована работа по его реализации, рассказывает заведующая Международной лабораторией биоинформатики, доцент ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.
На факультете компьютерных наук открываются новые лаборатории
По итогам конкурса проектов на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ открываются две новые лаборатории. Лабораторию матричных и тензорных методов в машинном обучении возглавит Максим Рахуба, доцент департамента больших данных и информационного поиска. Лабораторией облачных и мобильных технологий будет руководить профессор департамента программной инженерии Дмитрий Александров.
«Интерес к приложениям машинного обучения в биоинформатике с каждым годом растет»
28–30 августа, накануне нового учебного года, факультет компьютерных наук ВШЭ провел четвертую летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. В этом году на событие зарегистрировались 670 человек, более 300 посетили ее очно.
ФКН в четвертый раз проведет летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике
На факультете компьютерных наук Вышки с 28 по 30 августа пройдет летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. В течение трех дней участников ждут лекции и семинары от ведущих специалистов в данной области из ВШЭ, Сколтеха, AIRI, МГУ, МФТИ, Genotek, Sber Artificial Intelligence Laboratory.
Решение НИУ ВШЭ и Сбера позволит машинному обучению работать в десятки раз быстрее
Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS.