• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
Контакты
Телефон:
27269
Электронная почта:
Адрес: АУК "Покровский бульвар", Покровский б-р, д.11, каб. S837
Время присутствия: Cм. РУЗ
Расписание
Резюме (PDF, 34 Кб)
ORCID: 0000-0002-1830-8252
ResearcherID: M-3540-2016
Scopus AuthorID: 55365536600
Google Scholar
Руководитель
Бабенко М. А.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Бабенко Артем Валерьевич

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2014 году.
  • Научно-педагогический стаж: 4 года.

Образование, учёные степени

  • 2017
    Кандидат физико-математических наук
  • 2012

    Магистратура: Московский физико-технический институт, специальность «Прикладная математика и физика»

Профессиональные интересы

Выпускные квалификационные работы студентов

Полный список ВКР

Учебные курсы (2019/2020 уч. год)

Учебные курсы (2018/2019 уч. год)

Учебные курсы (2015/2016 уч. год)

Data Analysis (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг

Публикации

20194

  • Глава книги Mazur D., Egiazarian V., Morozov S., Babenko A. Beyond Vector Spaces: Compact Data Representation as Differentiable Weighted Graphs, in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019). , 2019. P. 1-11.
  • Глава книги Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A., Babenko A. Learning to Route in Similarity Graphs, in: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.
  • Глава книги Баранчук Д. А., Persiyanov D., Sinitsin A., Babenko A. Learning to Route in Similarity Graphs, in: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.
  • Глава книги Morozov S., Babenko A. Unsupervised neural quantization for compressed-domain similarity search, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019). IEEE, 2019. P. 3036-3045.

20181

Глава книги Babenko A., Baranchuk D., Malkov Y. Revisiting the Inverted Indices for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbors, in: 15th European Conference, Munich, Germany, September 8-14, 2018, Proceedings. Springer, 2018. doi P. 1-15. (в печати)

20172

  • Глава книги Babenko A., Lempitsky V. AnnArbor: Approximate Nearest Neighbors Using Arborescence Coding, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017). Venice : IEEE, 2017. P. 4885-4893. doi
  • Глава книги Babenko A., Lempitsky V. Product Split Trees, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2017). Curran Associates, Inc., 2017. P. 2055-2063.

20161

Глава книги Babenko A., Lempitsky V. Efficient Indexing of Billion-Scale datasets of deep descriptors, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVRP 2016). Curran Associates, Inc., 2016. P. 2055-2063.

20153

20143

  • Глава книги Babenko A., Lempitsky V. Additive Quantization for Extreme Vector Compression, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2014). Columbus : IEEE Computer Society, 2014. P. 931-938.
  • Глава книги Babenko A., Slesarev A., Chigorin A., Lempitsky V. Neural Codes for Image Retrieval, in: Lecture Notes in Computer Science. Proceedings of the 13th European Conference on Computer Vision (ECCV 2014) Vol. 8689. Part 1. Zürich : Springer, 2014. P. 584-599.
  • Статья Babenko A. The Inverted Multi-Index // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2014. Vol. PP. No. 99. P. 1.

20121

Глава книги Babenko A., Lempitsky V. The inverted multi-index, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2012). Providence : IEEE, 2012. P. 3069-3076.

Область научных интересов

•    Компьютерное зрение 
•    Машинное обучение

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Яндекс и Вышка открывают совместную исследовательскую лабораторию

Новое подразделение войдет в структуру факультета компьютерных наук. Ключевой задачей лаборатории станет подготовка профессиональных исследователей и проведение научных изысканий в области data science.

Сотрудники факультета представили результаты своих исследований на крупнейшей мировой конференции по машинному обучению NeurIPS

Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NeurIPS), которая проходила с 2 по 8 декабря 2018 года в Монреале, Канада.