• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
Контакты
Телефон:
61544
Адрес: г. Санкт-Петербург, Кантемировская ул., д.3, корп.1, каб. 404
Время работы: 12:00 - 18:00
Расписание
ORCID: 0000-0000-0000-0000
ResearcherID: A-0000-0000
Google Scholar
Руководители
Нестеров А. С.
Лезина Т. 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.

Иванов Дмитрий Игоревич

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.

Образование

2016

Бакалавриат: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, специальность «Физика», квалификация «Бакалавр»

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2020-2021)

Образование

2018  Магистратура: НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург, МП "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", направление 01.04.02 "Прикладная математика и информатика"

Учебные курсы (2021/2022 уч. год)

Machine Learning in Economics (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 4-й курс, 2 модуль)Анг

Публикации6


Конференции

  • 2019
    20th ACM Conference on Economics and Computation (EC'19) (Phoenix, Arizona). Доклад: Identifying Bid Leakage In Procurement Auctions: Machine Learning Approach
  • 34TH ANNUAL CONGRESS OF THE EUROPEAN ECONOMIC ASSOCIATION (Манчестер). Доклад: Identifying Bid Leakage In Procurement Auctions: Machine Learning Approach

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Исследователи Питерской Вышки выиграли в федеральном конкурсе «Код – Искусственный интеллект»

Конкурс «Код-ИИ» — часть национальной программы «Цифровая экономика». Команда исследователей Школы физико-математических и компьютерных наук под руководством Алексея Шпильмана стала одной из 15, чей проект был поддержан в рамках этого конкурса. Исследователи получат грант в размере 8 млн рублей на создание открытой библиотеки для обучения с подкреплением.

Два исследователя Питерской Вышки получили научную премию Яндекса

Олег Свидченко, магистрант второго года обучения программы «Программирование и анализ данных», стал лауреатом в номинации «Молодые исследователи». Заведующий Центром анализа данных и машинного обучения НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Алексей Шпильман одержал победу в номинации «Научные руководители».

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.

Поздравляем Дмитрия Иванова и команду JBR_HSE с победой в конкурсе NeurIPS 2020: Flatland!

Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland

Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.

Поздравляем Дмитрия Иванова с получением научной премии Яндекса имени Ильи Сегаловича!

Аспирант Питерской Вышки стал лауреатом научной премии «Яндекса» имени Ильи Сегаловича

Дмитрий Иванов, аспирант второго года обучения и младший научный сотрудник Международной лаборатории теории игр и принятия решений, стал лауреатом премии «Яндекса» для молодых исследователей. Он получил награду за работы в области Positive-Unlabeled Learning и обучения с подкреплением, а также применения ML-методов в экономике.