Гущин Михаил Иванович
- Старший научный сотрудник: Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных
- Доцент: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
- Научно-педагогический стаж: 7 лет.
Oбразование и учёные степени
Достижения и поощрения
- Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (август 2024)
- Благодарность НИУ ВШЭ (май 2024)
- Благодарность проректора НИУ ВШЭ (сентябрь 2022)
- Благодарность факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (август 2022)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2024–2025, 2023–2024)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2020–2022, 2018–2019)
Лучший преподаватель — 2024
Научный руководитель диссертационных исследований
- 1Темирханов А. А. Улучшение робастности генеративных моделей (aспирантура: 2-й год обучения)
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Генеративные модели в машинном обучении (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)рус
- Генеративные модели в машинном обучении (Маго-лего; 1 модуль)рус
- Глубинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Глубинное обучение (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01 Экономика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01 Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Глубинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)рус
- Глубинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Глубинное обучение (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Основы глубинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)рус
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1-3 модуль)Анг
- Научно-исследовательский семинар "Прикладные задачи анализа данных" (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)рус
- Основы глубинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
Конференции
- 2021
ACAT 2021 (Daejeon). Доклад: Robust Neural Particle Identification Models
Авторские права и патенты
№ п/п | Номер РИД | Вид РИД | Наименование РИД | Сведения о регистрации | Авторы |
---|---|---|---|---|---|
1 | 5.0040-2023 | Программа для ЭВМ | Библиотека программ Probaforms на языке Python для условной генерации табличных данных | 2024614448 | Гущин Михаил Иванович, Рамазян Тигран Арменович |
2 | 5.0036-2023 | Программа для ЭВМ | Библиотека программ Roerich на языке python для обнаружения точек разладки во временных рядах | 2023686322 | Деркач Денис Александрович, Алексеев Артем Михайлович, Гущин Михаил Иванович |
3 | 5.0053-2024 | Программа для ЭВМ | Библиотека программ WAGGON на языке Python для оптимизации черных ящиков на основе неопределенности Вассерштейна | 2024689252 | Гущин Михаил Иванович, Деркач Денис Александрович, Рамазян Тигран Арменович |
4 | 8.0232-2019 | Произведение | МООК "Addressing Large Hadron Collider Challenges by Machine Learning" | Гущин М.И., Устюжанин А.Е. | |
5 | 8.0062-2024 | Произведение | МООК «Основы глубинного обучения» | Гущин Михаил Иванович, Биршерт Алексей Дмитриевич, Чиркова Надежда Александровна, Романов Семён Анатольевич, Шабалин Александр Михайлович, Михайлова Ксения Дмитриевна | |
6 | 8.0061-2024 | Произведение | МООК «Продвинутые методы глубинного обучения» | Заболотный Артем Викторович, Михайлова Ксения Дмитриевна, Гущин Михаил Иванович, Кузнецов Максим Дмитриевич, Шабалин Александр Михайлович, Иванов Сергей Максимович, Гамезардашвили Ражден Мурманович | |
7 | 5.0050-2023 | Программа для ЭВМ | Программа для ЭВМ «Библиотека программ «LINDA» на языке Python для деперсонализации массивов данных» | 2024614524 | Трофимова Екатерина Алексеевна, Деркач Денис Александрович, Гущин Михаил Иванович, Жухлистов Станислав Борисович |
Информация*
- Общий стаж: 10 лет
- Научно-педагогический стаж: 7 лет
Высокоточный выбор высоких технологий
Сфера хайтека — арена конкурентной гонки между компаниями и странами. Возможностям развития новых высокотехнологичных направлений был посвящен круглый стол, прошедший 16 декабря 2024 г. в НИУ ВШЭ, организованный Институтом статистических исследований и экономики знаний при участии представителей Аппарата Правительства Российской Федерации, Минэкономразвития России, Минцифры России, компаний-лидеров и экспертного сообщества. Высказанные предложения войдут в третье издание Белой книги, которая выйдет весной в серии, запущенной ИСИЭЗ НИУ ВШЭ совместно с Минэкономразвития России в 2022 году.
ФКН на Конгрессе молодых ученых: об искусственном интеллекте в образовании и физике и про ошибки в науке
27–29 ноября в Парке науки и искусства «Сириус» в Сочи прошел IV Конгресс молодых ученых, в котором приняли участие эксперты факультета компьютерных наук.
Прошла ХIX конференция «Свободное программное обеспечение в высшей школе»
28 – 30 июня 2024 года в г. Переславль-Залесском прошла ХIX конференция «Свободное программное обеспечение в высшей школе»
Подведены итоги конкурса проектов «Зеркальные лаборатории» — 2024
«Зеркальные лаборатории» — одна из флагманских программ НИУ ВШЭ, которая направлена на развитие внутрироссийских научных партнерств, сосредоточенных на выявлении точек роста с помощью объединения усилий двух высококлассных научно-исследовательских коллективов. Проекты реализуются в различных областях науки и охватывают всю страну. В пятом, юбилейном конкурсе приняли участие 18 научных подразделений НИУ ВШЭ с партнерами из 17 регионов России.
«Вышка Онлайн» представила новые курсы по глубинному обучению
Курсы ФКН ВШЭ «Основы глубинного обучения» и «Продвинутые методы глубинного обучения» объясняют, в чем состоят нерешенные проблемы нейронных сетей, как уменьшить их размер и ускорить, можно ли обмануть нейросеть и заставить работать не так, как задумали создатели. Онлайн-курсы — часть специализации «Машинное обучение: от статистики до нейросетей», куда кроме двух новых курсов входят еще пять: «Математическая статистика и А/В-тестирование», «Основы машинного обучения (вводный курс)», «Сбор и анализ данных в Python», «Статистические методы анализа данных», «Продвинутые методы машинного обучения».
«Летняя школа по аналитике и Data Science — возможность получить информацию из первых уст»
В конце августа в Центре культур Вышки прошла летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. В ней приняли участие более 300 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, «Тинькофф», МТС, X5 Group, Альфа-Банка, «Мегафона», «Дзена», VK, а также сотрудники ФКН.
Факультет компьютерных наук на AI Journey
В апреле и мае сотрудники базовой кафедры ПАО Сбербанк “Финансовые технологии и анализ данных” и факультета компьютерных наук приняли участие в конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey в трех городах: Казань, Санкт-Петербург и Новосибирск.
Сотрудник Высшей школы экономики станет координатором в эксперименте Большого адронного коллайдера
Михаил Гущин, научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных ФКН НИУ ВШЭ, был утвержден координатором рабочей группы машинного обучения и статистики в эксперименте Большого адронного коллайдера LHCb в ЦЕРН (Европейской организации ядерных исследований). Он станет единственным представителем российского университета в команде координаторов рабочих групп эксперимента.
Подведены итоги конкурса проектных групп
Проектная группа – это инициативное объединение работников и/или учащихся от пяти человек и более постоянного состава для выполнения какой-либо проектной задачи с достижением значимого и понятного результата. Было подано 16 заявок на создание проектных групп работников, они были рассмотрены научной комиссией ФКН. Комиссия по поддержке образовательных инициатив рассмотрела 6 заявок от студентов.