Свидченко Олег Анатольевич
- Аспирант:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук / Департамент информатики
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
Полномочия / обязанности
Выполняет эксперименты, испытания, наблюдения и т.п. под руководством ответственного исполнителя темы исследований.
Обеспечивает техническое обеспечение исследований, разрабатывает предложения по его улучшению.
Выполняет другие поручения руководителя подразделения по организации и проведению научных исследований.
Повышает свою квалификацию, в том числе путем участия в семинарах подразделения и других научных мероприятиях, проводимых учреждением.
Обучение в аспирантуре
2-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Повышение эффективности алгоритмов model-based обучения с подкреплением
Научный руководитель: Шпильман Алексей Александрович
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Дополнительные главы машинного обучения (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Дополнительные главы машинного обучения (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Веб-поиск и ранжирование (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Машинное обучение (Маго-лего; 2, 3 модуль)Рус
Машинное обучение (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 1-й курс, 2, 3 модуль)Рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Вычислительные методы в биоинформатике (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 2-4 модуль)Анг
Публикации3
- Глава книги Laurent F., Schneider M., Scheller C., Watson J., Li J., Chen Z., Zheng Y., Chan S., Махнев К. И., Svidchenko O., Егоров В. С., Ivanov D., Shpilman A., Spirovska E., Tanevski O., Nikov A., Grunder R., Galevski D., Mitrovski J., Sartoretti G., Luo Z., Damani M., Bhattacharya N., Agarwal S., Egli A., Nygren E., Mohanty S. Flatland Competition 2020: MAPF and MARL for Efficient Train Coordination on a Grid World, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 133: Proceedings of the NeurIPS 2020: Competition and Demonstration Track. PMLR, 2021. P. 275-301.
- Глава книги Svidchenko O., Shpilman A. Maximum Entropy Model-based Reinforcement Learning, in: NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop. , 2021.
- Глава книги Kidziński Ł., Ong C., Mohanty S. P., Hicks J., Carroll S., Zhou B., Zeng H., Wang F., Lian R., Tian H., Jaśkowski W., Andersen G., Lykkebø O. R., Toklu N. E., Shyam P., Srivastava R. K., Kolesnikov S., Hrinchuk O., Pechenko A., Ljungström M., Wang Z., Hu X., Hu Z., Qiu M., Huang J., Shpilman A., Sosin I., Svidchenko O., Малышева А. И., Kudenko D., Rane L., Bhatt A., Wang Z., Qi P., Yu Z., Peng P., Yuan Q., Li W., Tian Y., Yang R., Pingchuan M., Khadka S., Majumdar S., Dwiel Z., Liu Y., Tumer E., Watson J., Salathé M., Levine S., Delp S. Artificial Intelligence for Prosthetics: Challenge Solutions, in: The NeurIPS '18 Competition: From Machine Learning to Intelligent Conversations. Springer, 2020. doi P. 69-128.
Опыт работы
JetBrains Research, сентябрь 2020 - по настоящее время
Младший исследователь
JetBrains Research, июль 2019 - сентябрь 2020
Исследователь
JetBrains Research, июль 2018 - июль 2019
Старший исследователь
«Видно, что ребята прошли серьезный отбор»: завершилась Школа по практическому программированию и анализу данных
В мае в «Кочубей-центре» прошел очный этап Школы по практическому программированию и анализу данных. Он был организован Питерской Вышкой при поддержке VK и других партнеров. В проекте приняли участие 50 старшеклассников из 15 городов России — от Петербурга до Курска. Первое место взяла команда с проектом о компьютерном зрении и фармацевтике, над которым ребята работали с наставником из BIOCAD. Как прошло мероприятие — в материале редакции.
Завершился первый этап школы по практическому программированию и анализу данных
Более 300 старшеклассников приняли участие в школе по программированию и анализу данных – 2023. За пять дней они прослушали девять лекций от преподавателей Питерской Вышки и экспертов таких компаний, как VK, «Сбер», «Тинькофф», «1С» и BIOCAD и отработали знания на двух воркшопах. В мае состоится второй, очный этап, подать заявку можно до 2 апреля. Чем запомнится первый этап школы – в материале.
Питерская Вышка проведет Школу по практическому программированию для старшеклассников
С 23 по 27 февраля в онлайн-формате пройдет первый этап Школы по практическому программированию. Организатором выступила Школа физико-математических и компьютерных наук при поддержке компании VK. Участников ждет насыщенная программа и возможность создать собственный проект вместе с преподавателями и экспертами из бизнеса.
ПМГФ-2022: образовательное партнерство, развитие петербургской агломерации, интеллектуальные проекты
Делегация Высшей школы экономики принимает участие в XI Петербургском международном газовом форуме, который проходит 13–16 сентября. Новостная служба портала НИУ ВШЭ рассказывает о событиях конгресса, представляющих экспертизу Вышки.
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».