Оганов Александр Артурович
- Стажер-исследователь: Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Центр глубинного обучения и байесовских методов
- Преподаватель: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2025 году.
- Научно-педагогический стаж: 1 месяц 24 дня.
Полномочия / обязанности
Работа по проекту «Сложность и обучаемость моделей искусственного интеллекта»
Oбразование
Учебные курсы (2025/2026 уч. год)
- Bayesian Methods for Data Analysis (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)Анг
- Bayesian Methods for Data Analysis (Маго-лего; где читается: Факультет компьютерных наук; 1 модуль)Анг
- Байесовские методы в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Байесовские методы в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Байесовские методы в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика, 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Генеративные модели на основе диффузии (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Bayesian Methods for Data Analysis (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)Анг
- Bayesian Methods for Data Analysis (Маго-лего; 1 модуль)Анг
- Байесовские методы в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Байесовские методы в машинном обучении (Бакалавриат направление: 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
HSE Lecturers Awarded Yandex ML Prize 2025
The Yandex ML Prize is awarded to lecturers and heads of educational programmes who contribute to the development of artificial intelligence in Russia. This year, 10 laureates were selected from 300 applicants, including three members of the HSE Faculty of Computer Science (FCS). A special Hall of Fame award was also presented for contributions to the establishment of machine learning as an academic field. One of the recipients was Dmitry Vetrov, Research Professor at the HSE FCS.
Технологический прорыв: исследования Института ИИ и цифровых наук отмечены на AI Journey 2025
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭ в рамках Международной конференции AI Journey 2025 представили передовые ИИ-исследования с высоким уровнем научной новизны и практической применимости. Научное решение заведующего Научно-учебной лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении Максима Рахубы получило премию «Лидеры ИИ — 2025». Заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов Айбек Аланов — среди финалистов премии.
Преподаватели Вышки награждены премией Yandex ML Prize 2025
Премия Yandex ML Prize вручается преподавателям и руководителям образовательных программ, благодаря которым в России развивается область искусственного интеллекта. В этом году лауреатами, отобранными из 300 соискателей, стали 10 человек, и среди них трое сотрудников факультета компьютерных наук (ФКН) Вышки. Также была вручена специальная награда «Зал славы» — за вклад в становление машинного обучения как образовательного направления. Одним из ее обладателей стал Дмитрий Ветров, профессор-исследователь ФКН ВШЭ.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.