• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский (IELTS 8)
Контакты
Телефон:
+7(495) 772-9590
Электронная почта:
Адрес: Кочновский пр., д. 3, каб. 520
Время присутствия: By appointment.
SPIN РИНЦ: 3905-9347
ORCID: 0000-0002-5699-7634
ResearcherID: B-3301-2013
Scopus AuthorID: 57188677897
Google Scholar
Блоги и соц. сети
ВКонтакте
Facebook
LinkedIn
Руководитель
Устюжанин А. Е.
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.

Казеев Никита Александрович

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.

Полномочия / обязанности

Совместные научные проекты с ЦЕРНом

Образование

2016

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

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2017-2018)

Обучение в аспирантуре

3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Применение методов машинного обучения к идентификации частиц в детекторе LHCb
Научный руководитель: Устюжанин Андрей Евгеньевич

Выпускные квалификационные работы студентов

Полный список ВКР

Публикации12

Конференции

  • 2018

    23rd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics (CHEP-2018) (София). Доклад: Machine Learning based Global Particle Identification Algorithms at the LHCb Experiment

  • 10th International Workshop on Ring Imaging Cherenkov Detectors (RICH 2018) (Москва). Доклад: Cherenkov Detectors Fast Simulations Using Neural Networks

  • IV international conference on particle physics and astrophysics (ICPPA) (Москва). Доклад: Machine learning at LHCb

  • 2016

    22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, CHEP 2016 (San Francisco). Доклад: LHCb trigger streams optimization

  • 4th National eScience Symposium Science in a Digital World (Amsterdam). Доклад: Reproducible Machine Learning for Humans

  • DevFest Siberia (Новосибирск). Доклад: Изучая Вселенную при помощи больших данных и машинного обучения

  • 17th International workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in physics research (ACAT) (Valparaiso). Доклад: LHCb data processing optimization using Event Index

  • Inter-experimental LHC Machine Learning (IML) Working Group meeting (Geneva). Доклад: Optimisation of data storage (Clustering with gradient descent)

  • 81st LHCb Collaboration Week (Сантьяго-де-Компостела). Доклад: HLT streaming optimization

Авторские права и патенты

  • составное произведение (аудиовизуальное произведение+произведения науки)«МООК "Introduction to Deep Learning"»Зимовнов Д.В., Казеев Н.А. Лобачева Е.М. Соколов Е.А. Панин А.С.

Опыт работы

Researcher

Yandex
(2 года 3 месяца)

Intern

Yandex Data Factory
(1 год 1 месяц)

Junior Researcher

Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences
(2 года 11 месяцев)

Artificial Intelligence Learns to Predict Elementary Particle Signals

Нейросеть ученых из ВШЭ и "Яндекса" ускорит поиск новых частиц на БАК

Российские математики и физики создали систему искусственного интеллекта, которая существенно ускорит анализ поведения частиц внутри детекторов БАК и поможет быстрее открывать их.

Искусственный интеллект научился предсказывать сигналы элементарных частиц

В финал IDAO вышла 31 команда из семи стран

Восемнадцатого февраля подведены итоги онлайн-этапа Международной олимпиады по анализу данных IDAO (International Data Analysis Olympiad), организованной факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ и Яндексом при поддержке Сбербанка. В этом году участниками заочного этапа стали 1287 команд из 78 стран.

Четвертая летняя школа «Машинное обучение в физике высоких энергий»

В этом году научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных провела четвертую летнюю школу машинного обучения в физике высоких энергий (Machine Learning for High Energy Physics - MLHEP). Организаторы решили провести эксперимент выделив в программе больше места продвинутым темам машинного обучения, привлекающим значительное внимание в физике частиц за последние годы: глубинные нейронные сети, сети для работы с графами, методы оптимизации, рекуррентные сети.

Third Machine Learning Summer School Held in UK

On July 17-23 the Third Machine Learning summer school organized by Yandex School of Data Analysis, Laboratory of Methods for Big Data Analysis at the National Research University Higher School of Economics and Imperial College London was held in Reading, UK. 60 students, doctoral students and researchers from 18 countries and 47 universities took part in the event.

Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий

С 17 по 23 июля факультет компьютерных наук совместно со Школой анализа данных Яндекса и Имперским колледжем Лондона провел III Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» (“Machine Learning in High Energy Physics”) в университете Рединга (Великобритания). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из 18 стран и 47 университетов.

Факультет принял участие в хакатоне по нейронаукам

3 и 4 декабря в Московском офисе компании Яндекс прошел хакатон по нейронаукам, в организации которого приняла участие Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук. В мероприятие приняли участие более 200 человек, из которых 50 студенты Высшей школы экономики.