Каледин Максим Львович
- 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 2015 году.
Полномочия / обязанности
Проведение исследований в области глубинного обучения и приложений к задачам обработки звука.
Преподавание дисциплин на ОП ПМИ и ПИ (Факультет Компьютерных наук).
Oбразование и учёные степени
Достижения и поощрения
- Благодарность департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
- Благодарность факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (июль 2023)
- Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2022–2025)
- Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022)
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Глубинное обучение в обработке звука (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Математика для анализа данных (Маго-лего; 1-3 модуль)рус
- Математика для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 1-3 модуль)рус
- Прикладная статистика в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Прикладная статистика в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Прикладная статистика в машинном обучении (Маго-лего; 1, 2 модуль)рус
- Стохастический анализ (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика, 38.03.01 Экономика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Стохастический анализ (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Стохастический анализ (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
- Стохастический анализ 1 (Бакалавриат направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Теория вероятностей (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1-3 модуль)рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Глубинное обучение в обработке звука (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 09.03.04. Программная инженерия; 2-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Прикладная статистика в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Символьные вычисления (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Случайные процессы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Стохастический анализ (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Теория вероятностей (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 09.03.04. Программная инженерия; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Statistical Learning Theory (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Statistical Learning Theory (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Mathematical Foundations of Reinforcement learning (Маго-лего; 2 модуль)Анг
- Mathematical Foundations of Reinforcement learning (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 2 модуль)Анг
- Прикладная статистика в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Случайные процессы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Computational Learning Theory (Маго-лего; 1 модуль)Анг
- Computational Learning Theory (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1 модуль)Анг
- Statistical Learning Theory (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Statistical Learning Theory (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Statistical Learning Theory (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Statistical Learning Theory (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Mathematical Foundations of Reinforcement learning (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 2-й курс, 2 модуль)Анг
- Случайные процессы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Численные методы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Численные методы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Численные методы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
Авторские права и патенты
| № п/п | Номер РИД | Вид РИД | Наименование РИД | Сведения о регистрации | Авторы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.0132-2024 | Программа для ЭВМ | Веб-сервис для определения уровня владения английским языком на основе искусственного интеллекта "ИИ Лингво" | 2025618826 | Сивер Екатерина Сергеевна, Швецов Данил Игоревич, Каледин Максим Львович, Жемчужина Елизавета Всеволодовна, Фатеева София Дмитриевна, Виноградова Ульяна Владимировна, Попова Диана Андреевна, Масютин Алексей Александрович, Кожина Елена Сергеевна, Кудинова Наталия Александровна, Врадий Надежда Валентиновна, Солдатова Елена Игоревна, Виноградова Екатерина Александровна, Ремезова Юлия Валериевна, Колесникова Екатерина Алексеевна, Рощин Сергей Юрьевич |
| 2 | 8.0046-2022 | Произведение | МООК «Computational Learning Theory» | Пучкин Никита Андреевич, Каледин Максим Львович, Романов Семен Анатольевич, Баувенс Бруно Фредерик |
Опыт работы
Исследования
Дек. 2020 - Август 2023 Младший научный сотрудник в HDI Lab, НИУ ВШЭ, основные темы: стохастическое оптимальное управление, многомерная статистика.
Апр. 2018 - Дек. 2020 Стажёр-исследователь в HDI Lab, НИУ ВШЭ, основные темы: стохастическое оптимальное управление, многомерная статистика.
Июнь-Авг. 2018 Стажёр-исследователь в Huawei Moscow Research Center, основные темы: антенное моделирование, FDD .
Преподавание
Сент.2023-сейчас доцент, ФКН НИУ ВШЭ.
Сент.2022-Авг.2023 Старший Преподаватель, ФКН НИУ ВШЭ.
Сент.2017-Июнь 2022 Преподаватель, ФКН НИУ ВШЭ.
Сент.-Дек. 2019 Преподаватель, Стохастический анализ, OZON Masters School.
Сент.-Дек. 2018 Учебный ассистент, Stochastic Calculus, MS-1 course (НИУ ВШЭ, программа Статистическая теория обучения).
Сент.-Дек. 2016 Учебный ассистент, Численные методы, 3й курс бакалавриата ПМИ (НИУ ВШЭ, Факультет Компьютерных наук).
Апр.-Июнь 2015,2016,2017 Учебный ассистент, Алгебра, 1й курс бакалавриата ПМИ (НИУ ВШЭ, Факультет Компьютерных наук).
Не ML единым: в мае прошел традиционный выезд департамента больших данных и информационного поиска ФКН в Вороново
С 12 по 14 мая в учебном центре «Вороново» состоялся семинар по машинному обучению факультета компьютерных наук. Он проводится каждый год для обмена опытом и нетворкинга. Студенты, преподаватели и научные сотрудники ФКН обсудили результаты исследований и новые проекты.
В Вороново прошла первая научная конференция ФКН
С 31 мая по 4 июня прошла первая выездная научная конференция ФКН в учебном центре НИУ ВШЭ Вороново.
First Cohort Graduates from Master’s Programme in Statistical Learning Theory
The Master's Programme in Statistical Learning Theory was launched in 2017. It is run jointly with the Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech). The programme trains future scientists to effectively carry out fundamental research and work on new challenging problems in statistical learning theory, one of the most promising fields of science. Yury Kemaev and Maxim Kaledin, from the first cohort of programme graduates, sat down with HSE News Service to talk about their studies and plans for the future.
Статистическая теория обучения – первый выпуск
Совместная программа НИУ ВШЭ и Сколковского института науки и технологий выпустила своих первых магистров. Бывшие студенты рассказали о том, как проходило обучение, каково это – учиться в двух университетах и чем они планируют заниматься дальше.