Более 700 преподавателей российских вузов прошли обучение в рамках ДПО ВШЭ по ИИ
Завершилось обучение преподавателей российских университетов по программе дополнительного профессионального образования Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук (ЦНО ФКН) НИУ ВШЭ, реализованной совместно с Альянсом в сфере искусственного интеллекта. По словам директора центра Сергея Карапетяна, «основная цель с практической точки зрения — предложить коллегам как можно больше разнообразных материалов в области ИИ, которые будут им полезны при подготовке и проведении занятий».
Сергей Карапетян
Задача была не просто прочесть лекции, а организовать обмен опытом между преподавателями, подчеркнул Сергей Карапетян. Имея более чем семилетний опыт в проведении программ дополнительного профессионального образования по смежным направлениям, ЦНО ФКН помог внедрить практические компетенции для преподавателей, которые уже сегодня применяют результаты обучения в работе со своими студентами. «Захотелось показать фрагменты вебинара студентам в начале курсов по теории вероятностей и анализу данных: задачи предлагаются не только на контрольных работах по дисциплине, но и на собеседованиях в ведущие компании. Их обсуждение полезно начинать с первого курса», — поделилась впечатлениями Марина Аханова, доцент Тюменского индустриального университета.
Обучение проходило в онлайн-формате с разбивкой на тематические модули, что позволило слушателям в комфортном режиме изучить учебные и методические материалы курса. Обучающиеся могли выбрать одно из трех направлений: анализ данных и машинное обучение, математика искусственного интеллекта, языки программирования и алгоритмы в искусственном интеллекте. В рамках программы повышения квалификации эксперты НИУ ВШЭ провели онлайн-встречи по реализации профильных курсов, поделились опытом проведения учебных дисциплин — от разработки учебного плана и использования возможностей дистанционного образования до финального оценивания и модернизации программ в будущем. Отдельный фокус был сделан на внедрении исследований и проектов в образовательный процесс.
Илья Самоненко
Как прокомментировал Илья Самоненко, замдекана по учебно-методической работе ФКН НИУ ВШЭ, «наша цель была в том, чтобы собрать и систематизировать большое количество полезных материалов, которые преподаватели смогли бы непосредственно использовать в учебном процессе; кроме того, мы пригласили наших преподавателей и коллег из ИТ-компаний, чтобы они поделились опытом работы со студентами и рассказали об ожиданиях индустрии от молодых специалистов».
Обменяться преподавательским опытом и обсудить возникающие вопросы можно было в учебном чате. На специальной платформе предлагались материалы для самостоятельной работы. Среди них — записи вебинаров, открытые ресурсы, цифровые инструменты и профильная литература, в том числе на английском языке. Елена Иванова, доцент Юго-Западного государственного университета, высоко оценила методическую поддержку программы ДПО НИУ ВШЭ: «Методические материалы, представленные в курсе, — это находка. Проработанные до мелочей, прошедшие апробацию на занятиях — что может быть лучше? По насыщенности полезной практической информацией данный курс радикально отличается от того, с чем мне пришлось столкнуться ранее. Столько систематизированной информации в открытом доступе с комментариями — фантастика!» Ускоренная трансформация технологических и бизнес-процессов требует постоянного обновления знаний и освоения новых компетенций, поэтому данная программа повышения квалификации нашла большой отклик у слушателей.
Карапетян Сергей Аркадьевич
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.