Открылся прием заявок на олимпиаду «Статистическая теория обучения»
.jpg "Открылся прием заявок на олимпиаду «Статистическая теория обучения»")
До 16 марта продлится регистрация на совместную олимпиаду НИУ ВШЭ и Сколтеха. Победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению отбора на магистерскую программу «Статистическая теория обучения». Победители олимпиады прошлого года рассказали новостной службе портала о своей учебе в совместной магистратуре.
Олимпиада проводится в два этапа: заочный отбор участников по портфолио и очный этап, который традиционно проходит в кампусе Сколтеха в начале апреля. Во время очного отбора абитуриенты проходят три испытания: интервью с комиссией, состоящей из сотрудников ФКН и Сколтеха, и письменные экзамены по математике и английскому языку в формате TOEFL ITP.
Принять участие в олимпиаде могут выпускники и студенты выпускных курсов программ бакалавриата, специалитета или магистратуры по направлению «Прикладная математика и информатика» и смежным дисциплинам.
Тамерлан Таболов,
студент первого курса магистратуры «Статистическая теория обучения»
Мы с друзьями долго выбирали магистратуру в области data science. И решили, что в этой области науки, да еще с упором на теорию, ничего лучше «Статистической теории обучения» в России нет. Отборочный этап — конкурс портфолио — мы все прошли. Очный этап состоял из трёх частей: теста по английскому, теста по математике и алгоритмам и собеседования. С английским ни у кого проблем не было. Подготовиться к математике и алгоритмам вполне реально, как я сейчас понимаю: достаточно решать варианты прошлого года и повторять темы базовых курсов бакалавриата. Но когда я зашёл в аудиторию и взглянул на листочек с задачами, то подумал: я тут ничего не решу, можно идти и готовиться к обычному поступлению. Но потом посидел, потупил – и в итоге справился со всеми задачами, кроме одной.
А вот из-за собеседования пришлось понервничать. Никто не понимал, чего конкретно от нас хотят, о чём будут спрашивать. Да и сам формат необычный: мы не привыкли вот так вот стоять и пять-десять минут вещать о том, какие мы классные. В итоге поступили по олимпиаде не все, но многие из тех, кому не повезло, потом прошли по обычному конкурсу.
Первый курс магистратуры очень радует. Обучение ведётся полностью на английском, а значит, что, во-первых, можно хорошо его подтянуть, во-вторых, тут немало иностранцев как среди студентов, так и среди преподавателей, с которыми интересно общаться. Так как программа совместная, у нас есть возможность выбирать из большого набора хороших курсов и научных руководителей ВШЭ и Сколтеха, а ещё есть доступ к двум прекрасным корпусам в разных частях Москвы. Вышка и Сколтех идеологически отлично дополняют друг друга, хотя иногда случаются формальные неурядицы. Но программа молодая, она ещё развивается и постоянно становится лучше.
Магистратура «Статистическая теория обучения» существует уже третий год, обучение проходит на стыке статистики, оптимизации и машинного обучения. Руководит программой профессор НИУ ВШЭ и Сколтеха, факультетов математики и экономики Гумбольдтского университета, института Вейерштрассе Владимир Спокойный. По его словам, выпускники получат карьерные перспективы, как в академической области, так и в бизнесе и инновациях, поскольку программа объединяет науку и самые передовые инновации в области информационных технологий.
Софья Дымченко,
студентка первого курса магистратуры «Статистическая теория обучения»
Обстоятельства так складывались, что я до последнего думала – на олимпиаду не успеваю. Но друг убедил меня все-таки подать документы. Тогда я впервые в жизни писала мотивационное письмо и впервые просила рекомендации от преподавателей. Из испытаний меньше всего меня заботил английский, я знала, что получу зачёт. Больше всего переживала из-за презентации: не очень люблю публичные выступления. Но все меня поддерживали, и в целом комиссия была очень приятная. Без каверзных вопросов не обошлось, но в целом все прошло хорошо.
Эту программу я выбрала, потому что, во-первых, очень круто иметь возможность получать «плюшки» из обоих университетов. Во-вторых, здесь уклон на теоретические основы data science. В-третьих, я поступила весной – и могла отдыхать летом, не готовясь больше к экзаменам.
Я абсолютно не жалею, что поступила. Мне нравятся выбранные курсы, хотя некоторые из них довольно большой челлендж (например, вычислительная линейная алгебра). Немного непривычна система Сколтеха: индустриальная практика, Innovation Workshop, зимний майнор, инновационные кредиты. Но я учусь с друзьями с ФКН и познакомилась со многими новыми людьми — спасибо Innovation Workshop.
Вам также может быть интересно:
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.
Ученые НИУ ВШЭ предложили модель, лучше других определяющую тематику текстов
Тематические модели — алгоритмы машинного обучения, способные сортировать большие объемы текстов по темам. Исследователи из НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге сравнили пять тематических моделей и определили, какие из них работают лучше. Наименьшее число ошибок показали две модели, одна из которых, GLDAW, — разработка Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге. Статья опубликована в журнале PeerJ Computer Science.
«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Университет Иннополис провели для студентов, аспирантов и молодых ученых недельную школу, посвященную применению математики в машинном обучении и искусственном интеллекте. 50 участников Spring into ML прослушали 24 доклада о машинном обучении, участвовали в тематических питч-сессиях и прошли два мини-курса по диффузионным моделям — развивающейся области ИИ для генерации данных.
В России разработана программа для диагностики дислексии
Ученые НИУ ВШЭ создали инструмент, который оценивает наличие и степень дислексии у школьников, учитывая их пол, возраст, класс школы и данные видеоокулографии. В 2024 году планируется внедрение программы в клиническую практику. Исследования проводились специалистами в области машинного обучения и нейролингвистами в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Студенты со всей России пройдут интенсив по компьютерным наукам от ВШЭ и «Яндекса»
С 1 по 13 апреля в Москве на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ пройдет бесплатный студкемп по машинному обучению, организованный в рамках программы «Яндекса» для студентов IT-специальностей. За две недели студенты изучат материал, на освоение которого в рамках традиционных программ уходит от пары месяцев до нескольких семестров. Они получат фундаментальные знания в области искусственного интеллекта, а также познакомятся с практиками применения нейросетей в сервисах «Яндекса».