Студенты Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK представили 13 проектов на традиционном демодне
В московском офисе VK прошел 10-й демодень Инженерно-математической школы (ИМШ) НИУ ВШЭ и VK. Студенты трех мастерских представили результаты 13 проектов в области искусственного интеллекта, информационной безопасности и цифровых платформ. Студенты работали над развитием рекомендательных сервисов, систем психолингвистического анализа текстов и обработки речи, методов идентификации знаменитостей на видео, алгоритмов определения токсичности мемов, механизмов безопасности ИИ-систем, а также подходов к повышению эффективности нейросетевых моделей.
Демодень открыли Дмитрий Коваленко, директор МИЭМ им. А.Н. Тихонова, и Кирилл Богатырев, руководитель образовательных проектов VK. Они поделились впечатлениями о развитии школы и востребованности ее выпускников.
«Сотрудничество МИЭМ и VK Education дает студентам мастерских ИМШ возможность работать над проектами с использованием кейсов VK, что позволяет вывести практическое обучение на качественно новый уровень. На время проекта студенты становятся стажерами VK, многие затем продолжают карьеру в компании», — отметил Дмитрий Коваленко.
«Инженерно-математическая школа готовит сильных специалистов для IT-отрасли. Мы не только даем студентам профессиональную базу, но и развиваем навыки системного мышления, понимание технологий и умение работать с реальными продуктами. В мастерских участвуют более 60 студентов, более 30 выпускников уже присоединились к команде VK — это прямое подтверждение востребованности и качества подготовки», — подчеркнул Кирилл Богатырев.
Студенты мастерской по прикладному искусственному интеллекту доложили об итогах четырех проектов, среди которых система психолингвистического анализа текстов; VLMemes — сбор датасета и оценка визуально-языковых моделей для выявления токсичности, сарказма и культурных отсылок; детекция и идентификация знаменитостей на видео, а также быстрая генерация MCMC-сэмплов с использованием нейросетей.
Три проекта представили студенты мастерской безопасной разработки и эксплуатации высоконагруженных систем: исследование методов атак и защиты предиктивных моделей ИИ; инструмент контроля безопасности ML-моделей и датасетов; использование кодовых конструкций для k-анонимизации.
Шесть проектов презентовали студенты мастерской по сервисам и платформам ИИ: модель совместного шумоподавления и дереверберации речи; повышение эффективности архитектур нейронных сетей для обработки последовательностей, включая языковые модели; суперразрешение аудио до высокой частоты в условиях низкоресурсных устройств; улучшение качества речевого сигнала для голосовых интерфейсов в зашумленных условиях; атаки на большие визуально-языковые модели, а также ContextRank — динамические социальные рекомендации на основе интеграции LLM и RL с моделированием асимметричного доверия.
Новые проекты заняли свое место на «Дереве проектов Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK». С момента запуска инициативы в 2022 году на нем уже представлены 52 разработки.
«С каждым демоднем растет уровень подготовки студентов и качество реализуемых проектов. Участники мастерских не только публикуют научные статьи, но и выступают на конференциях высокого уровня. Приятно видеть, как школа развивается и наполняется новыми проектами и смыслами», — резюмировал директор Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK Федор Иванов.
Мероприятие завершилось вручением дипломов и памятных подарков 24 выпускникам мастерских ИМШ.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.