• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных» ВШЭ прошла аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта

Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных» ВШЭ прошла аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта

© iStock

Образовательная программа ФТиАД факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ получила профессионально-общественную аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта (Альянс ИИ). Это показывает высокий уровень программы с точки зрения актуальности изучаемых дисциплин и состава преподавателей, отмечает академический руководитель магистратуры Алексей Масютин.

Альянс ИИ проводит профессионально-общественную аккредитацию в области ИИ с 2021 года. Главная цель аккредитации — повысить качество подготовки специалистов в области ИИ и увеличить их конкурентоспособность на рынке труда.

При оценке программы учитываются учебные планы различных дисциплин, квалификация и опыт преподавателей, участие компаний в работе программы (наем преподавателей из индустрии, проведение практики студентов, руководство и рецензирование КР и ВКР), образовательные и профессиональные траектории студентов и выпускников программы.

Илья Дементьев

«Альянс ИИ проводит профессионально-общественную аккредитацию вузов на основе собственной базовой модели профессий и компетенций в области искусственного интеллекта, — говорит Илья Дементьев, ректор корпоративного университета “Газпром нефти”, председатель экспертной комиссии Альянса ИИ. — Модель создана экспертами всех компаний — участников альянса. Цель аккредитации — оказать содействие университетам — лидерам образовательной отрасли в разработке и реализации программ подготовки квалифицированных кадров для цифровой индустрии. Методика обработки данных о программах высшего образования была разработана компанией “Газпром нефть”».

Как отмечает академический руководитель программы ФТиАД Алексей Масютин, Альянс ИИ объединяет в себе ведущие ИТ-компании России, которые фактически определяют профили востребованных специалистов и выпускников. В этом плане для авторов и разработчиков программы важно было получить обратную связь по учебному плану и преподавательскому составу магистратуры. «Процесс аккредитации занял один месяц. За это время коллеги общались с нами, запрашивали материалы курсов, статистику по образовательным и профессиональным траекториям студентов, — рассказал Алексей Масютин. — Процесс был организован на высшем уровне, за что мы благодарим наших коллег со стороны НИУ ВШЭ, а также Экспертную комиссию Альянса ИИ».

Алексей Масютин

По словам академического руководителя ФТиАД, аккредитация показала высокий уровень программы с точки зрения актуальности изучаемых дисциплин и состава преподавателей: «У нас работают как исследователи с международными публикациями на конференциях A*, так и профессионалы из индустрии, архитекторы распределенных баз данных, специалисты в области финансовых рынков». Отдельной положительной оценки заслужил тот факт, что выпускники программы работают на позициях middle и senior data scientist в ведущих ИТ-компаниях России, и прежде всего в Сбере.

«В будущем мы продолжим взаимодействие с Альянсом ИИ, чтобы отслеживать актуальные задачи, появляющиеся в индустрии, и вносить соответствующие изменения в учебный процесс. Также уже с этого года мы планируем подключать магистрантов нашей программы к проектам Центра искусственного интеллекта ВШЭ», — добавил Алексей Масютин.

Вам также может быть интересно:

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.

В Вышке продолжается набор на программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей»

26 февраля на факультете компьютерных наук стартует 6-месячное очное обучение. О программе рассказывает ее автор и руководитель Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.

Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов

Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.

ИИ в науке: страхи и чаяния российских ученых

Искусственный интеллект стал привычным инструментом в ряде стран, однако в российской науке его внедрение пока остается фрагментарным. К такому выводу пришли авторы первого в стране комплексного исследования использования технологий ИИ в научной деятельности. Они провели интервью с ведущими российскими учеными и расспросили их о сферах применения, возможностях и барьерах технологии.

«Выигрывают те, кто умеет быстро адаптироваться и внедрять инновации»

НИУ ВШЭ запускает образовательную программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей». Обучение рассчитано на 6 месяцев в очном формате, что позволяет глубоко погрузиться в материал и обменяться опытом с коллегами. Программа стартует в феврале 2026 года.

ВШЭ ищет новые идеи для ИИ-агентов: стартовал конкурс инициатив

Высшая школа экономики приглашает исследователей и преподавателей представить концепции новых цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта. Лучшие проекты получат экспертную и технологическую поддержку. Заявки принимаются до 19 декабря.

Экономисты ВШЭ выяснили, что ИИ слишком хорошо думает о людях

Ученые из НИУ ВШЭ выяснили, что современные ИИ-модели, включая ChatGPT и Claude, в играх на стратегическое мышление вроде «конкурса красоты» Кейнса переоценивают уровень рациональности своих оппонентов, будь то студенты-первокурсники или опытные ученые. Модели стараются предсказать поведение людей, но в итоге играют «слишком умно» и проигрывают, потому что приписывают людям больше логики, чем те демонстрируют на деле. Исследование опубликовано в Journal of Economic Behavior & Organization.