Вышка — в лидерах рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал новый рейтинг вузов России по качеству подготовки специалистов в области ИИ. Высшая школа экономики как и в прошлом году вошла в группу лидеров А+ вместе с МФТИ и ИТМО. Всего участниками рейтинга стали 207 университетов из 69 регионов страны. В 2024 году на профильные программы в области искусственного интеллекта этих вузов были приняты более 35 тыс. студентов.
Вторая редакция рейтинга фокусируется на развитии экспертизы в области ИИ в региональных вузах и выделяет отдельные примеры лидеров роста по итогу года. Ключевым критерием оценки вузов стал размер заработной платы молодых специалистов в течение года после завершения обучения. В вузах-лидерах рейтинга средняя зарплата выпускников превышает 200 тыс. рублей.
Рейтинг вузов реализован Альянсом в сфере искусственного интеллекта и был впервые представлен в прошлом году. Для построения рейтинга использовались как открытые, так и специально собранные данные о качестве образования в вузах. Так, в этом году Альянс провел три собственных исследования: расширенный опрос работодателей, в котором приняли участие более 170 компаний из 12 отраслей, опрос студентов и анкетирование вузов. Рейтинг рассматривает только вузы, имеющие программы бакалавриата и/или специалитета в сфере ИИ.
Ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта» объединяет технологические компании для развития искусственного интеллекта в России и обеспечения лидерства страны на глобальном рынке. Среди участников ассоциации — Сбер, «Газпром нефть», Яндекс, VK, РФПИ, «Сибур», «Уралхим», «Русагро», «Северсталь», «Самолёт» и другие.
Алексей Масютин, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ
«Среди различных факторов, которые учитывает рейтинг, хотел бы обратить внимание на наличие публикаций А* у преподавателей вуза, а также количество совместных образовательных программ с компаниями. Первый показатель крайне важен. Когда ведущий исследователь не входит в аудиторию, то неизбежно растет отставание студентов в умении применять и создавать технологии.
А без участия компаний неизбежно отставание в том, как на основе данных технологий создавать продукты и сервисы. Вышка безусловно уделяет большое внимание обеим направлениям».
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка
«Мы с партнерами по Альянсу в сфере ИИ опубликовали новый рейтинг вузов по качеству подготовки ИИ-специалистов, в который вошло 207 вузов. Видим, что для государства он уже становится инструментом оценки реального положения дел в системе подготовки кадров для ИИ».
Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта Яндекса
«В этом году мы сделали несколько модификаций рейтинга. Увеличилось количество учитываемых научных публикаций, мы стали анализировать, откуда приходят в лучшие магистратуры по ИИ. Мы продолжим развивать и улучшать рейтинг и в следующем году».
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.