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:
Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте
Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
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.