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