Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

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

Победители Международной олимпиады по ИИ поступили в НИУ ВШЭ

Победители Международной олимпиады по ИИ поступили в НИУ ВШЭ

В середине августа в Болгарии состоялся финал первой Международной олимпиады по искусственному интеллекту (IOAI) среди старшеклассников. Сборная России показала отличный результат: в научном туре команда завоевала золотые медали, в практическом — серебряные и оказалась первой по сумме баллов за оба тура. Два участника сборной в этом году стали студентами факультета компьютерных наук ВШЭ.

В финале конкурса сборная России встретилась со школьниками из 39 стран, включая Китай, Японию, Канаду, Швецию, Нидерланды, США и другие. За подготовку команды отвечал Центральный университет (ЦУ), созданный при поддержке Т-Банка.

Сейчас два участника российской команды — Никита Курлаев и Андрей Грицаев — первокурсники ФКН ВШЭ. Они рассказали «Вышке.Главное» об олимпиаде, поступлении в университет и планах на будущее.

Никита Курлаев

Об олимпиаде

— На наш опыт участия в олимпиаде сильно повлияло то, что в этом году она проводилась впервые. Это отличает ее от традиционных международных олимпиад (IMO, IOI и др.), у которых за десятки лет проведения сформировалось огромное международное сообщество, накопились задачи прошлых лет и опыт подготовки. Мы ехали на соревнования почти вслепую, не зная, какие там предложат задачи, насколько сильные соберутся участники, как проверяются решения и т.д. Для подготовки мы использовали официальные материалы, но их было явно недостаточно.

Многие команды, не завоевавшие медали, состояли из участников или кандидатов в сборные на IOI и IMO, крайне умных людей, не посвятивших достаточно времени изучению особенностей ML. Я уверен, что в следующем году участвовать в этой олимпиаде будет гораздо сложнее и интереснее.

При этом, безусловно, занять первое место оказалось сложно. Мы долго и старательно готовились, и нам пригодился многолетний олимпиадный бэкграунд, знание математики и информатики, опыт участия в перечневых олимпиадах и ВсОШ.

О машинном обучении

 — Меня долгое время интересовало машинное обучение, но необходимые для изучения этой области навыки получил только к 10-му классу. Даже базовое понимание методов ML требует хорошего знания математики на уровне, превосходящем школьный. До этого ML казалось мне некоторой магией, и я безуспешно пытался играться с существующими моделями. Серьезно стал изучать машинное обучение уже в 10–11-м классах: читал статьи и книги по ML, делал небольшие проекты.

 О Вышке

— Я решил, что ВШЭ подходит мне значительно больше, чем другие вузы. Это решение продиктовано многими факторами: ценностями университета, инфраструктурой кампуса, преподавательским составом, особенностями обучения, коллективом моего курса и т.д. Я вполне уверен, что пилотный поток программы ПМИ («Прикладная математика и информатика». — Ред.) на ФКН — лучший в России бакалавриат по Computer Science.

О своих планах

— В ближайшие четыре года я планирую сфокусироваться на получении образования. Вероятно, буду участвовать в студенческих соревнованиях или стажировках, но пока учеба является для меня первым приоритетом. После завершения ПМИ хочу продолжить обучение в магистратуре. Думаю, затем мне захочется заниматься наукой и исследованиями. Может быть, как раз в области ML. Сложно сказать, чем я буду интересоваться через несколько лет, поэтому на данный момент могу лишь описывать текущую область интересов, предполагая, что в ближайшие годы она не изменится.

Андрей Грицаев

Об олимпиаде

— Я захотел поучаствовать в олимпиаде из-за возможности посоревноваться в решении задач в интересующей меня сфере и пообщаться с умными ребятами из других стран.

Олимпиада состояла из двух этапов: научного и практического. В первом, научном туре мы решали задачи, имитирующие реальные научные исследования в области ИИ. Было три задачи по следующим направлениям: машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. В практическом туре мы занимались проведением экспериментов о поведении программного обеспечения ИИ: ChatGPT, DALL-E 2 и других.

Советы старшеклассникам

— Обратите внимание на Всероссийскую олимпиаду по искусственному интеллекту. Если человек хочет начать изучение машинного обучения с нуля, надо искать курсы. Возможно, в этом году будут вести подготовку к олимпиадам по ИИ на различных сборах, поэтому рекомендую следить за новостями олимпиадного движения.

О своих планах

— В ближайшие несколько лет я хочу заниматься исследовательской деятельностью, буду развиваться в этом направлении.

Вам также может быть интересно:

В Вышке создали собственную MLOps-платформу

Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.

«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ

Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.

ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.

ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений

Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.

Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе

Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.

Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес

Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.

Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники

45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.

«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа

ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».

В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.