На ФКН НИУ ВШЭ прошла третья школа по машинному обучению в биоинформатике
%20%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D1%86%D0%BE%D0%B2%D0%B0.jpg){kind=link}
.jpg){kind=link}
На факультете компьютерных наук Вышки с 23 по 25 августа провели школу по машинному обучению в биоинформатике. Проект, два предыдущих года проходивший онлайн, был впервые реализован в очном формате. За три дня более 120 участников прослушали лекции и семинары от ведущих специалистов в данной области из ВШЭ, Сколтеха, AIRI, МГУ, МФТИ, Genotek, Sber Artificial Intelligence Laboratory.
Количество биологических данных постоянно растет, и машинное обучение помогает ученым обрабатывать накопленные массивы данных. Для решения подобных задач нужны высококвалифицированные специалисты в области вычислительной биологии и биоинформатики, и спрос на них ежегодно увеличивается. Цель школы — позволить участникам лучше разобраться в этих областях. Главными темами проекта в этом году стали прикладная биоинформатика, биоинформатика ДНК, РНК и белков, элементарная геномика, современные методы анализа данных и молекулярная биология.
Впечатлениями от программы поделились ее участники и организаторы.
Екатерина Антипушина, участница школы (студентка магистратуры Сколтеха)
«Я на летней школе впервые и приятно удивлена форматом. Благодаря спикерам удалось более подробно понять вектор работы их фирмы или компании. Вообще выбор спикеров просто супер! Было полезно послушать лекции от профессионалов.
Мне очень понравился весь второй день! Ранее я не очень хорошо была знакома с AIRI, только немного слышала про их школу по искусственному интеллекту. Время с их командой на летней школе оказалось продуктивным. Хочу еще отметить спикера Александра Ракитько. Было интересно узнать нюансы работы в Genotek».
Елизавета Лукьянчикова, участница (студентка бакалавриата РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева / ВНИИСБ)
«Мне очень понравилась школа, полезная, информационно насыщенная. Каждая секция была по-своему интересна. В моем вузе не учат биоинформатике и тем более работе с нейросетями, я же давно хотела изучить эти темы. На каждом занятии у меня случались озарения, инсайты, приходили свежие идеи. Также запомнилось общение с ведущими специалистами и учеными, вдохновляющими двигаться дальше, расти. Планирую в будущем использовать в учебе и работе полученные знания».
Мария Попцова, главный организатор школы, академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине», заведующая Международной лабораторией биоинформатики ФКН НИУ ВШЭ
«Биоинформатика — наука, в которую обычно приходят двумя путями. В первом случае IT-специалисты изучают биологию, чтобы научиться применять знакомый им инструментарий для новых проблем. В другом случае люди с биологическим бэкграундом изучают компьютерные науки и начинают по-новому решать знакомые им задачи. Цель школы — синхронизировать знания начинающих биоинформатиков и помочь им лучше ориентироваться в области.
Мы рады, что в этом году удалось собрать в корпусе Вышки на Покровском бульваре больше сотни человек, которые с интересом слушали лекции, семинары, общались с лекторами. Онлайн-школы, конечно, тоже были очень интересными, но все-таки офлайн по-своему приятен. Хотелось бы поблагодарить всех, кто имел отношение к школе, — наших замечательных лекторов, организаторов и, конечно, слушателей».
Вениамин Фишман, лектор школы, научно-исследовательский институт искусственного интеллекта AIRI
«Хочу сказать большое спасибо организаторам за то, что собрали такую живую аудиторию! Было интересно читать лекцию, порадовал отклик студентов — пришлось даже иногда ограничивать число вопросов, чтобы уложиться в расписание (и еще на десяток вопросов я ответил после лекции в переписке по электронной почте). Наверное, около сотни человек решили задачку, с которой не всегда справляются биологи, а ведь у многих участников нет биологического бэкграунда!
На будущее хочется разве что добавить возможность трансляции в зум — было много интересных докладов, я бы с удовольствием их послушал, если бы такая возможность появилась. Но, конечно, полностью уходить в онлайн-формат не нужно — ничто не заменит горящих глаз и атмосферу свободного общения во время семинара!»
Вам также может быть интересно:
«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.
От секвенирования к разработке кардиопанели: как прошла летняя школа по кардиогенетике
С 19 по 29 августа Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно с Институтом аналитического приборостроения РАН, Институтом спектроскопии РАН и компанией «Синтол» провел летнюю школу «Кардиогенетика: от секвенирования к разработке кардиопанели». Школа проводилась в рамках Федеральной научно-технической программы развития генетических технологий на 2019–2027 годы (проект 15.ИП.21.0004).
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.
Летняя школа по аналитике и Data Science в НИУ ВШЭ собрала более 400 слушателей
В конце августа в Центре культур Вышки прошла Летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. Более 400 участников слушали выступления спикеров из «Яндекса», Ozon, X5 Group, VK, МТС, «Авито», Альфа-Банка, «Купера», ecom.tech, Wildberries, «Вкусно — и точка», «Эйч», а также сотрудников ФКН.
Курсы по возобновляемой энергии, кунг-фу и китайскому языку: что еще студенты Вышки изучали на летних школах вузов КНР
24 студента бакалавриата и магистратуры Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ на каникулах побывали в Китае, где приняли участие в летних школах ведущих университетов. Учебные заведения предоставили десятки разнообразных курсов на выбор: от экономики и права до танцев и спорта. Сегодня студенты делятся впечатлениями от обучения и поездки.
Genotek стал партнером магистерской программы ВШЭ «Анализ данных в биологии и медицине»
В сентябре 2024 года сотрудники медико-генетического центра Genotek выступят преподавателями и руководителями курсовых работ и магистерских диссертаций на программе «Анализ данных в биологии и медицине» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Экспертиза компании в анализе BigData и биоинформатической обработке данных секвенирования позволила переработать учебный план программы с учетом современных методов анализа данных в биологии и медицине.
«Это незабываемые впечатления, я сохраню их навсегда»: как проходит Международная летняя школа Питерской Вышки
Международная летняя школа Питерской Вышки в самом разгаре — именно сейчас зарубежные студенты из 12 стран активно посещают лекции и наслаждаются культурной программой. Поговорили с некоторыми из них о самых ярких впечатлениях.
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.