Победителей и призеров Всероссийской олимпиады по ИИ примут в НИУ ВШЭ без вступительных испытаний
Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту включена в перечень олимпиад школьников Министерства науки и высшего образования на 2023/24 учебный год. В этом году на олимпиаду зарегистрировались почти 16 тысяч школьников со всей России. В финальный этап прошли 50 участников. Из них 4 школьника стали победителями, а 8 — призерами.
Дипломанты олимпиады смогут поступить без вступительных испытаний или зачесть максимальный балл ЕГЭ по информатике на различных образовательных программах университета. Преференции будут предоставлены для таких направлений, как прикладной анализ данных, компьютерные науки, прикладная математика, информатика и вычислительная техника, а также информационная и компьютерная безопасность.
Высшая школа экономики поддерживает проведение Всероссийской олимпиады по искусственному интеллекту уже второй год. По итогам первого сезона четверо из семи дипломантов состязания проходят обучение в НИУ ВШЭ.
«Высшая школа экономики развивает олимпиадное движение, запуская новые интеллектуальные состязания в современных форматах по востребованным областям знаний, даже если эти области знаний не являются школьными предметами. Также мы с удовольствием поддерживаем такие состязания, когда их проводят наши партнеры. Представители Вышки входят в оргкомитет, методическую комиссию и жюри Всероссийской олимпиады по искусственному интеллекту, помогают обеспечивать ее высокое качество, поэтому НИУ ВШЭ предоставит победителям и призерам существенные льготы в первый же год вхождения олимпиады в перечень Министерства науки и высшего образования», — подчеркнул на церемонии награждения олимпиады заместитель проректора НИУ ВШЭ Данил Фёдоровых.
Как отмечает Елена Кантонистова, доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, а также председатель методической комиссии олимпиады, задания разрабатывались таким образом, чтобы уровень сложности возрастал от этапа к этапу.
«На отборочном этапе задания были относительно несложные, они проверяют уверенное знание школьных навыков, умение анализировать данные и строить базовые модели машинного обучения. На основном этапе задания уже сложнее, они требуют углубленных знаний школьной программы математики, алгоритмов, а также умения обучать более сложные ML-модели. На заключительном этапе участники решали непростые задачи по машинному обучению. Для них необходимо уверенное знание алгоритмов машинного обучения и умение грамотно писать код на языке Python», — рассказала Елена Кантонистова.
Подробная информация об образовательных программах и особых правах олимпиадников при поступлении в 2024 году доступна на сайте НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.