Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»
В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.
«Цифровой прорыв» — масштабное соревнование для профессионалов IT-отрасли. Проект направлен на поиск, развитие и поддержку талантливых и перспективных специалистов по созданию продуктов и сервисов с использованием технологий искусственного интеллекта, а также на повышение уровня обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами. Проходит в формате серии хакатонов в онлайн- и офлайн-формате. Первый хакатон состоялся в 2019 году.
Первое место заняла команда студентов 4-го курса бакалавриата «Программная инженерия» ФКН и МФТИ “DoomAI” — Шамиль Зиганшин, Максим Каверин, Никита Степанов, Алиса Шаламкова и Максим Ставцев. В качестве решения кейса «Предсказание социально-демографических характеристик пользователя» они представили систему, которая позволяет оперативно создавать новые эксперименты для исследования цифровой модели, оптимизировать параметры, которые определяют ее структуру и способ обучения, а также получать результаты с высокой скоростью и точностью.
Алиса Шаламкова, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Нам нравится машинное обучение, и мы рады порешать интересные кейсы с прозрачным оцениванием. Сначала участвовали в вышкинских хакатонах, но на этот раз решили рискнуть и выйти на всероссийский уровень.
“Цифровой прорыв” предлагает кейсы на любой вкус. Мы решили начать с классического машинного обучения и поэтому взяли кейс о предсказании социально-демографических характеристик пользователя видеохостинга.
Задачи на хакатоне предлагают реальные компании, поэтому в их интересах получить решение, которое поможет им в работе. Именно тщательная проработка скорости предсказания, разведочного анализа данных (глубинное исследование структуры и характеристик данных для изучения их основных закономерностей и паттернов. — Ред. ), документации к коду и навыков презентации позволила взять нам первое место, чего мы, честно сказать, совсем не ожидали.
Хочется участвовать в таких соревнованиях и дальше, исследовать новые задачи не только в машинном, но и в глубинном обучении».
Максим Каверин, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Я очень рад, что наша команда заняла первое место в одном из кейсов на всероссийском хакатоне. Это был невероятный опыт, который позволил нам продемонстрировать навыки в области машинного обучения.
Хочу выразить огромную благодарность моей команде. Мы смогли достичь таких высоких результатов за счет упорства и коллективной работы. А фундаментом успеха стало образование, полученное в Вышке».
Максим Ставцев, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Мы хотели решить задачу, в которой необходимо использовать методы глубинного обучения. И задача по предсказанию социально-демографических характеристик пользователя показалась нам интересной. Мне понравилось участвовать. Большое спасибо ребятам из моей команды, они крутые. Мы обязательно еще поучаствуем в подобных соревнованиях».
Команда студентов бакалавриата «Прикладная математика и информатика» и «Программная инженерия» «Лидируй катбустируй» (Андрей Кузнецов, Кирилл Кудряшов и Михаил Кондрашин) предложила использовать различные алгоритмы для предсказания социально-демографических характеристик пользователя платформы и заняла третье место в кейсе.
Андрей Кузнецов, ОП «Прикладная математика и информатика», 3-й курс
«Я стараюсь участвовать во всех крупных соревнованиях и конкурсах по искусственному интеллекту, хотя постоянной команды у меня нет. В этот раз решил попробовать объединиться с двумя однокурсниками. С ними я уже давно знаком, они имеют классный олимпиадный опыт.
Ранее мы решали похожую задачу, поэтому были идеи, как реализовать такую систему. Она разносторонняя и поэтому сложная. Данных было не очень много, поэтому нам удалось проверить больше идей. Мы использовали разные подходы, различные алгоритмы.
Процесс был увлекательным. Планируем дальше участвовать в хакатонах проекта “Цифровой прорыв” и других командных соревнованиях».
Первое место также заняла команда “Selling Pandas” студентов бакалавриата «Прикладная математика и информатика» и «Программная инженерия» (Никита Ильтяков, Никита Угрюмов, Илья Гринюк и Андрей Кижинов). Они предложили решение поиска дубликатов видео для приложения вертикальных видео Yappy ー сервис «Дубль», который может быть бесшовно интегрирован во внутренний контур программы.
Илья Гринюк, ОП «Прикладная математика и информатика», 1-й курс
«С каждым из участников команды мы ранее участвовали в различных хакатонах и мероприятиях, связанных с искусственным интеллектом. Мы хорошо знаем сильные стороны друг друга. Большим плюсом стало то, что все мы являемся студентами ФКН. Мы уже становились победителями в региональных хакатонах “Цифрового прорыва”, поэтому для нас было важно занять призовое место и на всероссийском этапе.
Кейс от Yappy понравился нам тем, что компания сделала упор на использование машинного обучения и мы могли в полной мере раскрыть свои способности. С другой стороны, всей команде оказалось интересно поработать с задачей, связанной непосредственно с обработкой видео. Кейс непростой, ведь нужно было построить одновременно точное, быстрое и экономичное решение, чтобы оно могло справиться с большим потоком загружаемых на платформу видео.
Именно поэтому мы проводили большое количество экспериментов с различными алгоритмами, архитектурами, подходами, а затем создали финальное решение на их основе, модифицировав их под нашу задачу.
В итоге мы смогли достичь самой высокой точности среди всех команд и при этом получить максимальный балл за скорость пайплайна.
Безусловно, мы планируем и дальше участвовать в хакатонах и олимпиадах разного уровня, например, в HSE AI Assistant Hack, AIDAO и других. Вся наша команда заинтересована в получении опыта решения прикладных задач и совершенствовании наших навыков».
Андрей Кижинов, ОП «Программная инженерия», 2-й курс
«Я знаком с командой еще со школы — вместе были на смене в “Сириусе”, вместе участвовали во многих олимпиадах и конкурсах еще до вуза. Мы знали, что “Цифровой прорыв” — один из самых крупных хакатонов в стране, и решили участвовать. В команде я занял роль fullstack-разработчика: создавал фронтенд и бэкенд и занимался приложением на сервере: внедрял машинное обучение в программный интерфейс и настраивал брокер сообщений.
Хакатон нам понравился. Это одно из самых крупных соревнований, которое нашей команде удалось выиграть. Мы нашли очень классные решения».
Текст: Анастасия Козлова
Вам также может быть интересно:
Вышка доверит ИИ рутинную работу по созданию программ ДПО
НИУ ВШЭ совместно с EdTech-компанией CDO Global запускает AI-конструкторы для оптимизации разработки курсов дополнительного профессионального образования (ДПО). Новый сервис позволит автоматизировать подготовку учебных материалов и оценочных средств, значительно сократив время и ресурсы, затрачиваемые преподавателями и методистами.
ВШЭ и Московский аналитический центр объединят усилия в сфере ИИ
НИУ ВШЭ подписал соглашение о сотрудничестве с ГБУ «Московский аналитический центр». Документ закрепил намерение сторон развивать совместные исследования и внедрять технологии искусственного интеллекта в управление городским хозяйством.
Руководители «Билайна» прокачивают навыки работы с ИИ на базе НИУ ВШЭ
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ стартовала программа повышения квалификации для руководителей компании «Вымпелком» «Лаборатория ИИ: Вместе быстрее». В ее работе примут участие сотрудники компании из разных городов страны, которые будут повышать компетенции по внедрению ИИ в бизнес-процессы.
Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту
Каким должно быть образование в эпоху ИИ? Чтобы разобраться, какие есть точки зрения и какие решения уже формируются, команда Института образования ВШЭ весной 2025 года провела серию интервью с проректорами российских университетов. Об итогах этого исследования рассказывает директор института Евгений Терентьев.
НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал обновленный рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ. В него вошли 203 российских университета из 68 регионов. Высшая школа экономики первой получила наивысшую категорию А++.
ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей
НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.
11 вузов России стали участниками проекта ВШЭ и «Яндекса» по применению ИИ при подготовке дипломных работ
Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.
НИУ ВШЭ объединил ученых на международной школе по ИИ в Шанхае
В начале июля в Шанхае проходил Международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Инобром НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом. Более 50 молодых исследователей и ключевых спикеров из девяти стран — от России и Китая до Канады и Сингапура — собрались, чтобы обменяться последними результатами своей работы и построить новые международные партнерства.
Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
«Развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно»
В Шанхае стартовал международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Институтом образования НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом (ВКПУ). На него приехало свыше 50 участников и ключевых спикеров более чем из десяти стран Азии, Европы, Северной и Южной Америки. Они обсудили использование ИИ-технологий в образовании и других сферах.