Новости
Индивидуальная траектория обучения: специализации, майноры, факультативы и онлайн-курсы
Каждый студент бакалаврских программ Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук может построить для себя индивидуальную траекторию обучения – выбрать те предметы, которые наиболее интересны и полезны для будущей карьеры. Читайте в нашем материале, какие специализации есть на каждой программе, как студенты Питерской Вышки учатся вместе со студентами других кампусов и какие возможности для онлайн-обучения предоставляет Высшая школа экономики.
Запуск Студенческой оценки преподавания в 4 модуле 2020-21
Вчера, 31 мая, запущена очередная волна проекта «Студенческая оценка преподавания». Вместе с оценкой преподавателей и дисциплин студенты в этот раз голосуют за кандидатуры лучших преподавателей.
«Чтобы стать классным специалистом в ИИ, нужно иметь представление обо всем, что происходит в науке»
В конце апреля НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Яндекс открыли Лабораторию естественного языка (ЛЕЯ). Ее руководителем стал Иван Ямщиков, научный сотрудник Яндекса, автор и ведущий подкаста «Проветримся». Узнали у Ивана, какие проблемы в области искусственного интеллекта сейчас актуальны, в каком направлении идут исследования естественного языка, и чем будет заниматься его научная группа.
Выбор дисциплин вариативной части на следующий учебный год
Примите участие в тестировании новой платформы
Специализация: теория языков программирования
Илья Кайсин, выпускник программы «Прикладная математика и информатика» 2019 года, на втором курсе обучения выбрал для себя специализацию «Теория языков программирования». Сейчас Илья работает в лаборатории языковых инструментов JetBrains. В чем преимущества теории языков программирования и как сотрудничество с компанией JetBrains позволяет расширить возможности студентов по изучению разных направлений этой области — читайте в нашем материале.
«Школа по практическому программированию и анализу данных – это тест-драйв будущей профессии»
С 5 по 10 мая в Кочубей-центре Питерской Вышки прошел второй, очный этап школы по практическому программированию и анализу данных. На него приехали 50 старшеклассников из 20 городов, которые показали лучшие результаты по итогам онлайн-этапа. Участники школы работали над групповыми проектами по машинному обучению, NLP, мобильной и web-разработке, а в минувший понедельник представили свои результаты членам жюри.
Специализация: теоретическая информатика
Теоретическая информатика – одна из пяти специализаций, предлагаемых на выбор студентам программы «Прикладная математика и информатика». Василий Алферов, выпускник 2020 года, рассказал, как это направление появилось в бакалавриате, какие его проекты брали призовые места в международных соревнованиях и были представлены на конференциях.
Специализация: промышленное программирование
Наташа Мурашкина, студентка четвертого курса программы «Прикладная математика и информатика», выбрала для себя специализацию «Промышленное программирование». Чем ее привлекло это направление, как студенты получают опыт рецензирования кода и какие курсы помогли Наташе в выборе темы диплома, читайте в нашем материале.
Яндекс и НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге открывают Лабораторию Естественного Языка
В лаборатории будут исследовать тексты на естественном языке, разрабатывать методы deep learning для их генерации и анализировать данные в компьютерной лингвистике. Яндекс как партнер проекта будет помогать привлекать ведущих специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных для работы в лаборатории на долгосрочной основе. Руководить лабораторией будет Иван Ямщиков, научный сотрудник Яндекса и доцент НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург.
Специализация: машинное обучение
Каждый студент программы «Прикладная математика и информатика» может построить индивидуальную траекторию обучения — выбрать те предметы, которые будут наиболее полезны для будущей карьеры. Владислав Мосин, студент четвертого курса, рассказывает, почему он выбрал для себя специализацию «Машинное обучение», какие курсы для него были самыми интересными и какие проекты он реализовал за время обучения.