Первая защита курсовых на программе «Магистр по компьютерному зрению»
9 февраля прошла защита индивидуальных проектных курсовых студентов второкурсников программы, посвященной современному направлению в области AI - "Компьютерное зрение"
Учитывая онлайн формат реализации программы, магистранты защищались дистанционно на площадке WEBINAR.RU.
В состав комиссии вошли сотрудники НИУ ВШЭ, научные руководители студентов, в том числе академический руководитель программы Андрей Савченко и декан факультета ИМиКН Наталья Асеева, а также индустриальные партнеры программы из компаний Huawei, YADRO и SBERLAB.Открыл защиту словами поддержки студентам - Вице-президент Нижегородского исследовательского центра Huawei, советник губернатора Нижегородской области по IT Валерий Черепенников, который также станет председателем ГЭК на защите магистерских работ наших студентов в июне 2023.
Защита курсовых работ на втором курсе проходила на английском языке и стала своего рода подведением предварительных итогов обучения магистров по компьютерному зрению, так как большинство курсовых будут продолжены в формате магистерских диссертаций.
Благодаря публичной защите курсовых работ студенты приобрели необходимые в будущем навыки презентации результатов собственного исследования и участия в научных дискуссиях. Студенты получили возможность на собственном опыте познакомиться с правилами и «ритуалом» публичной защиты: как строится вступительное слово, какова логика защиты, как формировать и аргументировать собственную позицию.
Мы попросили самих студентов поделиться впечатлениями:
Кроме того на защиту пригласили студентов первокурсников, познакомиться с реальным процессом защиты работ на английском языке и оценить выбранные проектные темы, с точки зрения своих будущих исследований.
Поздравляем наших студентов с успешной защитой курсовых работ и желаем дальнейших успехов в исследовательской деятельности!
Темы проектов:
| Student | Title ENG | Title RUS | Supervisor |
| Nikhil Kumar | Supervised and Self-supervised learning for Depth Estimation | Контролируемое и самоконтролируемое обучение для оценки глубины изображения | Ilya Makarov /Associate Professor, HSE University |
| Alghamdi Abdullah Mushref D |
| Самоконтролируемые гибридные архитектуры для оценки глубины изображения | Ilya Makarov/Associate Professor, HSE University |
| Berezkin Alexey | DEEP LEARNING FOR DETECTION OF BLURRED IMAGES. | Применение методов глубокого обучения для определения размытых фотографий | Maxim Kazakov /visited lecturer of Department of Applied Mathematics and Informatics, HSE University |
| Byzov Alexandr | Transformers for Domain adaptation in deep learning and ECG | Трансформеры в доменной адаптации для глубинного обучения и ЭКГ данных | Egorov Konstantin /visited lecturer of Department of Applied Mathematics and Informatics, HSE University |
| Gusev Anton Sergeevich | Student's Engagement Prediction Based on Facial Analytics in Video | Предсказание вовлеченности студентов с помощью анализа лица по видео | Andrey Savchenko /Professor, HSE University |
| Lam Ka Yeung | Algorithmic Trading via Deep Reinforcement Learning | Алгоритмическая торговля с использованием глубокого обучения | Ilya Makarov/Associate Professor, HSE University |
| Nguen Bao Long | Facial expression recognition using synthetic dataset | Распознавание выражений лиц с использованием синтетического набора данных | Andrey Savchenko /Professor, HSE University |
| Nichiporchuk Anastasiya | Drug Discovery via Graph Neural Networks | Обнаружение лекарств на основе графовых нейронных сетей | Ilya Makarov/Associate Professor, HSE University |