Новости
ССТ «Лингвотест» внесен в перечень сертификатов, принимаемых к перезачету в бакалавриате, а также при поступлении в магистратуру и аспирантуру НИУ ВШЭ
ССТ «Лингвотест» продолжает свое устойчивое развитие и теперь принимается для перезачета дисциплин факультатива по английскому языку, а также Внутреннего и Независимого экзаменов в бакалавриате. Тест представлен в двух вариантах – для академического и делового общения. Оба варианта принимаются к перезачету в бакалавриате и специалитете Вышки.
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"
Поступление в НИУ ВШЭ в 2023 году: что нового и к чему готовиться
Приемная комиссия опубликовала правила приема в бакалавриат/специалитет и магистратуру НИУ ВШЭ в следующем году. Рассказываем о том, когда и как можно подавать документы, сколько выделено бюджетных мест, какие новые программы появились, а также о других особенностях приемной кампании — 2023.
Запуск Студенческой оценки преподавания в 1 модуле 2022-23
Сегодня, 3 октября, запущена волна студенческой оценки преподавания по 1 модулю 2022-2023 учебного года
Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий
Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing.
Как по фотографиям понять человека
Создан алгоритм, определяющий предпочтения пользователей смартфоновИсследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В. А. Стеклова РАН разработали новый способ прогнозирования предпочтений пользователей мобильных устройств. В основе работы рекомендательных систем лежат алгоритмы, моделирующие пользовательское поведение, исходя из той информации, которая указана в профиле человека. Традиционные рекомендательные системы используют только структурированные и текстовые данные — новая модель использует фотографии.
В Вышке стартует Конкурс научно-исследовательских работ студентов — 2022
Начало учебного года — время задуматься над продолжением своего развития в академическом пространстве. 1 сентября НИУ ВШЭ объявляет о начале Конкурса научно-исследовательских работ студентов — НИРС-2022. Принять в нем участие могут учащиеся российских и зарубежных вузов, а также выпускники 2022 года. В прошлом году на конкурс было подано 2196 работ, из них 435 — от внешних участников.
Практические проекты и deep fakes: как в Вышке учат компьютерному зрению
Прием заявок на единственную в России англоязычную онлайн-программу в области компьютерного зрения Master of Computer Vision НИУ ВШЭ продлится до 10 августа. Она разработана учеными факультета информатики, математики и компьютерных наук нижегородской Вышки совместно с исследователями в области CV из лидирующих компаний индустрии: Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, Сбер, Newstream и Deelvin Solutions. Академический руководитель программы профессор кафедры информационных систем и технологий Андрей Савченко рассказал, как обучение компетенциям в области компьютерного зрения меняет взгляд на мир.
Ученые предложили алгоритм для определения предпочтений пользователей смартфонов
Математики из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде разработали новый способ прогнозирования предпочтений пользователей мобильных устройств. Метод, который точнее известных аналогов на 2–12%, основан на одновременном распознавании объектов, лиц и сцен в фотогалерее смартфона и на удаленном сервере. В будущем алгоритм может использоваться для персонализации сервисов и услуг, а также максимально подходящих под конкретного человека рекомендаций. Статья опубликована в журнале Pattern Recognition.