• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

ВШЭ, «Яндекс» и «Сириус» запустили бесплатный курс по ИИ для школьников

ВШЭ, «Яндекс» и «Сириус» запустили бесплатный курс по ИИ для школьников

Фото: образовательный центр «Сириус»

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, «Яндекс» и «Сириус.Курсы» запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Старшеклассники узнают, как работают и обучаются нейросети, и познакомятся с востребованными IT-профессиями. Записаться на осенний поток можно до 15 ноября.

В разработке участвовали преподаватели факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, сотрудники «Яндекса», в том числе сотрудники Yandex Research и преподаватели Школы анализа данных, а также эксперты онлайн-школы «Сириус.Курсы».

Нейросети используются во многих современных сервисах, среди них — голосовой помощник «Алиса», «Яндекс Браузер», «Яндекс Поиск», беспилотные автомобили. Курс поможет разобраться, как устроены такие технологии, как их использовать и развивать.

«Яндекс» уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом». В образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене «Яндекса» «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В университете студенты под руководством наставников из «Яндекса» работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки.

Евгений Соколов

«При разработке курса мы адаптировали материал для школьников старших классов, чтобы они смогли в полной мере погрузиться в тему deep learning и попробовать на практике ML-инструменты. Все слушатели смогут провести небольшие эксперименты с нейронными сетями и увидеть особенности их работы», — комментирует Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, куратор академических программ «Яндекса».

В процессе обучения старшеклассники освоят азы работы с нейросетями. Навыки в этой сфере требуются аналитикам данных, инженерам машинного обучения и исследователям в области ИИ. Курс поможет получить представление об этих профессиях и определиться с будущей карьерой в IT.

Александр Садовников

«Курс “Глубокое обучение” поможет подросткам понять, насколько им интересно развиваться в ML в будущем. А полученные навыки дадут возможность преуспеть в тех областях, которые они выберут: повысить эффективность рабочих процессов, получить результаты более высокого уровня, возможно, даже совершить научные открытия», — комментирует Александр Садовников, руководитель отдела аналитики АНО «Сириус.Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту.

«Сириус.Курсы» — онлайн-школа дополнительного образования центра «Сириус». В онлайн-школе для всех желающих с любым уровнем подготовки доступны бесплатные курсы по математике, информатике, физике, химии, биологии, лингвистике, искусственному интеллекту. Авторы курсов — ученые и популяризаторы науки, преподаватели ведущих школ и вузов страны, педагоги образовательного центра «Сириус». «Глубокое обучение» — один из курсов серии по ИИ, которую «Сириус» реализует в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».

Курс рассчитан на учеников старших классов, для обучения необходимы знание школьной математики и базовые навыки разработки на Python. Каждый модуль включает короткие видеолекции и практические упражнения. Для старта понадобится зарегистрироваться в онлайн-школе «Сириус.Курсы» и выбрать курс «Глубокое обучение».

Вам также может быть интересно:

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.

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.

В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»

Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.

«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»

В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.

В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.

Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора

НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.

Проблемы этики: как и где использовать ИИ

За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.

НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома

НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.

Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее

Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.