«ИИ позволяет людям без опыта разработки прототипировать решения, упрощающие их деятельность»
28 октября завершилось обучение в рамках третьего потока программы «Искусственный интеллект в социальной сфере». Слушатели представили и защитили свои проекты. В рамках освоенного курса преподаватели помогли им найти перспективные области применения ИИ для эффективной работы в социальной сфере и обучили практическому применению инструментов ИИ.
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ выступает академическим партнером по блоку ИИ в рамках программы Института дополнительного профессионального образования работников социальной сферы Москвы.
Евгений Соколов
«Искусственный интеллект позволяет людям без опыта разработки прототипировать решения, упрощающие их деятельность. Мы при разработке программ всегда стараемся соблюсти баланс между необходимой теорией и практическим применением знаний», — рассказывает Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН ВШЭ.
В рамках предыдущего потока слушатели программы предложили жизнеспособные прототипы решений, которые потенциально улучшат работу социальной сферы Москвы по разным направлениям.
Например, обучающиеся разработали модель искусственного интеллекта, которая распознает эмоции посетителей социального учреждения. То есть в момент, когда получатель услуг входит в учреждение, сотрудники уже знают, в каком он настроении, и могут правильно и квалифицированно отреагировать на его запросы и реакции.
Среди других перспективных проектов второго потока — чат-бот, который помогает автоматизировать рутинные запросы новых сотрудников, система оценки эмоционального фона посетителей клиентского офиса, анализатор экстренных состояний для телефона неотложной психологической помощи.
Лучшие проекты, реализованные на весеннем потоке Школы ИИ, были представлены министру Правительства Москвы, руководителю Департамента труда и социальной защиты населения города Москвы Евгению Стружаку. По итогам этой презентации были даны поручения о дальнейшей разработке этих моделей и их внедрению.
Преподаватели программы — научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН Евгений Соколов, автор и преподаватель корпоративных и открытых курсов Маргарита Бурова, академический руководитель программ по применению искусственного интеллекта для сотрудников НИУ ВШЭ Мария Горденко, эксперты центра Дарья Касьяненко и Армен Бекларян, преподаватель практических занятий Диана Сусла.
Максим Малкин
Область применения ИИ в социальной сфере потенциально широка. «Уже сейчас это работает в таких направлениях, как проектирование взаимодействия между людьми, например продуктовая аналитика или проектирование скриптов для общения между специалистами либо потребителями услуг. Если говорить об оптимизации рутинных процессов в социальной сфере, я бы назвал обработку типовых запросов от потребителей. Вопросы о социальной поддержке и услугах требуют профессиональных знаний и четких ответов. Перевод типовых запросов на общение с чат-ботом с большой языковой моделью сильно оптимизирует работу специалистов. Также нейросети используются для аналитики данных. Можно сравнивать табличные данные, проводить семантический анализ текста, создавать текстовые документы, изображения, презентации», — отметил Максим Малкин, заместитель директора Института дополнительного профессионального образования работников социальной сферы Москвы.
Первый модуль занятий посвящен основным понятиям ИИ и его применению в различных областях. На втором интенсиве слушатели посещают индустриальный семинар, узнают об этике использования ИИ, участвуют в лекциях и семинарах, посвященных работе с Excel и генераторами формул, поиску и переводу текста, работе с изображениями с помощью ИИ, визуализации данных и работе с презентациями. Программа третьего модуля направлена на внедрение искусственного интеллекта в профессиональную деятельность.
Один из важных аспектов обучения — этика использования нейросетей. «Пользователь должен понимать, что нельзя загружать в нейросеть конфиденциальные и персональные данные. Во-первых, это нарушение закона “О персональных данных”. Наиболее очевидный риск — это утечка информации, утечка данных. Этот постулат мы транслируем слушателям Школы искусственного интеллекта ИДПО (“Искусственный интеллект в социальной сфере”) на самых первых занятиях», — отмечает Максим Малкин.
После теоретического блока по ИИ слушатели программы объединились в проектные команды и разработали прототипы новых технологичных решений, которые представили на итоговой аттестации программы. По завершении обучения участники получили удостоверения о повышении квалификации НИУ ВШЭ.
Центр непрерывного образования ФКН проводит корпоративное обучение по математике, программированию, анализу данных и машинному обучению. Программы разрабатываются с учетом специфики компании-заказчика. Узнать больше об организации корпоративного обучения в центре можно по ссылке.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.