Фантастика vs реальность: ВШЭ и Евразийский НОЦ обучили преподавателей Башкортостана работе с ИИ
В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.
Слушателями стали преподаватели ведущих вузов республики, включая Уфимский университет науки и технологий, Башкирский государственный медицинский университет и Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы.
Программа открылась лекцией научного руководителя Центра непрерывного образования Евгения Соколова на тему «Введение в машинное обучение и искусственный интеллект».
На каждом из трех направлений обучения участники знакомились с особенностями применения искусственного интеллекта в своих научных областях. В рамках гуманитарного трека они изучали методы сбора и предобработки данных, создание чат-ботов, анализ данных, а также особенности применения ИИ в образовании и других профессиональных сферах. Лекции и практические занятия проводили преподаватели ФКН НИУ ВШЭ Мария Горденко, Елена Кантонистова, Иоанн Довгополый. Они делились практическим опытом по работе с генеративными моделями и разработке чат-ботов.
Естественно-научное направление охватывало темы анализа и визуализации данных, интеграции ИИ-технологий в инженерные разработки, а также применения инструментов ИИ в биоинформатике и физике. Особое внимание на лекциях и мастер-классах преподаватели Евгений Паточенко, Иоанн Довгополый, Елена Кантонистова, Денис Деркач и Андрей Боревский уделили практике применения методов машинного обучения и работе с цифровыми двойниками.
Техническое направление программы включало в себя погружение в глубинное обучение и нейронные сети, применение методов компьютерного зрения, а также изучение аспектов интеграции ИИ в физику и инженерные науки. Преподаватели Евгений Паточенко, Денис Деркач и Андрей Боревский познакомили слушателей с основами управления ИИ-проектами и рассказали о генеративных моделях и промпт-инжиниринге.
Для каждого направления Александр Тараканов, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН, провел занятия, ориентированные на знакомство с возможностями применения искусственного интеллекта в профессиональной сфере. В заключительный день обучения Дарья Касьяненко, эксперт Центра непрерывного образования, провела общий цикл лекций, посвященных обзору генеративных моделей и промпт-инжинирингу, этическим и регуляторным аспектам применения ИИ.
Кроме того, 12 ноября в Уфимском федеральном исследовательском центре Российской академии наук прошел круглый стол, на котором обсуждались перспективы сотрудничества в области искусственного интеллекта и образовательных технологий. Участники со стороны НИУ ВШЭ, включая Евгения Соколова, Андрея Боревского, директора Центра поддержки цифрового обучения Марию Лытаеву, Александра Тараканова и Дениса Деркача, представляли направления своей деятельности и обсуждали возможности для дальнейшего взаимодействия с коллегами из научных институтов Башкортостана. Особое внимание уделили вопросам переноса решений ИИ от фундаментальных исследований к индустрии, а также возможностям сетевого сотрудничества в образовании.
Евгений Соколов также выступил на местном радио, где отметил значимость обучения специалистов и преподавателей навыкам работы с ИИ, подчеркнув важность развития компетенций в области машинного обучения и искусственного интеллекта для научных исследований региона.
Искусственный интеллект никогда не заменит человека, но тот, кто умеет использовать его грамотно и по назначению, получит значительное преимущество в научных исследованиях и профессиональной деятельности. Именно такой подход Центр непрерывного образования прививал в рамках обучения на программе повышения квалификации.
Евгений Соколов
«Такие программы обучения необходимы в первую очередь для того, чтобы люди поняли, что ИИ — это не панацея, а вполне конкретный инструмент, который обладает огромным количеством недостатков, — говорит Евгений Соколов. — Часто, когда мы начинаем такого рода обучение, я слышу, что сейчас мы в этот ИИ сгрузим все, что знаем, и он нам стратегию на сто лет выдаст. Но, конечно, это так не работает. Он умеет решать только конкретные узкие задачи. Здесь как раз важно в это дело вникать, чтобы понимать, что за нами еще многое: мы должны придумывать, как все улучшать, как правильно все выстраивать. Важно понимать, где научная фантастика, а где реальность».
Наталия Латыпова
Технологии искусственного интеллекта активно внедряются в научные исследования, открывая новые возможности для анализа данных и моделирования, подчеркнула директор управляющей компании НОЦ РБ Наталия Латыпова. «Для максимального использования потенциала искусственного интеллекта учеными и преподавателями Евразийского НОЦ в своих научных исследованиях было принято решение провести обучение профессорско-преподавательского состава и научных сотрудников применению искусственного интеллекта, — рассказала она. — ВШЭ демонстрирует систематический и успешный подход к развитию ИИ, объединяя образовательные, исследовательские и инновационные активности. Благодаря взаимодействию ВШЭ с университетами Евразийского НОЦ мы планируем реализацию образовательных и научных проектов».
Наталия Черепенникова
«Усиление навыков и компетенций в области работы с искусственным интеллектом — важный шаг в развитии научных исследований и образовательных технологий Башкортостана, — отметила Наталия Черепенникова, начальник отдела корпоративного и онлайн-обучения Центра непрерывного образования ФКН. — Программа также открыла новые горизонты возможностей для междисциплинарных проектов и дальнейшего сотрудничества между НИУ ВШЭ и университетами Евразийского НОЦ».
Программа повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» стала шагом на пути к развитию образовательных и научных компетенций преподавателей и исследователей Башкортостана, способствовала обмену знаниями и заложила фундамент для формирования новых партнерств в области ИИ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
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.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
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.