Forwarded from Институт AIRI
Сегодня рассказываем подробнее про доклады, которые будут на ИИшнице 26 июня 🍳
Ведущий мероприятия — руководитель группы «Глубокое обучение в науках о жизни» AIRI Артур Кадурин.
◼️ В 15:30 директор по цифровой трансформации Промомед Иван Колесников выступит с докладом «ИИ — драйвер цифровой трансформации группы Промомед».
◼️ В 15:50 Константин Ушенин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник группы «Глубокое обучение в науках о жизни» AIRI расскажет про LAGNet — нейронную сеть для предсказания электронной плотности вокруг молекул.
◼️ В 16:10 Иван Поддъяков, специалист по исследованию данных в Sber AI Lab, расскажет про мультиагентный фреймворк для дизайна лекарственных молекул.
◼️ В 16:30 завершающий доклад «Поиск и моделирование флуоресцентных молекул для маркировки полимеров» прочитает Алексей Коровин, кандидат химических наук, старший научный сотрудник группы «Дизайн новых материалов» AIRI.
Подключайтесь к трансляции в VK Видео или на YouTube🍿
Ведущий мероприятия — руководитель группы «Глубокое обучение в науках о жизни» AIRI Артур Кадурин.
Подключайтесь к трансляции в VK Видео или на YouTube🍿
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Forwarded from Университетский консорциум Big Data
Почти 400 сотрудников вузов и организаций прошли всероссийский марафон по ИИ и Big Data с начала года
Всероссийский экспертный проект "Школа прикладного анализа данных" подводит итоги первого полугодия: за это время эксперты набрали и обучили слушателей трёх потоков — это в общей сложности около 400 преподавателей, руководителей и студентов университетов, а также сотрудников госорганизаций и фондов. Впервые среди участников были представители вузов Кыргызстана и Таджикистана.
Проект "Школа прикладного анализа данных" реализуется в России с 2018 года. Школа проводится несколько раз в год в разных регионах, её организует образовательная компания "Академия Дата-Дайвинг" при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных (Консорциум Big Data). Каждая Школа представляет собой цифровой марафон, в котором всего за месяц участники осваивают технологии ИИ и Big Data, при этом на старте от них не требуются навыки программирования.
В рамках марафона организаторы проводят практические занятия с использованием программного обеспечения технологических партнеров, мастер-классы от исследователей из ведущих российских университетов и представителей бизнеса, визионерские лекции от сильных отечественных экспертов.
Участники Школы учатся адаптировать методы текстовой аналитики под конкретные прикладные задачи, создавать информативные визуализации результатов анализа, использовать генеративный ИИ для поиска и идентификации перспективных исследовательских направлений, а также для подготовки заявки на исследовательские гранты и многое другое. В конце обучения они выполняют выпускные проекты и защищают их перед приглашенными экспертами из ведущих отечественных организаций в сфере ИИ и Big Data.
С февраля по март бесплатное обучение в Школе прошли около 230 сотрудников вузов новых регионов России. В марте-апреле "Школа прикладного анализа больших данных" проводилась на площадке Кыргызско-Российского Славянского Университета им. Б.Н. Ельцина и собрала 40 преподавателей и магистрантов вуза.
Ещё одна Школа состоялась в апреле-мае: с 17 по 19 апреля прошла очная часть на площадке Президентской академии (РАНХиГС), с 20 апреля по 23 мая обучение было организовано в онлайне. Участвовали около 100 человек, в том числе представители Российско-Таджикского (Славянского) университета. Какие проекты выполнили участники этого марафона — смотрите в карточках.
📱 Университетский консорциум исследователей больших данных
Всероссийский экспертный проект "Школа прикладного анализа данных" подводит итоги первого полугодия: за это время эксперты набрали и обучили слушателей трёх потоков — это в общей сложности около 400 преподавателей, руководителей и студентов университетов, а также сотрудников госорганизаций и фондов. Впервые среди участников были представители вузов Кыргызстана и Таджикистана.
Проект "Школа прикладного анализа данных" реализуется в России с 2018 года. Школа проводится несколько раз в год в разных регионах, её организует образовательная компания "Академия Дата-Дайвинг" при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных (Консорциум Big Data). Каждая Школа представляет собой цифровой марафон, в котором всего за месяц участники осваивают технологии ИИ и Big Data, при этом на старте от них не требуются навыки программирования.
В рамках марафона организаторы проводят практические занятия с использованием программного обеспечения технологических партнеров, мастер-классы от исследователей из ведущих российских университетов и представителей бизнеса, визионерские лекции от сильных отечественных экспертов.
Участники Школы учатся адаптировать методы текстовой аналитики под конкретные прикладные задачи, создавать информативные визуализации результатов анализа, использовать генеративный ИИ для поиска и идентификации перспективных исследовательских направлений, а также для подготовки заявки на исследовательские гранты и многое другое. В конце обучения они выполняют выпускные проекты и защищают их перед приглашенными экспертами из ведущих отечественных организаций в сфере ИИ и Big Data.
С февраля по март бесплатное обучение в Школе прошли около 230 сотрудников вузов новых регионов России. В марте-апреле "Школа прикладного анализа больших данных" проводилась на площадке Кыргызско-Российского Славянского Университета им. Б.Н. Ельцина и собрала 40 преподавателей и магистрантов вуза.
Ещё одна Школа состоялась в апреле-мае: с 17 по 19 апреля прошла очная часть на площадке Президентской академии (РАНХиГС), с 20 апреля по 23 мая обучение было организовано в онлайне. Участвовали около 100 человек, в том числе представители Российско-Таджикского (Славянского) университета. Какие проекты выполнили участники этого марафона — смотрите в карточках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Forwarded from Университетский консорциум Big Data
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что компания Wildberries & Russ предлагает начинающим аналитикам и как магистратура в ТГУ поможет построить карьеру ➡️ Об этом — в коротком видео по итогам Дня открытых дверей магистратуры "Дата-аналитика для бизнеса"!
🔜 Узнайте подробнее и оставьте заявку на сайте. Количество мест ограничено.
📱 Университетский консорциум исследователей больших данных
🔜 Узнайте подробнее и оставьте заявку на сайте. Количество мест ограничено.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Университетский консорциум Big Data
80 студентов из вузов более чем 10 регионов РФ участвуют в школе "Лето с AIRI", посвященной технологиям искусственного интеллекта
Школа стартовала сегодня в Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта Томского госуниверситета.
Ранее сообщалось, что в 2025 году Институт AIRI (Artificial Intelligence Research Institute) вместе с ТГУ организует в Томске бесплатную летнюю школу для студентов, аспирантов и молодых ученых из вузов РФ. Они проведут 11 дней с ведущими учеными из AIRI, ТГУ, МГУ, МФТИ, ВШЭ, МТУСИ, Сколтеха и других авторитетных организаций и вузов.
Тематические блоки учебной программы школы включают трендовые направления в области ИИ, например, языковые модели нового поколения. Кроме того, исследователи будут применять генеративный ИИ в промышленности, химии и разработке лекарств.
"Мы видим свою задачу не только в том, чтобы дать участникам актуальные знания и навыки, но и в том, чтобы помочь им почувствовать себя частью научного сообщества, где рождаются технологии будущего. На две недели Томск становится образовательным ИИ-хабом: здесь собрались сильные эксперты", — говорит директор Института анализа больших данных и ИИ Вячеслав Гойко.
Ранее соорганизаторами летней школы были Университет "Сириус" (2022 год), Университет "Иннополис" (2023 год) и Передовая инженерная школа ИТМО (2024-й). В 2025-м партнерами AIRI, кроме ТГУ, стали "Авито" и фонд "Интеллект". Участники получат консультации от специалистов "Авито" по карьерному росту и смогут применить знания в исследовательских проектах.
https://www.riatomsk.ru/article/20250630/issledovateli-iz-regionov-rf-pouchatsya-rabote-s-ii-v-letnei-shkole-v-tgu
Школа стартовала сегодня в Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта Томского госуниверситета.
Ранее сообщалось, что в 2025 году Институт AIRI (Artificial Intelligence Research Institute) вместе с ТГУ организует в Томске бесплатную летнюю школу для студентов, аспирантов и молодых ученых из вузов РФ. Они проведут 11 дней с ведущими учеными из AIRI, ТГУ, МГУ, МФТИ, ВШЭ, МТУСИ, Сколтеха и других авторитетных организаций и вузов.
Тематические блоки учебной программы школы включают трендовые направления в области ИИ, например, языковые модели нового поколения. Кроме того, исследователи будут применять генеративный ИИ в промышленности, химии и разработке лекарств.
"Мы видим свою задачу не только в том, чтобы дать участникам актуальные знания и навыки, но и в том, чтобы помочь им почувствовать себя частью научного сообщества, где рождаются технологии будущего. На две недели Томск становится образовательным ИИ-хабом: здесь собрались сильные эксперты", — говорит директор Института анализа больших данных и ИИ Вячеслав Гойко.
Ранее соорганизаторами летней школы были Университет "Сириус" (2022 год), Университет "Иннополис" (2023 год) и Передовая инженерная школа ИТМО (2024-й). В 2025-м партнерами AIRI, кроме ТГУ, стали "Авито" и фонд "Интеллект". Участники получат консультации от специалистов "Авито" по карьерному росту и смогут применить знания в исследовательских проектах.
https://www.riatomsk.ru/article/20250630/issledovateli-iz-regionov-rf-pouchatsya-rabote-s-ii-v-letnei-shkole-v-tgu
Новости Томска. Свежие томские новости – РИА Томск
Исследователи из регионов РФ поучатся работе с ИИ в летней школе в ТГУ
Молодые исследователи из более 10 регионов РФ участвуют в школе "Лето с AIRI", посвященной технологиям искусственного интеллекта; занятия начались в понедельник в Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта Томского госуниверситета (ТГУ)…
Forwarded from Университетский консорциум Big Data
#НовостиВузов #ТГУ #AIRI
Торжественное открытие состоялось сегодня, 9 июля, на площадке Инжинирингового химико-технологического центра (ИХТЦ) в Томске. Лаборатория будет использовать ИИ для разработки новых медицинских препаратов и моделирования свойств химических соединений. Например, ученые проведут исследования в области биоинформатики на уровнях ДНК, клеток и тканей, займутся разработкой цифровых помощников для химических технологий.
Как отметил в ходе мероприятия руководитель научной группы «ИИ в науках о жизни» Института AIRI и научный руководитель новой лаборатории Артур Кадурин, современные науки о жизни и материаловедение генерируют данные беспрецедентного объема. Задача лаборатории — развивать и применять методы ИИ для анализа и объединения этой разнородной информации на стыке химии, биологии и физики.
По словам директора Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслава Гойко, внедрение ИИ в работу ученых-химиков и специалистов по молекулярной инженерии – это фундаментальное изменение самой логики научного поиска.
📱 Университетский консорциум исследователей больших данных
Торжественное открытие состоялось сегодня, 9 июля, на площадке Инжинирингового химико-технологического центра (ИХТЦ) в Томске. Лаборатория будет использовать ИИ для разработки новых медицинских препаратов и моделирования свойств химических соединений. Например, ученые проведут исследования в области биоинформатики на уровнях ДНК, клеток и тканей, займутся разработкой цифровых помощников для химических технологий.
Как отметил в ходе мероприятия руководитель научной группы «ИИ в науках о жизни» Института AIRI и научный руководитель новой лаборатории Артур Кадурин, современные науки о жизни и материаловедение генерируют данные беспрецедентного объема. Задача лаборатории — развивать и применять методы ИИ для анализа и объединения этой разнородной информации на стыке химии, биологии и физики.
«Ускорение разработки терапевтических препаратов и функциональных материалов зависит от нашей способности предсказывать сложные свойства веществ и их взаимодействия. Мы сосредоточимся на создании вычислительных подходов, которые позволят эффективно использовать потенциал технологий искусственного интеллекта для решения этих задач. В свою очередь эксперты из ТГУ возьмут на себя экспериментальную валидацию предложенных методов», – сказал Артур Кадурин.
По словам директора Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслава Гойко, внедрение ИИ в работу ученых-химиков и специалистов по молекулярной инженерии – это фундаментальное изменение самой логики научного поиска.
«Будущее за теми, кто научится использовать ИИ для ускорения научных исследований и генерации новых знаний. И это будущее сегодня создается здесь, в Томске: коллеги из Института AIRI — признанные лидеры в области фундаментальных и прикладных исследований по ИИ; наша команда — с большим опытом проведения исследований и прикладных разработок, реализованных на базе суперкомпьютера Cyberia; от ИХТЦ — экспертиза в области синтеза, анализа веществ и масштабирования химических процессов», — отметил Вячеслав Гойко.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3
Forwarded from Мегапьютер
megapyuter-intellidzhens.timepad.ru
Презентация новой версии PolyAnalyst: Мощные обновления для аналитики данных! / События на TimePad.ru
Компания Мегапьютер представляет 31-ю версию флагманской платформы PolyAnalyst — теперь с ещё более продвинутыми инструментами для автоматизации, визуализации и анализа данных!
🚀 Друзья! Мы спешим пригласить вас на презентацию-вебинар новой версии PolyAnalyst: Мощные обновления для аналитики данных!
24-го июля в 16:00 компания Мегапьютер представит новую, уже 31-ю по счету версию флагманской платформы PolyAnalyst — теперь с ещё более продвинутыми инструментами для автоматизации, визуализации и анализа данных!
🔄 Главные нововведения:
1️⃣ Циклы — автоматизация повторяющихся процессов:
Итеративная обработка данных без ручного вмешательства.
Оптимизация перебора параметров и масштабирование задач.
2️⃣ Накопление данных — удобное управление результатами анализа:
Сохранение данных даже после перезапуска скриптов.
Снижение нагрузки на вычислительные ресурсы.
3️⃣ Улучшенный импорт/экспорт Excel:
Работа с множеством листов таблицы и именованными диапазонами.
4️⃣ Новые визуализации для наглядного анализа:
Хордовая диаграмма — связи между объектами.
Радиальная столбчатая — компактное сравнение категорий.
Японские свечи — для финансового анализа.
Календарь — данные в виде временных сеток.
Тепловая карта — выявление закономерностей.
💡 Почему это важно?
Обновление делает PolyAnalyst ещё мощнее:
✅ Автоматизация сложных итерационных задач.
✅ Гибкость работы с Excel.
✅ Богатые возможности визуализации.
📌 Готовы к новому уровню аналитики? Регистрация на вебинар доступна по ссылке.
#PolyAnalyst #АналитикаДанных #Мегапьютер #BigData #ВизуализацияДанных
24-го июля в 16:00 компания Мегапьютер представит новую, уже 31-ю по счету версию флагманской платформы PolyAnalyst — теперь с ещё более продвинутыми инструментами для автоматизации, визуализации и анализа данных!
🔄 Главные нововведения:
1️⃣ Циклы — автоматизация повторяющихся процессов:
Итеративная обработка данных без ручного вмешательства.
Оптимизация перебора параметров и масштабирование задач.
2️⃣ Накопление данных — удобное управление результатами анализа:
Сохранение данных даже после перезапуска скриптов.
Снижение нагрузки на вычислительные ресурсы.
3️⃣ Улучшенный импорт/экспорт Excel:
Работа с множеством листов таблицы и именованными диапазонами.
4️⃣ Новые визуализации для наглядного анализа:
Хордовая диаграмма — связи между объектами.
Радиальная столбчатая — компактное сравнение категорий.
Японские свечи — для финансового анализа.
Календарь — данные в виде временных сеток.
Тепловая карта — выявление закономерностей.
💡 Почему это важно?
Обновление делает PolyAnalyst ещё мощнее:
✅ Автоматизация сложных итерационных задач.
✅ Гибкость работы с Excel.
✅ Богатые возможности визуализации.
📌 Готовы к новому уровню аналитики? Регистрация на вебинар доступна по ссылке.
#PolyAnalyst #АналитикаДанных #Мегапьютер #BigData #ВизуализацияДанных
Forwarded from Институт ИИ МГУ
Институт ИИ МГУ открывает набор на AI Masters 2025
AI Masters – это бесплатная программа дополнительного профессионального образования в области наук о данных от Института ИИ МГУ.
🔵 2 года, вечернее обучение, онлайн
🔵 2 трека: Data Science и Business Intelligence, 30+ курсов
🔵 преподаватели из МГУ, МФТИ, ВШЭ, Skoltech, Газпромбанк, Yandex, Ozon tech, Wildberries
🔵 первый год обучения в Институте ИИ МГУ, второй - на Факультете ИИ МГУ
В рамках обучения вы научитесь обучать модели ML/DL, писать эффективный код, работать с индустриальным стеком, строить математические модели и многое другое.
🚀 Успей подать заявку на сайте до 6 августа!
____
День открытых дверей AIM – это возможность узнать про этапы поступления, программу обучения и карьерные перспективы.
📅 31 июля в 16.00 | 📍 Онлайн, ссылка будет в чате AIM
AI Masters – это бесплатная программа дополнительного профессионального образования в области наук о данных от Института ИИ МГУ.
В рамках обучения вы научитесь обучать модели ML/DL, писать эффективный код, работать с индустриальным стеком, строить математические модели и многое другое.
____
День открытых дверей AIM – это возможность узнать про этапы поступления, программу обучения и карьерные перспективы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет!
Активно читаем мотивационные письма и принимаем документы, если вы еще не решились, но хотите узнать про магистратуру чуть больше, то ждем вашу заявку, сейчас самое время!
Сегодня хотели бы представить вам одного из наших прекрасных преподавателей по дисциплине "Автоматизация обработки данных и построение витрин данных" - Юлию Иванову
Юлия — системный аналитик DWH. Она:
▪️ строила хранилища данных с нуля,
▪️ формулирует требования к данным и процессам,
▪️ проектирует архитектуру DWH,
▪️ помогает бизнесу принимать решения на основе данных.
Если коротко — она превращает хаос данных в порядок, который работает на результат. Если будет интересно, загляните в её телеграм канал В мире больших данных
В интервью мы задали вопросы, связанные с её деятельностью, а также попросили дать совет людям, интересующимся данной сферой. Приятного просмотра📺
Активно читаем мотивационные письма и принимаем документы, если вы еще не решились, но хотите узнать про магистратуру чуть больше, то ждем вашу заявку, сейчас самое время!
Сегодня хотели бы представить вам одного из наших прекрасных преподавателей по дисциплине "Автоматизация обработки данных и построение витрин данных" - Юлию Иванову
Юлия — системный аналитик DWH. Она:
▪️ строила хранилища данных с нуля,
▪️ формулирует требования к данным и процессам,
▪️ проектирует архитектуру DWH,
▪️ помогает бизнесу принимать решения на основе данных.
Если коротко — она превращает хаос данных в порядок, который работает на результат. Если будет интересно, загляните в её телеграм канал В мире больших данных
В интервью мы задали вопросы, связанные с её деятельностью, а также попросили дать совет людям, интересующимся данной сферой. Приятного просмотра📺
VK Видео
Интервью с экспертом: Юлия Иванова
Юлия — системный аналитик DWH. Если коротко — она превращает хаос данных в порядок, который работает на результат. В интервью мы задали вопросы, связанные с её деятельностью, а также попросили дать совет людям, интересующимся данной сферой.
❤3👍1
Институт искусственного интеллекта и анализа больших данных ТГУ совместно с Wildberries & Russ проведут День открытых дверей онлайн-магистратуры “Дата-аналитика для бизнеса”.
📅7 августа, 18.00 МСК
💻Формат: онлайн
О чем поговорим:
✅ Разберем программу, расскажем о ваших будущих преподавателях из Wildberries & Russ, Авито, Ситимобил, Playrix, Яндекс, Газпромнефть, Eggheads.
✅ Расскажем о практиках и стажировках на программе
✅ Поговорим о специализациях программы: продуктовый, маркетинговый, BI - аналитик - кто они? И чему нужно учиться чтобы стать одним и них?
✅ Обсудим условия и порядок поступления
✅ Расскажем, как проходят вступительные испытания и как к ним подготовиться?
Для участия нужно зарегистрироваться
📅7 августа, 18.00 МСК
💻Формат: онлайн
О чем поговорим:
✅ Разберем программу, расскажем о ваших будущих преподавателях из Wildberries & Russ, Авито, Ситимобил, Playrix, Яндекс, Газпромнефть, Eggheads.
✅ Расскажем о практиках и стажировках на программе
✅ Поговорим о специализациях программы: продуктовый, маркетинговый, BI - аналитик - кто они? И чему нужно учиться чтобы стать одним и них?
✅ Обсудим условия и порядок поступления
✅ Расскажем, как проходят вступительные испытания и как к ним подготовиться?
Для участия нужно зарегистрироваться
Forwarded from Университетский консорциум Big Data
#НовостиПартнеров
Бесплатный вебинар от Yandex Crowd Solutions и Yandex Cloud
"LLM + Краудсорсинг: секреты эффективной разметки данных"
Доля ошибок при разметке нейросетями достигает 30%. Ручная разметка точнее, но сложнее: требуется организовать рабочую среду и учитывать человеческий фактор. Совместить скорость и простоту авторазметки с точностью ручной разметки позволяет гибридный подход. Две команды Яндекса расскажут о нём на вебинаре.
🔹 Когда:
28.08 четверг, 12:00-13:00 (мск)
🔹 Регистрация по ссылке: https://crowdsolutions.yandex.ru/news/webinar-with-cloud
🔹 Для кого:
Инженеры, студенты, научные сотрудники, преподаватели, проектные команды — все кому нужны собранные или размеченные датасеты для проектов, наиболее эффективные подходы и готовые инструменты
🔹 Что ждёт слушателей:
• Готовый пайплайн, чтобы получать предсказуемый и качественный результат
• Пошаговые рекомендации по настройке разметки и контроля качества
• Кейсы с разметкой для проектов из разных индустрий
• Чек-лист по запуску разметки
Задать вопросы Анастасии Лесик можно по электронной почте: alesik@yandex-team.ru
📱 Университетский консорциум исследователей больших данных
Бесплатный вебинар от Yandex Crowd Solutions и Yandex Cloud
"LLM + Краудсорсинг: секреты эффективной разметки данных"
Доля ошибок при разметке нейросетями достигает 30%. Ручная разметка точнее, но сложнее: требуется организовать рабочую среду и учитывать человеческий фактор. Совместить скорость и простоту авторазметки с точностью ручной разметки позволяет гибридный подход. Две команды Яндекса расскажут о нём на вебинаре.
🔹 Когда:
28.08 четверг, 12:00-13:00 (мск)
🔹 Регистрация по ссылке: https://crowdsolutions.yandex.ru/news/webinar-with-cloud
🔹 Для кого:
Инженеры, студенты, научные сотрудники, преподаватели, проектные команды — все кому нужны собранные или размеченные датасеты для проектов, наиболее эффективные подходы и готовые инструменты
🔹 Что ждёт слушателей:
• Готовый пайплайн, чтобы получать предсказуемый и качественный результат
• Пошаговые рекомендации по настройке разметки и контроля качества
• Кейсы с разметкой для проектов из разных индустрий
• Чек-лист по запуску разметки
"Мы покажем, как наш гибридный формат — LLM плюс краудсорсинг — меняет правила игры в работе с данными. У нас есть готовая инфраструктура и лучшие практики, так что не придется тратить время на поиск разметчиков и изобретение quality controls. Мы верим, что наш подход поможет широкому кругу специалистов ускорить и упростить путь от идеи до готовой ML-модели", — комментирует Анастасия Лесик, руководитель внешних проектов Яндекс Crowd Solutions.
Задать вопросы Анастасии Лесик можно по электронной почте: alesik@yandex-team.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3