Макаров Илья Андреевич
- Доцент:Факультет компьютерных наук / Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
- Приглашенный преподаватель:НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде / Факультет информатики, математики и компьютерных наук / Кафедра информационных систем и технологий
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2011 году.
- Научно-педагогический стаж: 2 года.
Образование, учёные степени
- 2021PhD
- 2015Аспирантура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический
- 2011
Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический, специальность «Математика», квалификация «Математик»
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
Научные интересы
Artificial Intelligence:
- Network Science: graph embeddings for machine learning problems on graphs; large-scale recommender systems
- Computer Vision: image and video super-resolution (including multi-frame and HDR), semantic segmentation, pose estimation, action recognition, etc.
- Augmented Reality: depth reconstruction from low-resolution depth sensor and/or RGB; virtual fashion; video games in AR
- Virtual Reality: solving the problem of infinite locomotion in limited physical area
- Computer Animation: improving graphics in old video games by image-to-image translation; synchronization of two-dimensional face animation for video live news
- Autonomous vehicles: path planning, machine vision, three-dimensional scene reconstruction
- Game Artificial Intelligence: game-design and game development of video-games in Unreal Engine 4
Other areas:
- Discrete Mathematics and Logic: finding finite total equivalence system for closed classes of many-valued logic; ontology-based data access and temporl logics
- Number Theory: multi-dimensional integer geometry, multidimensional generalizations of continued fractions
- Quantum Mechanics
- Applied programming in physics equations
Достижения и поощрения
- Номинант на "Лучшие преподаватели 2014" (июль 2014)
Надбавка за академическую работу (2017-2018)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023-2024)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022-2023, 2021-2022, 2018-2020)
Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016-2017)
Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые преподаватели" (2013-2014)
Категория "Будущие преподаватели" (2012)
Опыт работы
НИУ ВШЭ, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта – старший преподаватель, научный сотрудник (2011 – настоящее время), заместитель руководителя (2012-2017)
Информация*
- Общий стаж: 13 лет
- Научно-педагогический стаж: 2 года
- Преподавательский стаж: 11 лет
Полномочия / обязанности
Преподавание в НИУ ВШЭ
Участие в грантах РНФ/РФФИ
Руководство проектными работами студентов
Гранты
Грант президента РФ МК-5016.2012.1 "Многомерные диофантовы приближения" (2012) - исполнитель
Грант РНФ 17-11-01294 "Представление, обнаружение и обработка знаний: логический подход"
Публикации94
- Статья Liu Y., Han J., Sboev A., Makarov I. GEEF: A neural network model for automatic essay feedback generation by integrating writing skills assessment // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 245. Article 123043. doi
- Статья Maksim Golyadkin, Alexander Gambashidze, Nurgaliev I., Ilya Makarov. Refining the ONCE Benchmark With Hyperparameter Tuning // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 3805-3814. doi
- Статья Gerasimova O., Makarov I., Severin N. Comparative Analysis of Logic Reasoning and Graph Neural Networks for Ontology-Mediated Query Answering with a Covering Axiom // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 88074-88086. doi
- Статья Gerasyov Matvey, Makarov I. Dealing With Sparse Rewards Using Graph Neural Networks // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 89180-89187. doi
- Статья Savchenko A., Savchenko L., Makarov I. Fast Search of Face Recognition Model for a Mobile Device Based on Neural Architecture Comparator // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 65977-65990. doi
- Статья Zhevnenko D., Kazantsev M., Makarov I. Interaction models for remaining useful lifetime estimation // Journal of Industrial Information Integration. 2023. Vol. 33. Article 100444. doi
- Статья Maksim Golyadkin, Ilya Makarov. Robust Manga Page Colorization via Coloring Latent Space // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 111581-111597. doi
- Статья Maksim Golyadkin, Vitaliy Pozdnyakov, Leonid Zhukov, Ilya Makarov. SensorSCAN: Self-Supervised Learning and Deep Clustering for Fault Diagnosis in Chemical Processes // Artificial Intelligence. 2023. Vol. 324. Article 104012. doi
- Книга Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2021 (MACSPro 2021) / Отв. ред.: S. Shapoval, T. Khamdamov, I. Makarov. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2022.
- Глава книги Gerasimova O., Makarov I., Лапидус А. А. Research Papers Recommendation, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by E. Burnaev, D. I. Ignatov, S. Ivanov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, J. Saramäki, A. Savchenko, E. Tsymbalov, E. Tutubalina. Cham : Springer, 2022. doi P. 1-14.
- Статья Makarov I., Bakhanova M., Nikolenko S., Gerasimova O. Self-supervised recurrent depth estimation with attention mechanisms // PeerJ Computer Science. 2022. Vol. 8. Article e865. doi
- Статья Makarov I., Savchenko A., Arseny Korovko, Leonid Sherstyuk, Severin N., Kiselev D., Mikheev Aleksandr, Babaev D. Temporal network embedding framework with causal anonymous walks representations // PeerJ Computer Science. 2022. Vol. 8. Article e858. doi
- Глава книги Davydova V., Gerasimova O., Makarov I. Сontext-dependent Word Embeddings for Word Sense Induction in Russian Language, in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2021 (MACSPro 2021) / Отв. ред.: S. Shapoval, T. Khamdamov, I. Makarov. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2022. P. 1-18. (в печати)
- Глава книги Konstantin Lomotin, Makarov I. Automated Image and Video Quality Assessment for Computational Video Editing, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi P. 243-256. doi
- Глава книги Tikhomirova K., Makarov I. Community Detection Based on the Nodes Role in a Network: The Telegram Platform Case, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi P. 294-302. doi
- Глава книги Maria Bakhanova, Ilya Makarov. Deep Reinforcement Learning in VizDoom via DQN and Actor-Critic Agents, in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I Vol. 12861. Part 1. Springer, 2021. doi Ch. 12. P. 138-150. doi
- Глава книги Anton Zakharenkov, Makarov I. Deep Reinforcement Learning with DQN vs. PPO in VizDoom, in: Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. NY : IEEE, 2021. doi P. 000131-000136. doi
- Глава книги Makarov I., Borisenko G. Depth Inpainting via Vision Transformer, in: Adjunct Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct). NY : IEEE, 2021. P. 286-291. doi
- Глава книги Dmitrii Maslov, Makarov I. Fast Depth Reconstruction Using Deep Convolutional Neural Networks, in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I Vol. 12861. Part 1. Springer, 2021. doi Ch. 38. P. 456-467. doi
- Статья Lomov I., Lyubimov M., Makarov I., Zhukov L. E. Fault detection in Tennessee Eastman process with temporal deep learning models // Journal of Industrial Information Integration. 2021. Vol. 23. Article 100216. doi
- Глава книги Efim Luboshnikov, Makarov I. Federated Learning in Named Entity Recognition, in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary Proceedings / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, A. V. Buzmakov, D. I. Ignatov, A. A. Kalenkova, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, I. Makarov, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Springer, 2021. doi Ch. 8. P. 90-101. doi
- Статья Makarov I., Makarov M., Kiselev D. Fusion of text and graph information for machine learning problems on networks // PeerJ Computer Science. 2021. Vol. 7. Article e526. doi
- Глава книги Boris Tseytlin, Makarov I. Hotel Recognition via Latent Image Embeddings, in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part II. Cham : Springer, 2021. Ch. 24. P. 293-305. doi
- Глава книги Anton Broilovskiy, Makarov I. Human Action Recognition for Boxing Training Simulator, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi P. 331-343. doi
- Глава книги Anna Beketova, Makarov I. Instagram Hashtag Prediction Using Deep Neural Networks, in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part II. Cham : Springer, 2021. Ch. 3. P. 28-42. doi
- Статья Makarov I., Korovina K., Kiselev D. JONNEE: Joint Network Nodes and Edges Embedding // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 144646-144659. doi
- Глава книги Makarov I., Guschenko-Cheverda I. Learning Loss for Active Learning in Depth Reconstruction Problem, in: Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. NY : IEEE, 2021. doi P. 000115-000120. doi
- Глава книги Makarov I., Oborevich A. Network Embedding for Cluster Analysis, in: Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. NY : IEEE, 2021. doi P. 000127-000130. doi
- Глава книги Alexander Pugachev, Voronov A., Makarov I. Prediction of News Popularity via Keywords Extraction and Trends Tracking, in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary Proceedings / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, A. V. Buzmakov, D. I. Ignatov, A. A. Kalenkova, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, I. Makarov, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Springer, 2021. doi Ch. 4. P. 37-51. doi
- Книга Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary Proceedings / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, A. V. Buzmakov, D. I. Ignatov, A. A. Kalenkova, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, I. Makarov, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Springer, 2021. doi
- Глава книги Maksim Golyadkin, Makarov I. Semi-automatic Manga Colorization Using Conditional Adversarial Networks, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi P. 230-242. doi
- Глава книги Makarov I., Zuenko D. Style-transfer Autoencoder for Efficient Deep Voice Conversion, in: Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. NY : IEEE, 2021. doi P. 000121-000126. doi
- Статья Makarov I., Kiselev D., Nikitinsky N., Subelj L. Survey on graph embeddings and their applications to machine learning problems on graphs // PeerJ Computer Science. 2021. Vol. 7. P. 1-62. doi
- Глава книги Anna Averchenkova, Alina Akhmetzyanova, Sudarikov K., Stanislav Petrov, Makarov I., Pendiukhov M., Zhukov L. E. Collaborator Recommender System, in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Springer, 2020. doi P. 101-119. doi
- Глава книги Boris Tseytlin, Makarov I. Content Based Video Retrieval System for Distorted Video Queries, in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020) / Ed. by Alexander Shapoval, V. Popov, I. Makarov. Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 99-107.
- Глава книги Ananyeva M., Makarov I., Pendiukhov M. GSM: Inductive Learning on Dynamic Graph Embeddings, in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Springer, 2020. doi P. 85-99. doi
- Глава книги Daniil Tikhomirov, Nikitinsky N., Makarov I. Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries, in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020) / Ed. by Alexander Shapoval, V. Popov, I. Makarov. Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 133-139.
- Статья Dmitrii Maslov, Makarov I. Online supervised attention-based recurrent depth estimation from monocular video // PeerJ Computer Science. 2020. Vol. 6. No. e317. P. 1-22. doi
- Глава книги Kiselev D., Makarov I. Prediction of New Itinerary Markets for Airlines via Network Embedding, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science Vol. 1086. Springer, 2020. doi P. 315-325. doi
- Книга Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020) / Ed. by Alexander Shapoval, V. Popov, I. Makarov. Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020.
- Глава книги Makarov I., Daniil Chernyshev. Real-Time 3D Model Reconstruction and Mapping for Fashion, in: 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). IEEE, 2020. doi P. 133-138. doi
- Глава книги Denis Zuenko, Makarov I. Real-Time Vehicle Type Detection and Counting from Road Camera Video, in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020) / Ed. by Alexander Shapoval, V. Popov, I. Makarov. Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 92-98.
- Глава книги Makarov I., Nikolay Veldyaykin, Maxim Chertkov, Aleksei Pokoev. American and Russian Sign Language Dactyl Recognition, in: Proceedings of the 12th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA '19). NY : ACM, 2019. P. 204-210. doi
- Глава книги Makarov I., Veldyaykin N., Maxim Chertkov, Alexei Pokoev. American and Russian Sign Language Dactyl Recognition and Text2Sign Translation, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference AIST 2019. Springer, 2019. P. 309-320. doi
- Глава книги Alsu Zaynutdinova, Dina Pisarevskaya, Zubov M., Makarov I. Deception Detection in Online Media, in: Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7) / Ed. by D. I. Ignatov. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 121-127.
- Глава книги Ildar Kamaldinov, Makarov I. Deep Reinforcement Learning Methods in Match-3 Game, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference AIST 2019. Springer, 2019. P. 51-62. doi
- Глава книги Ildar Kamaldinov, Makarov I. Deep Reinforcement Learning in Match-3 Game, in: Procedings of IEEE Conference on Games (COG'19). NY : IEEE, 2019. P. 1-4. doi
- Глава книги Dmitry Akimov, Makarov I. Deep Reinforcement Learning in VizDoom First-Person Shooter for Health Gathering Scenario, in: Proceedings of 11th International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA'19). Lansing : ThinkMind, 2019. P. 59-64.
- Глава книги Dmitry Akimov, Makarov I. Deep Reinforcement Learning with VizDoom First-Person Shooter, in: Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7) / Ed. by D. I. Ignatov. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 3-17.
- Статья Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Dual network embedding for representing research interests in the link prediction problem on co-authorship networks // PeerJ Computer Science. 2019. P. 1-20. doi
- Глава книги Pavel Zolnikov, Zubov M., Nikitinsky N., Makarov I. Efficient Algorithms for Constructing Multiplex Networks Embedding, in: Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7) / Ed. by D. I. Ignatov. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 57-67.
- Глава книги Alisa Korinevskaya, Makarov I. Fast Depth Map Super-Resolution Using Deep Neural Network, in: Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'18). NY : IEEE, 2019. P. 117-122. doi
- Глава книги Ildar Lomov, Makarov I. Generative Models for Fashion Industry using Deep Neural Networks, in: Proceedings of 2nd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS). NY : IEEE, 2019. P. 1-6. doi
- Глава книги Gerasimova O., Makarov I. Higher School of Economics Co-Authorship Network Study, in: Proceedings of 2nd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS). NY : IEEE, 2019. P. 1-4. doi
- Глава книги Gerasimova O., Makarov I. Link Prediction Regression for Weighted Co-authorship Networks, in: Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019. Berlin : Springer, 2019. doi P. 667-677. doi
- Глава книги Makarov I., Dmitrii Maslov, Gerasimova O., Vladimir Aliev, Alisa Korinevskaya, Sharma U., Wang H. On Reproducing Semi-dense Depth Map Reconstruction using Deep Convolutional Neural Networks with Perceptual Loss, in: Proceedings of 27th ACM International Conference on Multimedia. NY : ACM, 2019. P. 1080-1084. doi
- Глава книги Makarov I., Gerasimova O. Predicting Collaborations in Co-authorship Network, in: Proceedings of the 14th International Workshop on Semantic and Social Media Adaptation and Personalization. NY : IEEE, 2019. P. 1-6. doi
- Глава книги Makarov I. Russian Freight Flights Time Prediction, in: Proceedings of 2nd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS). NY : IEEE, 2019. P. 1-5. doi
- Глава книги Makarov I., Veldyaykin N., Maxim Chertkov, Aleksei Pokoev. Russian Sign Language Dactyl Recognition, in: 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). NY : IEEE, 2019. P. 726-729. doi
- Глава книги Rajput N. S., Deogune M., Mishra A., Kumar A., Makarov I. A Novel Autonomous Taxi Model for Smart Cities, in: Proceedings of 4th IEEE World Forum on Internet of Things WF-IoT 2018. NY : IEEE Computer Society, 2018. P. 625-628. doi
- Глава книги Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Application of Graph Embedding to Constructing Graph-based Recommender System, in: Proceedings of WebSci’18 Main Conference Poster Session. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. Ch. 1. P. 1-2. (в печати)
- Глава книги Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Co-authorship Network Embedding and Recommending Collaborators via Network Embedding, in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, G. Glavaš,, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch,, A. Napoli,, A. Savchenko, A. Panchenko,, P. M. Pardalos, M. Pelillo,. Vol. 11179. Berlin : Springer, 2018. doi P. 32-38. doi
- Глава книги Kostyakova Nadezhda, Karpov I., Makarov I., Zhukov L. E. Commercial Astroturfing Detection in Social Networks, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Vol. 247. Springer, 2018. doi P. 309-318. doi
- Глава книги Makarov I., Alisa Korinevskaya, Vladimir Aliev. Fast Semi-dense Depth Map Estimation, in: Proceedings of the 2018 ACM ICMR Workshop on Multimedia for Real Estate Tech. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. P. 18-21. doi
- Глава книги Makarov I., Diana Polonskaya, Anastasia Feygina. Improving Picture Quality with Photo-Realistic Style Transfer, in: Proceedings of 15th International Conference, ICIAR 2018, Póvoa de Varzim, Portugal, June 27–29, 2018. Berlin : Springer, 2018. doi P. 47-55. doi
- Глава книги Laptsuev Rodion, Ananyeva Marina, Meinster Dmitry, Karpov I., Makarov I., Zhukov L. E. Information Propagation Strategies in Online Social Networks, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Vol. 247. Springer, 2018. doi P. 319-328. doi
- Глава книги Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Ksenia Korovina, Zhukov L. E. Joint Node-Edge Network Embedding for Link Prediction, in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, G. Glavaš,, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch,, A. Napoli,, A. Savchenko, A. Panchenko,, P. M. Pardalos, M. Pelillo,. Vol. 11179. Berlin : Springer, 2018. doi P. 20-31. doi
- Глава книги Makarov I., Dmitry Savostyanov, Boris Litvyakov, Ignatov D. I. Predicting Winning Team and Probabilistic Ratings in Dota 2 and Counter-Strike: Global Offensive Video Games, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, D. I. Ignatov, M. Khachay, S. Kuznetsov, V. Lempitsky, I. A. Lomazova, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, A. V. Savchenko, S. Wasserman. Vol. 10716. Cham : Springer, 2018. doi P. 183-196. doi
- Глава книги Anastasia Feygina, Ignatov D. I., Makarov I. Realistic post-processing of rendered 3D scenes, in: Proceedings of ACM SIGGRAPH'18 Posters. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. P. 1-2. doi
- Глава книги Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Recommending Co-authorship via Network Embeddings and Feature Engineering: The case of National Research University Higher School of Economics, in: Proceedings of the 18th ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. P. 365-366. doi
- Глава книги Makarov I., Bulanov O., Olga Gerasimova, Natalia Meshcheryakova, Karpov I., Zhukov L. E. Scientific Matchmaker: Collaborator Recommender System, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, D. I. Ignatov, M. Khachay, S. Kuznetsov, V. Lempitsky, I. A. Lomazova, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, A. V. Savchenko, S. Wasserman. Vol. 10716. Cham : Springer, 2018. doi P. 404-410. doi
- Глава книги Makarov I., Alisa Korinevskaya, Vladimir Aliev. Sparse Depth Map Interpolation using Deep Convolutional Neural Networks, in: Proceedings of 2018 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). NY : IEEE, 2018. P. 1-5. doi
- Глава книги Makarov I., Alisa Korinevskaya, Vladimir Aliev. Super-resolution of interpolated downsampled semi-dense depth map, in: Proceedings of the 23rd International ACM Conference on 3D Web Technology. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. P. 1-2. doi
- Глава книги Makarov I., Pavel Polyakov, Roman Karpichev. Voronoi-based Path Planning based on Visibility and Kill/Death Ratio Tactical Component, in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018 / Ed. by W. van der Aalst,, V. Batagelj, G. Glavaš,, D. I. Ignatov, M. Khachay,, O. Koltsova,, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch,, A. Napoli,, A. Savchenko, A. Panchenko,, P. M. Pardalos, M. Pelillo,. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. P. 129-140.
- Статья Краснов Ф. В., Макаров Илья Андреевич Прогнозирование развития соавторства в написании научных статей научно-технического центра Газпромнефть на основе модели // Интернет-журнал Науковедение. 2018. Т. 10. № 1. С. 1-11.
- Глава книги Makarov I., Konoplya O., Pavel Polyakov, Maxim Martynov, Zyuzin P., Gerasimova O., Bodishtianu Valeria. Adapting First-Person Shooter Video Game for Playing with Virtual Reality Headsets, in: Proceedings of the Thirtieth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, FLAIRS 2017, Marco Island, Florida, USA, May 22-24, 2017. AAAI Press 2017, ISBN 978-1-57735-787-2. Palo Alto : AAAI Press, 2017. P. 412-415.
- Глава книги Makarov I., Bulanov O., Zhukov L. E. Co-author Recommender System, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics / Ed. by V. A. Kalyagin, A. I. Nikolaev, P. M. Pardalos, O. Prokopyev. Vol. 197. Springer, 2017. doi P. 251-257. doi
- Глава книги Makarov I., Vladimir Aliev, Gerasimova Olga, Pavel Polyakov. Depth Map Interpolation using Perceptual Loss, in: Adjunct Proceedings of 2017 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR-Adjunct). NY : IEEE, 2017. P. 93-94. doi
- Глава книги Makarov I., Andrej Kashin, Alice Korinevskaya. Learning to Play Pong Video Game via Deep Reinforcement Learning: Tweaking Deep Q-Networks versus Episodic Control, in: Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2017), Moscow, Russia, July 27-29, 2017 / Ed. by W. van der Aalst, M. Y. Khachay, S. Kuznetsov, V. Lempitsky, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, A. V. Savchencko, S. Wasserman, D. I. Ignatov. Vol. 1975. Aachen : CEUR-WS.org, 2017. P. 236-241.
- Глава книги Makarov I., Valeria Bodishtyanu. Logic of Existentialism in Fiction, in: Proceedings of the Thirtieth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, FLAIRS 2017, Marco Island, Florida, USA, May 22-24, 2017. AAAI Press 2017, ISBN 978-1-57735-787-2. Palo Alto : AAAI Press, 2017. P. 632-637.
- Глава книги Rustem M. Khayrullin, Makarov I., Zhukov L. E. Predicting Psychology Attributes of a Social Network User, in: Proceedings of the Fourth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2017), Dresden, Germany, September 17-18, 2017 / Ed. by R. Tagiew, D. I. Ignatov, A. Hilbert, K. Heinrich, R. Delhibabu. Vol. 1968. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2017. P. 2-8.
- Глава книги Makarov I., Anastasia Frolenkova, Ivan Belov. Quantum Logic and Natural Language Processing, in: CLLS 2016. Computational Linguistics and Language Science. Proceedings of the Workshop on Computational Linguistics and Language Science. Moscow, Russia, April 26, 2016 / Ed. by E. Artemova, D. Ilvovsky, D. Skorinkin, A. Vybornova. Vol. 1886. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2017. P. 135-140.
- Глава книги Makarov I., Vladimir Aliev, Olga Gerasimova. Semi-Dense Depth Interpolation using Deep Convolutional Neural Networks, in: Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia (ACM MM'17), Mountain View, CA USA, 23-27 October 2017.. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2017. P. 1407-1415. doi
- Глава книги Makarov I., Mikhail Tokmakov, Pavel Polyakov, Peter Zyuzin, Maxim Martynov, Oleg Konoplya, George Kusnetsov, Ivan Guschenko-Cheverda, Maxim Uriev, Ivan Mokeev, Olga Gerasimova, Lada Tokmakova, Alexey Kosmachev. First-Person Shooter Game for Virtual Reality Headset with Advanced Multi-Agent Intelligent System, in: Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia (ACM MM'16), Amsterdam, Netherlands, 15-19 October 2016.. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2016. P. 735-736. doi
- Глава книги Makarov I., Peter Zyuzin, Pavel Polyakov, Mikhail Tokmakov, Olga Gerasimova, Ivan Guschenko-Cheverda, Maxim Uriev. Modelling Human-like Behavior through Reward-based Approach in a First-Person Shooter Game, in: Proceedings of the Third Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016), Moscow, Russia, July 18, 2016 / Ed. by R. Tagiew, D. I. Ignatov, A. Hilbert, R. Delhibabu. Vol. 1627. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016. Ch. 3. P. 24-33.
- Глава книги Makarov I., Pavel Polyakov. Smoothing Voronoi-based Path with Minimized Length and Visibility using Composite Bezier Curves, in: Supplementary Proceedings of the 5th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2016), Yekaterinburg, Russia, April 7-9, 2016. / Ed. by D. I. Ignatov. Vol. 1710. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016. Ch. 19. P. 191-202.
- Статья Makarov I. Existence of Finite Total Equivalence Systems for Certain Closed Classes of 3-Valued Logic Functions // Logica Universalis. 2015. Vol. 9. No. 1. P. 1-26. doi
- Глава книги Makarov I., Mikhail Tokmakov, Lada Tokmakova. Imitation of Human Behavior in 3D-Shooter Game, in: Supplementary Proceedings of the 4th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST'2015) Issue 1452. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2015. Ch. 9. P. 64-77.
- Глава книги Makarov I. Logical Generalized Continued Fractions, in: Proceedings of the 10th Panhelleic Logic Symposium. Samos Island : University of Aegean, 2015. Ch. 31. P. 121-121.
- Глава книги Olga Gerasimova, Makarov I. Separator Method for Constructing Canonical Types of Formulas, in: Handbook of the 5th World Congress and School on Universal Logic. Istanbul : University of Istanbul, 2015. P. 372-373.
- Глава книги Olga Gerasimova, Makarov I. Total Equivalence Systems for Classes of 3-valued Projection Logic whose Projections Equal to the Class of Linear Boolean Functions, in: Proceedings of the 10th Panhelleic Logic Symposium. Samos Island : University of Aegean, 2015. Ch. 23. P. 82-86.
- Книга Макаров И. А., Токмакова Л. Р. Учебно-методический комплекс дисциплины "Дискретная математика". М. : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2015.
- Статья Makarov I. Interior Klein Polyhedra / Пер. с рус. // Mathematical notes. 2014. Vol. 95. No. 6. P. 795-805. doi
Конференции
- 2016
The 5th international conference on Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST) (Екатеринбург). Доклад: Smoothing Voronoi-based Path with Minimized Length and Visibility using Composite Bezier Curves
Third International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016) (Москва). Доклад: Modelling Human-like Behavior through Reward-based Approach in a First-Person Shooter Game
The 6th International Conference on Network Analysis (Nizhny Novgorod). Доклад: Co-author Recommender System
ACM Multimedia 2016 (Амстердам). Доклад: First-Person Shooter Game for Virtual Reality Headset with Advanced Multi-Agent Intelligent System
- 2015
The 4th international conference on Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST) (Екатеринбург). Доклад: Imitation of human behavior in 3D-shooter game
10th Panhellenic Logic Symposium (Karlovasi, Samos). Доклад: Total Equivalence Systems for Classes of 3-valued Projection Logic whose Projections Equal to the Class of Linear Boolean Functions
10th Panhellenic Logic Symposium (Karlovasi, Samos). Доклад: Logical Generalized Continued Fractions
5th World Congress on Universal Logic (Istanbul). Доклад: Separator Method for Constructing Canonical Types of Formulas
- 2014Конференция научно-педагогических работников Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Москва). Доклад: Выборы Ученого Совета НИУ ВШЭ
- 2012Ломоносовские чтения - 2012 (Москва). Доклад: О некоторых свойствах внутренних полиэдров Клейна
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Visual geometry and 3D image processing (Магистратура; где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород); 2-й курс, 2 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Network Science (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Project Seminar ''Intelligent Systems and Structural Analysis'' (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Social Networks (Магистратура; где читается: Факультет гуманитарных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Structural Analysis and Visualization of Networks (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Network Science (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Project Seminar ''Intelligent Systems and Structural Analysis'' (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Social Networks (Магистратура; где читается: Факультет гуманитарных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Structural Analysis and Visualization of Networks (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Network Science (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Научно-исследовательский семинар (Магистратура; где читается: Факультет креативных индустрий; 2-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Research Seminar ''Intelligent Systems and Structural Analysis'' (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Прикладной сетевой анализ (Магистратура; где читается: Факультет креативных индустрий; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Project Seminar ''Intelligent Systems and Structural Analysis'' (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Social Networks (Магистратура; где читается: Факультет гуманитарных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Structural Analysis and Visualization of Networks (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Научный руководитель диссертационных исследований
- 1Киселёв Д. А. Рекомендательные системы, основанные на графах, с использованием непрерывных представлений сетей, 2023
- 2Аброскин И. Д. Генерация синтетических данных различных доменов (aспирантура: 1-й год обучения)
- 3Дайюб Я. Алгоритмы оценки глубины для задач компьютерного зрения (aспирантура: 2-й год обучения)
- 4Северин Н. Н. Векторные модели графов в задачах машинного обучения на структурных данных (aспирантура: 2-й год обучения)
- 5Герасёв М. С. Навигация и планирование в частично наблюдаемых окружениях с использованием глубокого обучения с подкреплением (aспирантура: 2-й год обучения)
- 6Бардуков А. А. Улучшение поиска в мультимодальных корпусах данных за счет распознавания намерений пользователя (aспирантура: 2-й год обучения)
- 7Семенков И. В. Алгоритмы построения генеративных моделей для потоковых данных (aспирантура: 3-й год обучения)
- 8Голядкин М. Ю. Нейросетевые методы обработки и улучшения изображений (aспирантура: 3-й год обучения)
Руководство КР и ВКР
Complete list including group projects: http://cs.hse.ru/ai/research
- Graph Embeddings (graph representation and ML tasks on graphs)
- Convexity in Networks
- VR infinite locomotion (differential geometry and non-convex optimization)
- Computer Vision: image/video segmentation, super-resolution, depth/reflection/lightning reconstruction, video action recognition
- Augmented Reality: methods and applications, deep fashion and virtual mirrors
- Game design: Multiplayer FPS in UE4
- Social Network Analysis (general problems, analysing echo-chambers, opinion and rumour spreading)
- Deep Reinforcement Learning in VizDoom
- Translation and Generation of Sign Languages
- Many-value logics
Темы для проектов и курсовых работ
Для трудоспособных студентов, которые хорошо овладели навыками программирования графического интерфейса и работы с БД доступны проектные темы КР как для работы в группе, так и по одиночке.
Проект "Укрытие"
Многозначная логика и дискретная математика:
Улучшение алгоритмов:
В России нейросетям помогли лучше ориентироваться в пространстве
Им просто не хватало внимания
Neural Networks of Power: AI Unravels Knots and Tangles in Relationships between Humans, Elves and Hobbits
One of the most popular writers of the last century, John Ronald Reuel Tolkien, was born on January 3rd. Researchers from HSE University, AIRI and MISSIS have used machine learning to explore the social connections between the characters of his Middle-earth universe. The algorithm managed to create an accurate picture of the social structures and dynamics of the characters' relationships, providing a unique map of interactions in the epic world. The results of the work were published in IEEE Xplore.
Первая защита курсовых на программе «Магистр по компьютерному зрению»
Студенты 2 курса программы «Магистр по компьютерному зрению» представили индивидуальные проекты, посвященные современному направлению в области AI. В состав комиссии вошли парнеры программы из компаний Huawei, YADRO и SBERLAB и советник губернатора Нижегородской области по IT Валерий Черепенников.
Безопасность в промышленности – важная задача для ИИ
Доклад Виктора Минченкова «Автоматизация мониторинга за ручным производством» на научном семинаре в Институте искусственного интеллекта AIRI
Преподаватели Департамента анализа данных и искусственного интеллекта признаны лучшими научными руководителями 2022
Василий Громов и Илья Макаров признаны лучшими научными руководителями 2022 (по итогам конкурса НИРС).
Аспирант Дмитрий Киселев о своих исследованиях
В начале лета Дмитрий Киселев, аспирант третьего года обучения, рассказал о своей диссертации и объяснил, зачем нужны рекомендательные системы
Поздравляем победителей НИРС-2021
Подведены итоги конкурса научно-исследовательских работ студентов НИРС-2021. Поздравляем победителей, лауреатов и их научных руководителей!
Спикеры ФКН выступили на конференции AI Journey 2021
AI Journey — это международная онлайн-конференция по искусственному интеллекту и анализу данных, организатором которой является Сбер. В этом году она прошла 10-12 ноября. Общее количество просмотров конференции на текущий момент уже превысило 50 миллионов.
Поздравляем победителей НИРС-2020
Стали известны имена победителей и лауреатов конкурса научно-исследовательских работ студентов 2020. Поздравляем отличившихся студентов Факультета компьютерных наук и их научных руководителей.
Выступление старшего преподавателя ДАДИИ Ильи Макарова на "43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing" (TSP), Milan, Italy
В рамках конференции 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), Milan, Italy, которая проходила с 7 по 9 июля 2020, Илья Макаров выступил с докладом по теме виртуальных примерочных на основе моделей машинного обучения. Вседствие ограничений по пандемии конференция прошла в онлайн формате.
Открытие цикла встреч «Новый уровень визуализации — новый уровень аналитики»
24 января на факультете компьютерных наук прошёл первый научно-технологический семинар «Новый уровень визуализации — новый уровень аналитики», организованный МНУЛ ИССА и компанией Epic Games.
ANR-Lab провела Девятую международную летнюю школу "Прикладной анализ данных с использованием Python" (TMSA-2018)
Завершилась традиционная летняя школа Международной лаборатории прикладного сетевого анализа.
Студенты ФКН совершили поездку на беспилотных автомобилях “Яндекса”
Побывать в гараже будущего, узнать, как работает технология LIDAR и, наконец, проехаться на автомобиле, которому не нужен водитель - у некоторых студентов ФКН на прошлой неделе именно так прошел научно-исследовательский семинар по робототехнике.
VI Международная конференция по анализу изображений, социальных сетей и текстов (АИСТ)
Международная конференция по анализу изображений, социальных сетей и текстов АИСТ состоялась 27-29 июля в Москве при поддержке Высшей школы экономики. В этом году на конференцию было подано 130 научных работ из разных, в том числе зарубежных, университетов. Лучшие работы были отобраны признанными специалистами в области анализа данных со всего мира, они войдут в сборник трудов конференции и будут опубликованы в серии Lecture Notes in Computer Science издательства Springer.
Большое интервью с Ильей Макаровым специально для Интернет-школы
В завершение учебного года об Интернет-школе для старшеклассников Факультета довузовской подготовки НИУ ВШЭ, о том как сдавать ЕГЭ и что ждет будущего студента Вышки. Опытом делится старший преподаватель, заместитель руководителя Департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.
Cтудентка смогла найти сбежавшего брата с помощью анализа социальной сети Вконтакте
Достаточно стандартная семейная история — подросток сбежал из дома, написав смску: «Я сюда больше не вернусь, можете даже не пытаться меня найти» и, естественно, отключив телефон. Найти его смогла сестра, используя знания, полученные во время учебы на программе «Прикладная математика и информатика». Эта история также показывает, что могут рассказать соцсети о своих пользователях понимающему человеку.
Как я получил повышенную государственную академическую стипендию
1 052 400 рублей за 2 семестр получат 27 студентов факультета за особые достижения в учебной, научно-исследовательской, общественной, культурно-творческой и спортивной деятельности. Повышенная государственная академическая стипендия назначается на конкурсной основе студентам бюджетной формы обучения, получающим государственную академическую стипендию. Конкурс проводится дважды в год, а стипендия назначается на период 1-2 модули (1 семестр) и на 3-4 модули (2 семестр). О том, как получить стипендию, лауреатах этого семестра и достижениях студентов - в нашем обзоре.
Научно-исследовательская работа
со студентами НИУ ВШЭ
Опубликованы темы КР и ВКР департамента на 2015/16 учебный год.
Факультатив "Введение в науки о данных" - все, что Вы хотели узнать o Data Science до поступления в магистратуру
Открыта запись на факультатив для студентов 3-4 курсов.
Летняя школа по универсальной логике
С 20 по 24 июня в Стамбуле состоялась летняя школа по универсальной логике.
Мероприятие собрало около 150 участников, в том числе студентов, получивших гранты ASL.
Международная научно-практическая конференция «АИСТ 2015»
В Екатеринбурге завершилась очередная конференция «АИСТ», посвященная анализу изображений, социальных сетей и текстов.
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта вошел в Ассоциацию символической логики
Институциональное сотрудничество с департаментом расширено за счет участия 3 студентов, выполняющих курсовые и выпускные квалификационные работы под руководством преподавателей департамента по следующим направлениям исследований:
— Булева и многозначные логики. Функциональная выразимость в замкнутых классах.
— Деревья блюпринтов и построение системы принятия решений в 3D-шутерах, основанной на правилах вывода.
Курс по математике для Интернет-школы НИУ ВШЭ
В этом учебном году впервые у абитуриентов появилась возможность дистанционно пройти итоговый контроль (10 – 16 мая 2015 года) и получить Сертификат Интернет-школы НИУ ВШЭ для формирования портфолио абитуриента. Запись на участие с 18 февраля до 15 апреля.
Вышел в печать авторский учебник Б.Г. Миркина «Введение в анализ данных»
В издательстве Юрайт вышел в печать авторский учебник «Введение в анализ данных. Учебник и практикум». Предлагаем вашему вниманию интервью с автором учебника, ординарным профессором НИУ ВШЭ Борисом Григорьевичем Миркиным.