Al Lab

Личный кабинет

Подать заявку

AI Lab

Создаем наукоемкие технологии, которые приносят пользу не только нашей компании, но и миру в целом.

Мы работаем на стыке бизнеса и науки. Создаем наукоемкие технологии, которые приносят пользу не только нашей компании, но и миру в целом. Мы публикуем научные статьи на ключевых мировых конференциях, помогаем бизнесу внедрять новые технологии и вместе с ним двигаем науку вперед.

О проекте

Хочу поступить →

о проекте

about the project

о проекте

Основы, которые важны

Наша задача заключается в том, чтобы предоставить надежные основы в области искусственного интеллекта. Мы считаем, что понимание основ - ключ к успешной карьере в этой захватывающей и динамичной сфере.

➔

Почему люди выбирают нас?

Интерактивность, доступность, эффективность

Мы предлагаем не просто теорию, а практическое применение знаний. Все материалы доступны и легко усваиваемы, чтобы обеспечить максимальную эффективность обучения.

➔

Продвижение знаний

Мы стремимся поддерживать и вдохновлять студентов на постоянное совершенствование, предлагая актуальные и интересные образовательные материалы.

➔

ПОСМОТРИ

Цифры и факты

Лаборатория ИИ — часть мирового AI-сообщества. Сотрудники лаборатории преподают в ведущих вузах страны и выступают экспертами

35

10

65

статей опубликовано в журналах Q1 и на конференциях A/A*

статей опубликовано в научных журналах

продуктов выложено в открытый доступ

Хочу поступить →

Что ж, кажется, вам интересно!

Зашли так далеко?!

*да, листай дальше!

Принципы обучения

Ты самостоятельно планируешь день, управляешь свободным временем, чтобы вовремя сдать проекты и проверить работы других участников. Всё в твоих руках.

Нет расписания, оценок и менторов

Обычных уроков и лекций не будет. Вместо этого — методика peer-to-peer (P2P), по которой каждый учится у каждого. У всех участников разный бэкграунд и свой темп в обучении. Работай в команде, делись знаниями и получай опыт от таких же, как ты. Все участники равны.

Peer-to-Peer

Выполняй задания и получай очки опыта, прокачивай навыки и двигайся вперёд — уровень за уровнем. Участвуй в жизни проекта и получай награды, за проверки других участников — очки. Свои результаты можно сравнить с итогами других участников, чтобы понять точки роста и мобилизоваться.

Геймификация

"Искусственный интеллект станет настолько обычным, что мы даже не заметим его наличие, как воздух."

Эрик Шмидт

"Искусственный интеллект — это новое электричество. В ближайшие 20 лет он проникнет во все отрасли."

Эндрю Ын

Специалист, который занимается организацией хранения данных, создании архитектуры баз данных, централизации данных и обеспечении целостности между различными источниками. Также отвечает за производительность при работе с распределёнными и большими массивами

Инженер-данных

Специалист, который принимает участие в разработке программной оболочки искусственного интеллекта

Разработчик

Специалист, который анализирует данные, исследует целесообразность разработки нового продукта и готовит технические требования для его внедрения

Аналитик

Направления обучения

Галерея

01

03

02

05

04

ТЕСТ

Библиотека Pytorch-LifeStream помогает анализировать событийные данные и строить нейронные сети для их обработки

Pytorch-LifeStream

Фреймворк для построения моделей машинного обучения в автоматическом режиме. С помощью LAMA можно легко пройти путь от новичка до эксперта в области машинного обучения

Light AutoML (LAMA)

Первая открытая русскоязычная платформа для решения задач в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в медицине.

Medbench

Открытая библиотека Eco2AI помогает оценить объем эквивалентного выброса углекислого газа при обучении моделей искусственного интеллекта.

Eco2AI

Открытый фреймворк, разработанный специально для построения и прототипирования рекомендательных систем. В его основе лежит pySpark. Библиотека позволяет быстро создать свою рекомендательную систему и сравнить ее с другими

RePlay

С его помощью можно заменить большое количество моделей бинарной классификации на одну в задачах. При большом количестве классов Py-Boost обучается в 5 раз быстрее существующих алгоритмов на графических ускорителях.

Py-Boost

Реализованные проекты