×
Россия +7 (909) 261-97-71

Яндекс назвал лауреатов премии для преподавателей ИИ

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 1607
Подпишитесь на нас в MAX

Яндекс объявил лауреатов Yandex ML Prize 2026 – ежегодной премии за вклад в развитие машинного обучения и ИИ-образования. В этом году основными лауреатами стали восемь специалистов из НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, ИТМО и НГУ. 

На премию подали 400 заявок – на треть больше, чем годом ранее. Еще два эксперта получили награды в специальной номинации «Зал славы».

Кандидатов оценивал совет премии, в который вошли исследователи, преподаватели и руководители из Яндекса, Школы анализа данных, МФТИ и НИУ ВШЭ. Среди критериев – вклад в создание и развитие курса, актуальность программы, открытость учебных материалов и результаты выпускников.

В номинации «Руководители образовательных программ» награды получили доцент НИУ ВШЭ Елена Кантонистова и профессор ИТМО Сергей Колюбин. Кантонистова запустила и развивает онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект»: за четыре года число ее студентов выросло почти в 30 раз. Колюбин преобразовал классическую магистратуру по робототехнике в программу по физическому ИИ и добавил в нее курсы по машинному обучению и компьютерному зрению.

Среди преподавателей лауреатами стали Дмитрий Баранчук, Никита Волков и Кирилл Хрыльченко. Баранчук разработал курс по генеративным моделям в компьютерном зрении, материалы которого находятся в открытом доступе. Волков за восемь лет развил курс по продвинутому анализу данных в двухгодичную программу, где фундаментальная математика сочетается с практическими задачами машинного обучения. Хрыльченко создал курс по современным рекомендательным системам: студенты изучают научные статьи, воспроизводят описанные в них методы и проверяют собственные гипотезы.

В номинации «Начинающие преподаватели» победили Альбина Бурлова из НИУ ВШЭ, Константин Пчелин из МГУ и Таисия Ускова из СУНЦ НГУ. Бурлова запустила курс по архитектуре современных больших языковых моделей, а ее бесплатные материалы собрали более 3 тыс. слушателей за пределами университета. Пчелин разработал три курса по ИИ: по машинному обучению, обработке естественного языка и семантическому поиску, а также обучению с подкреплением. Ускова построила курс по анализу данных почти без традиционных лекций: студенты самостоятельно решают практические задачи, а на занятиях разбирают подходы и результаты.

В «Зал славы» Yandex ML Prize вошли руководитель группы «Пространственный интеллект» AIRI и научный руководитель Центра ИИ МГУ Антон Конушин, а также глава Института AIRI и факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец. Конушин более 25 лет занимается компьютерным зрением и участвовал в становлении этого направления в российском образовании. Оселедец создал собственную научную школу и продолжает совмещать исследования с преподаванием.

Лауреаты получили от 500 тыс. до 1 млн рублей в зависимости от номинации, а также гранты на технологии Yandex Cloud для вычислений, хранения данных, публикации датасетов и разработки ML-моделей и доступ к Яндекс 360. 

Премия существует с 2019 года, за восемь лет ее лауреатами стали 79 преподавателей и ученых.

Напомним, что VK Education провела исследование среди преподавателей ИТ-дисциплин российских вузов и выяснила, как академическое сообщество оценивает влияние искусственного интеллекта на профессию разработчика в ближайшие 3–5 лет.

Яндекс: Коммерсантъ 

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
Поисковые роботы Яндекса резко сократили обход сайтов после атак на дата-центры
дмитрий Беляков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
дмитрий Беляков - К сожалению не только этим всё ограничилось..
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Блоки AI Overviews появляются для более чем 80% брендовых запросов Google в США
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Выручка VK увеличилась на 21% до 47 млрд рублей за III квартал 2026 года
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!