«Интерес к приложениям машинного обучения в биоинформатике с каждым годом растет»
28–30 августа, накануне нового учебного года, факультет компьютерных наук ВШЭ провел четвертую летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. В этом году на событие зарегистрировались 670 человек, более 300 посетили ее очно.
Программа включала в себя лекции и семинары по различным областям биоинформатики: прикладной биоинформатике и биоинформатике ДНК, РНК и белков, элементарной геномике, современным методам анализа данных и молекулярной биологии. Лекции были дополнены практическими задачами, рассчитанными на разный уровень подготовки слушателей.
В этом году лекции и семинары школы вели преподаватели и исследователи разных подразделений Высшей школы экономики (ФКН, факультета биологии и биотехнологии, Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики, МИЭМ), а также факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, МФТИ, Сколтеха, AIRI, Genotek, Sber AI Laboratory.
Участники и организаторы поделились своими впечатлениями о школе.
Мария Попцова, главный организатор школы, заведующая Международной лабораторией биоинформатики ФКН, академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине»
Все прошло очень успешно. С удовольствием отмечаю, что интерес к приложениям машинного обучения в биоинформатике с каждым годом только растет. Об этом говорит большое количество участников, которые посещали все лекции. Мы смогли привлечь прекрасных специалистов из компаний — партнеров ФКН и ведущих университетов, и это, конечно, заметно обогатило программу.
А еще школа дала возможность людям из разных сфер и даже разных городов встретиться, познакомиться и обменяться контактами, чтобы вместе решать задачи и создавать новые проекты. Это ли не главное в нашей летней школе — интенсивный обмен знаниями, опытом и нетворкинг.
Алиса Кабалина, СПбГУ, биологический факультет
— С 11-го класса я увлеклась биоинформатикой. Эта сфера сочетает все то, что я люблю: математику, биологию и программирование. А еще мне невероятно нравится машинное обучение и искусственный интеллект. Школа мне понравилась, я узнала много нового как в области машинного обучения, так и в области биологии. Особенно полезными для меня были лекции о языковых моделях: я делаю проект по предсказанию локации белков в клетке на основе их аминокислотной последовательности.
Сложно выделить одного понравившегося лектора, у каждого свой уникальный способ подачи информации. Школа длилась всего три дня, и с каждым днем становилось все интереснее.
Я узнала новые инструменты и подходы к решению биоинформатических задач. Конечно, не каждый день оставались силы на выполнение заданий, особенно после вечерних прогулок по Москве.
Я делаю проект по применению языковых моделей к белковым последовательностям, поэтому у меня сейчас есть возможность сравнить различные модели и их эффективность для решения этой задачи. Это первое, чем я буду заниматься после летней школы. А в будущем я бы хотела принимать участие именно в разработке различных моделей и инструментов для анализа биологических данных.
Дарья Варвина, МГМУ им. И.М. Сеченова, Сколтех
— Мне интересна биоинформатика как инструмент исследований в нейронауках, в частности в молекулярной биологии и биохимии. Школу я выбрала не случайно: так как биоинформатика охватывает множество направлений (в том числе такие сложные, как наука о данных и машинное обучение), всегда есть перспективы для развития и получения новых знаний и навыков. На летней школе я узнала много новых инструментов, моделей и методов обработки данных. За возможность получить столько полезной информации очень благодарна спикерам и организаторам, это бесценный опыт!
Сама школа прошла великолепно. Крутые специалисты с рабочими инструментами, возможность отработать теоретический материал, отличная организованность сессий, новые знакомства и общение. Лучше и не придумаешь!
Больше всего запомнился и понравился лектор Вениамин Фишман. Методы обработки естественного языка как инструменты для работы с биоинформатическими данными — сложная тема для понимания, особенно для биологов. Однако Вениамин преподнес информацию доступным языком, все части доклада были понятны, а информация легко выстраивалась в связную цепочку.
Практические занятия подходили для разных уровней. Заметила для себя классную деталь — почти все спикеры разбили задачи по уровням сложности, что было большим преимуществом для всей аудитории: выбирай задачу для себя и решай, никому не было слишком сложно или слишком скучно. У меня осталось немного нерешенных задач, но это отличный повод, чтобы осмысленно пройтись по материалу еще раз дома.
Сабина Мирзаева, МГУ им. М.В. Ломоносова, химический факультет, лаборатория рибонуклеопротеидов НИИ физико-химической биологии имени. А.Н. Белозерского
— Меня интересуют сферы генетики и молекулярной биологии. Знания, полученные на летней школе, помогут мне в обработке данных и планировании экспериментов, на олимпиадах и в создании стартапа, а также позволят разговаривать с биоинформатиками на одном языке. Я узнала о самых актуальных разработках в биоинформатике, познакомилась с ведущими специалистами. Могу выделить лекцию Александра Ракитько про генетический паспорт и практикум по генотипам народов России, также понравилась возможность сохранить скрипт с практического задания и увидеть, как работают реальные пайплайны.
Дмитрий Соловей, МГУ им. М.В. Ломоносова, «Биотек Кампус», магистратура «Геномика и здоровье человека»
— Я занимаюсь геномикой человека и интересуюсь машинным и глубинным обучением, так что тематика конференции как нельзя лучше соответствует моим интересам. Школа оказалась замечательно организована, каждого лектора слушал с интересом.
Больше всего понравились и запомнились выступления Вениамина Фишмана и Дмитрия Пензара про применение к геномным данным языковых моделей и методов машинного обучения.
Вообще применение лингвистических методов к геномам — не новая идея. Сейчас горячая тема — методы обработки естественного языка с помощью глубокого обучения, какой-нибудь ChatGPT у всех на слуху. Так что я очень ждал доклад Вениамина Фишмана с его коллегами из AIRI про их трансформер GENA для решения задач геномики.
Хотелось бы больше практических заданий, контестов, домашних заданий. Я со всеми заданиями справился, даже книжку в награду дали.
Благодарю организаторов и за нетворкинг, который получился на этом ивенте, — много новых идей и полезных контактов! Хотел бы оказаться на подобной программе в формате интенсива на более длительный срок и с выполнением проектных работ.
Николай Попов, РНИМУ им. Н.И. Пирогова, лаборатория биоинформатики НИИ СБМ
— Меня интересуют биология, биоинформатика и метагеномика. Знания, полученные в летней школе, помогут мне начать применять DL в своей практике. Были очень интересные лекции Александра Ракитько, Вениамина Фишмана, Дмитрия Пензара, Дмитрия Иванкова. Но больше всего мне понравилась лекция Владимира Щура «Генетика и история популяций». Хотелось бы больше обзорных лекций, освещающих преимущества и недостатки популярных и перспективных методов. Классно, что есть творческие практические задания, понравилась возможность сохранять код с заданий, чтобы в дальнейшем рассмотреть его детально.
Вам также может быть интересно:
Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте
Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
От секвенирования к разработке кардиопанели: как прошла летняя школа по кардиогенетике
С 19 по 29 августа Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно с Институтом аналитического приборостроения РАН, Институтом спектроскопии РАН и компанией «Синтол» провел летнюю школу «Кардиогенетика: от секвенирования к разработке кардиопанели». Школа проводилась в рамках Федеральной научно-технической программы развития генетических технологий на 2019–2027 годы (проект 15.ИП.21.0004).
Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
Летняя школа по аналитике и Data Science в НИУ ВШЭ собрала более 400 слушателей
В конце августа в Центре культур Вышки прошла Летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. Более 400 участников слушали выступления спикеров из «Яндекса», Ozon, X5 Group, VK, МТС, «Авито», Альфа-Банка, «Купера», ecom.tech, Wildberries, «Вкусно — и точка», «Эйч», а также сотрудников ФКН.
Курсы по возобновляемой энергии, кунг-фу и китайскому языку: что еще студенты Вышки изучали на летних школах вузов КНР
24 студента бакалавриата и магистратуры Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ на каникулах побывали в Китае, где приняли участие в летних школах ведущих университетов. Учебные заведения предоставили десятки разнообразных курсов на выбор: от экономики и права до танцев и спорта. Сегодня студенты делятся впечатлениями от обучения и поездки.