ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычисли
Подписаться
Контактная информация
Команда
Донцова Ангелина
Представитель
Блог команды
Новый онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению
В августе 2025 года завершено оформление онлайн-учебника DeepMachineLearning.ru по машинному и глубокому обучению. Его подготовил доцент кафедры математических методов прогнозирования факультета ВМК МГУ, представитель НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» Виктор Китов.
Учёные ВМК МГУ исследовали, как методы анализа чувствительности помогают понять работу нейросетей
На факультете ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова провели исследование, посвящённое интерпретации работы нейросетевых моделей с помощью методов анализа чувствительности. Результаты были представлены в рамках конференции «Ломоносовские чтения», проходившей в МГУ весной 2025 года.
МГУ представляет систему на основе ИИ для персонализированного анализа упражнений
Учёные МГУ разрабатывают интеллектуальную систему контроля и оптимизации физических упражнений.
Турецкий автопром выдержал глобальные кризисы: исследование МГУ
Турецкий автопром доказал устойчивость к глобальным кризисам благодаря локализации и партнерству с мировыми лидерами.
Учёные МГУ разработали инструмент для оценки робастности мультимодальных больших языковых моделей
Исследователи факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова разработали программный комплекс для тестирования робастности мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs).
Учёные МГУ повышают устойчивость ИИ-систем к мошенничеству в банковских транзакциях
Исследователи факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова разработали новые подходы для повышения надёжности систем машинного обучения, применяемых в борьбе с банковским мошенничеством.
Учёные МГУ изучили влияние искусственного интеллекта на человеческую идентичность
Исследователи МГУ провели анализ влияния культуры искусственного интеллекта (ИИ) на человеческую идентичность, рассматривая как угрозы, так и новые возможности, которые технологии предоставляют человеку. Работа опубликована в журнале «Актуальная культура».
Учёные ВМК МГУ разработали метрики качества сжатого видео для машинного зрения
Исследователи ВМК МГУ предложили новый подход к оценке качества сжатых изображений и видео, учитывающий потребности алгоритмов машинного зрения. Разработанные метрики позволяют предсказать, как компрессия влияет на точность детекции объектов, распознавания лиц и идентификации автомобильных номеров.
Исследователи ВМК МГУ предложили бенчмарк для оценки суперразрешения видео при сжатии
Учёные ВМК МГУ представили новый бенчмарк для тестирования алгоритмов суперразрешения (SR) при сжатии видео. Исследование охватывает 19 популярных SR-моделей и пять современных видеокодеков, таких как H.264, H.265, H.266, AV1 и AVS3.
В МГУ разработали математическую модель для календарного планирования производства с учётом отключений оборудования
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова предложили новую математическую модель, позволяющую оптимально планировать работу производственных установок, даже при необходимости их временного отключения или перехода на другой режим работы.
Учёные МГУ разработали математическую модель для предотвращения давки в общественных местах
Исследователи ВМК МГУ предложили новую математическую модель для управления потоками людей в замкнутых пространствах. Система позволяет прогнозировать перемещение групп людей, минимизировать риски скоплений и давки, а также управлять безопасностью с помощью алгоритмов обучения с подкреплением.
Учёные МГУ предложили метод оценки устойчивости изображений к атакам на метрики качества
Исследователи ВМК МГУ разработали новый подход к оценке качества изображений, который помогает выявить их уязвимость к состязательным атакам на метрики. В рамках работы был создан индекс устойчивости изображений и модель, способная предсказывать восприимчивость визуального контента к искусственным манипуляциям.
Учёные МГУ предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры с искусственным интеллектом
Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интелект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения, основанную на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем.
Учёные МГУ разработали универсальную платформу для управления знаниями в цифровой среде
Ученые НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» представили концепцию и архитектуру универсальной энциклопедической платформы «Ковчег знаний МГУ», предназначенной для систематизации и управления образовательными и научными материалами.
Учёные МГУ предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры с искусственным интеллектом
Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интелект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения, основанную на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем.