ПАНДАН = прикладной анализ данных

➗Мы к вам с новостями о совместной образовательной программе с Европейским университетом в Санкт-Петербурге➗

Она отлично подойдёт тем, кто не хочет искать компромисс и выбирать между гуманитарными и математическими науками — на ПАНДАНе учат сразу всему!

Здесь студенты учатся использовать данные из государственных архивов, музейных коллекций, приложений и соцсетей, чтобы исследовать общество, культуру, экономику, историю и язык.

Содержание программы разрабатывают университет и эксперты Яндекса, которые понимают, какие знания и навыки нужны для современной карьеры. Студентов ждут:

⏹️лекции и семинары от топовых преподов индустрии
⏹️реальные задачи от экспертов Яндекса
⏹️ИИ-кейсы в социологии, экономике, истории, лингвистике и филологии
⏹️участие в междисциплинарных проектах

Выбрать программу можно под свои цели:

✅магистратура
✅ДПО

⠀⠀⠀⠀УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
⠀⠀ О ПРОГРАММЕ
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 😊

Как защищать агентные ИИ-системы?

Узнаете на интенсиве AI Agents Security Week от ШАД

За 5 дней разберем, как защищать персональные и корпоративные данные, безопасно выдавать агентам доступ к инструментам и инфраструктуре, предотвращать утечки информации и устранять уязвимости.

Что вы узнаете на интенсиве:

❓Что такое автономные ИИ-агенты и чем они отличаются от больших языковых моделей

❓как защищать системы от взломов, утечек данных, ошибок конфигурации и других угроз

❓какие принципы и подходы лежат в основе защиты агентных ИИ-систем

❓с какими проблемами сталкивались разработчики разных ИИ-моделей

➡️ Регистрация до 27 июля ⬅️

Будет много кейсов и практики. Присоединяйтесь!

‼️ Открываем опен-колл для студентов, которые разработали ИИ-проекты с помощью Yandex AI Studio

Это платформа, где можно использовать генеративные модели и другие инструменты Яндекса, чтобы создавать собственные приложения и агентов.

Лучшие работы попадут на YaC/e-2026 — седьмую конференцию Яндекса про образование, людей и технологии. Там на постерной сессии вы сможете представить свою работу широкой аудитории лидеров университетов, разработчиков и экспертов.

⠀⠀⠀⠀⠀↪️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ↩️

Нас интересуют студенческие проекты для образования, профессионального развития и проведения исследований.

Участвовать можно одному или командой до четырёх человек. Подойдут коммерческие и некоммерческие проекты — нам важно, чтобы у вас уже был работающий прототип и несколько сценариев его применения.

Например, сервис, который помогает разобраться в сложной теме, автоматизирует рутину студента и преподавателя, ускоряет исследование или поддерживает начинающего специалиста.

⠀⠀⠀⠀⠀Ждём ваших заявок 💕

В Сириусе сейчас проходят «Большие вызовы» — научно-технологическая программа, на которой школьники работают над реальными задачами вместе с экспертами из университетов и технологических компаний.

А вы уже знаете, как Яндекс Образование любит всё, что связано с Physical AI! Поэтому мы подготовили для участников специальную задачу.

Ребята учат роборуку понимать сложные команды, разбивать их на простые действия и выполнять без подсказок человека. Например, самостоятельно построить пирамиду из цветных кубиков.

⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⏹️
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⏹️⏹️⏹️⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⏹️⏹️⏹️⏹️⏹️

О проекте и успехах команды рассказывает руководитель команды 👨‍🏫 Иван Копылов:

⠀
Кто работает над задачей?
⠀
В команду вошли школьники из Ульяновска, Находки и Казани — ученики 9–10-х классов. Ребята уже знакомы с программированием, фронтендом, бэкендом и машинным обучением. Больше всего их заинтересовала именно ML-часть проекта.

⠀
Как устроен эксперимент?
⠀
Создать одного робота, который сразу умеет решать множество разных задач, сложно. Поэтому команда проверяет другую гипотезу: большая модель анализирует ситуацию и разбивает задачу на шаги, а небольшая модель управляет роботом и выполняет простые действия.

Сначала робот учится класть кубик рядом с другим кубиком или ставить один кубик на другой. Затем ему дают более сложную команду — построить пирамиду. Дальше модели должны справиться самостоятельно.

⠀
Что ребята уже создали?
⠀
Команда настроила инфраструктуру, запустила модели и провела серию экспериментов. Ребята собрали датасет из более чем 600 реальных эпизодов продолжительностью около 30 секунд каждый.

Не всё сразу пошло по плану: часть экспериментов дала неожиданные результаты, а некоторые данные оказались повреждены. Пришлось искать ошибки, восстанавливать датасет и снова запускать обучение. Сейчас команда тестирует последние версии модели.

Хотите увидеть роборуку в деле? Оставили видео в комментариях — заглядывайте 👾

Как проходят стажировки в Яндексе? 💕

Стажировка у нас — тот самый work-life balance. Вечеринки, спорт, поездки и классные люди — а ещё работа над реальными проектами и серьёзные задачи, которые не дадут мозгу заскучать. Рядом — ментор и бадди: они помогут освоиться и будут поддерживать вас.

🔥 Стажироваться можно в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Сочи, Казани, Новосибирске, Нижнем Новгороде и Минске.

Живёте в другом городе, но хотите пройти стажировку в Москве? Оплатим билеты и проживание.

Каждый второй стажёр получает офер. Начать свой путь в Яндексе можно уже сейчас!

Проверьте результаты IT-исследований на практике 💻

↪️С 5 по 16 октября ШАД и Университет «Сириус» проведут научный интенсив для тех, кто хочет попробовать себя в настоящей исследовательской работе↩️

Вместе с менторами из Яндекса и ведущих российских вузов участники будут работать над реальными исследованиями: проводить эксперименты, проверять гипотезы, тестировать собственные идеи и искать способы улучшить существующие решения.

После интенсива проект можно будет доработать до научной публикации и представить на крупной конференции.

◀️ Среди направлений — Physical AI, генеративный ИИ, LLM и рекомендательные системы. В программе также будут лекции, обучение моделей и работа в Yandex DataSphere.

Если у вас есть базовые знания ML, алгоритмов и Python или C++, а ещё вам интересно, как современные исследования двигают IT вперёд, интенсив станет хорошей возможностью получить реальный опыт научной работы.

Ждём ваших заявок до 13 августа!

💬Как проходят крупнейшие мировые конференции по машинному обучению?

Об этом мы попросили рассказать Катю Мамонтову — ML Brand Lead в Яндексе и преподавателя ФКН НИУ ВШЭ.

Катя побывала на конференции ICML в Сеуле, где исследователи из Yandex Research, ШАДа и ФКН НИУ ВШЭ представляли свои научные работы, общались с коллегами со всего мира и узнавали, какие технологии сегодня определяют развитие машинного обучения.

Смотрите, как это было ⚡️