Искусственный интеллект и машинное обучение

1. Единый подход к объяснению множеств правил, деревьев решений и ансамблей деревьев решений, основанный на анализе формальных понятий

   Дудырев, Егор Олегович · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
2. Методология тестирования моделей предсказания химических свойств молекул

   Храбров, Кузьма Андреевич · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
3. Разработка и исследование методов навигации интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен

   Земскова, Татьяна Сергеевна · 2026 · Канд. наук · Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.025

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
4. Выделение носителя распределения обучающих данных как инструмент формирования доверия к глубоким моделям машинного обучения

   Лукьянов, Кирилл Сергеевич · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1. 023

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
5. Гибридные модели нейронных сетей с модулями деформируемого внимания для семантической сегментации и обнаружения изменений на изображениях

   Отырба, Ростислав Русланович · 2026 · Канд. наук · «Воронежский государственный университет» ; Диссовет 24.2.288.11

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
6. Состязательные и каузальные методы для надёжной нетематической классификации текстов

   Лепехин, Михаил Николаевич · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.024

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
7. Методы и алгоритмы безопасного обучения с подкреплением в робототехнических задачах

   Горбов, Григорий Владиславович · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.028

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
8. Методы и алгоритмы адаптивного обучения в задачах многоагентного планирования

   Нестерова, Мария Ивановна · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.027

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
9. Векторное представление глубоких вероятностных моделей

   Бишук, Антон Юрьевич · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.026

   • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
10. Методы и алгоритмы обучения с подкреплением с факторизованными моделями среды

    Угадяров, Леонид Анатольевич · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.029

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
11. Алгоритмы и программные продукты на основе прикладного искусственного интеллекта для разведки и разработки месторождений полезных ископаемых

    Коротеев, Дмитрий Анатольевич · 2026 · Докт. наук · «Сколковский институт науки и технологий» ; Диссовет 1.2.1.6

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
12. Методы самообучения для зависимых последовательных данных = : Self-supervised learning for dependent sequential data

    Марусов, Александр Эдуардович · 2026 · Канд. наук · Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.021

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
13. Методы и программные средства повышения безопасности кода, генерируемого ИИ-помощником разработчика

    Шайхелисламов, Данил Салаватович · 2026 · Канд. наук · «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.022

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
14. Устойчивость моделей глубокого обучения

    Корж, Дмитрий Сергеевич · 2026 · Канд. наук · Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
15. Методы извлечения топологических признаков внутренних представлений трансформерных моделей в задачах обработки естественных языков = : Extracting topological features from internal representations of transformer models in natural language processing

    Тульчинский, Эдуард Станиславович · 2025 · Канд. наук · «Сколковский институт науки и технологий» ; Диссовет 1.2.1.5

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
16. Разработка и исследование методов и алгоритмов автоматического обнаружения и отслеживания динамических объектов с восстановлением их 3D-моделей

    Мурхиж Юшаа · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.007

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
17. Трансформеры в условиях ограниченных ресурсов : масштабируемость и эффективность обучения и инференса = : Resource-Constrained Transformers : Scalable, Efficient Training and Inference

    Мезенцев, Глеб Владимирович · 2026 · Канд. наук · Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
18. Непредвзятость и оценки неопределённости в задачах анализа текста

    Кузьмин, Глеб Юрьевич · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
19. Универсальные модели распознавания трехмерных объектов на облаках точек в помещении

    Колодяжный, Максим Анатольевич · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение
20. Методы переноса обучения в задачах автоматической обработки текста

    Пугачев, Александр Вадимович · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение