Наши преподаватели и студенты публикуются в международных
журналах и участвуют в конференциях, получают гранты и работают над научными и прикладными проектами.

НАУКА
В ИНСТИТУТЕ

Теория языков программирования
ОБЛАСТИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Биоинформатика
Анализ данных
Искуственный интеллект
Программная инженерия
Теоретическая информатика
ВОЗМОЖНОСТИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ
Публикация научных статей
К концу обучения большинство студентов научных программ имеют готовую к публикации или уже опубликованную в научном журнале статью. Для этого они изучают Academic writing, участвуют в Journal club и пишут научно-исследовательскую работу.
Участие в грантах
Партнеры Института приглашают студентов участвовать в грантах и научных исследованиях. Работа в рамках грантов засчитывается за прохождение практики и, как правило, оплачивается. Следить за вакансиями в грантовых конкурсах можно в VK.
Во время обучения на научных программах студенты проходят обязательную практику в научных центрах и лабораториях ИТМО или R&D-подразделениях компаний – партнеров Института. При желании – летнюю стажировку.
Стажировки и практики
Научные программы и треки
В Институте реализуются исследовательские программы «Глубокое обучение и искусственный интеллект» и «Биоинформатика и системная биология», также выделен отдельный научный трек на программе «Программирование и искусственный интеллект».
Преподавателей
Студентов
НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ
Zhuk A.S., Shiriaeva A.A., Andreychuk Y., Kochenova O.V., Tarakhovskaya E., Bure V., Pavlov Y.I., Inge-Vechtomov S., Stepchenkova E.I.
International Journal of Molecular Sciences
Detection of Primary DNA Lesions by Transient Changes in Mating Behavior in Yeast Saccharomyces cerevisiae Using the Alpha-Test
Mogilenko D.A., Sergushichev A., Artyomov M.
Annual Review of Immunology, 2023
Systems Immunology Approaches to Metabolism
Трифонов П.В.
Проблемы передачи информации
Построение и декодирование полярных кодов с большими ядрами: обзор
Distributed Computing, 2023
Aksenov V., Alistarh D., Drozdova A., Mohtashami A.
The splay-list: a distribution-adaptive concurrent skip-list
Aliev M., Muravyov S.
Conference of Open Innovations Association FRUCT, 2023
Recommending Machine Learning Pipelines Based on Cumulative Metadata
Asadulaev A., Панфилов А., Шутов В., Коротин А., Концевая В., Filchenkov A
A minimalist approach for domain adaptation with optimal transport
Proceedings of Machine Learning Research, 2023