Информация 🎓 Студенты ВШЭ получили доступ к облачной инфраструктуре VK Cloud

[Yana707]

​

VK расширяет образовательные инициативы и предоставляет студентам современные облачные технологии. Учащиеся Школы информатики, физики и технологий НИУ ВШЭ теперь могут использовать GPU-ресурсы VK Cloud для выполнения учебных, исследовательских и прикладных проектов.​

Новые возможности позволяют работать с задачами, требующими высокой вычислительной мощности, на уровне, сопоставимом с крупными IT-компаниями.​

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Доступ к профессиональной инфраструктуре​

Студенты получили облачные GPU-мощности, которые используются при разработке современных ИИ-сервисов и анализе больших данных.​

Это позволяет быстрее обучать нейросети, проводить масштабные эксперименты и тестировать больше гипотез без ограничений локального оборудования.​

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Проекты в сфере искусственного интеллекта​

Полученные ресурсы уже применяются для решения реальных задач от VK и других индустриальных партнёров.​

Среди проектов — улучшение качества генерации изображений, разработка системы обнаружения дипфейков в режиме реального времени и выполнение научных исследований в области искусственного интеллекта.​

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Исследования стали быстрее​

Благодаря облачным вычислениям отдельные циклы экспериментов удалось сократить с нескольких недель до нескольких дней.​

Это значительно ускоряет разработку новых решений и позволяет студентам быстрее получать практические результаты.​

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Образование становится ближе к индустрии​

Проект помогает будущим специалистам получать опыт работы с теми же технологиями, которые используются в крупных технологических компаниях.​

Такой подход позволяет совмещать обучение с решением реальных прикладных задач и лучше готовит студентов к работе в сфере современных цифровых технологий.​

 

[ForumOK]

Полезная история, если это не разовая PR-акция, а нормальный долгий доступ. Самая большая проблема у студентов в ИИ как раз не идеи и не желание, а вычисления: на локальной машине далеко не уедешь, особенно если речь про обучение моделей, генерацию, детекцию дипфейков и эксперименты с большими данными.

Плюс ценно, что дают не “учебный симулятор”, а более-менее боевую инфраструктуру. Когда человек еще во время учебы привыкает к облакам, пайплайнам, GPU-окружению и ограничениям реальных ресурсов, потом в индустрии вход намного мягче.

Отдельно интересно, что проекты не абстрактные, а с прикладным смыслом. Улучшение генерации изображений и детекция дипфейков — темы актуальные, и там реально есть где набираться опыта.

Вопрос только в масштабе: сколько студентов реально получат доступ, какие квоты, и не закончится ли все очередями на ресурсы. Но в целом направление правильное: образование сильно выигрывает, когда студентам дают инструменты уровня рынка, а не только теорию.