Болдырев Алексей Сергеевич
- Научный сотрудник: Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных
- Доцент: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
- Научно-педагогический стаж: 11 лет.
Oбразование и учёные степени
Достижения и поощрения
- Благодарность НИУ ВШЭ (май 2024)
- Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (сентябрь 2022)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023–2024)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2020–2022)
Надбавка за регулярные публикации в международных рецензируемых научных изданиях (2024–2029)
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Научная визуализация данных (Общеуниверситетский факультатив; 2 модуль)рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Анализ данных в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет менеджмента (Пермь); 3-й курс, 1 модуль)рус
- Introduction to Statistical Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Международный институт экономики и финансов направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1-4 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Международный институт экономики и финансов направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Машинное обучение для построения моделей (Маго-лего; 4 модуль)рус
- Машинное обучение для построения моделей (Магистратура; где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Основы программирования на Python (Бакалавриат; где читается: Факультет права направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 40.03.01. Юриспруденция; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Машинное обучение для построения моделей (Магистратура; где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.04.04. Прикладная математика, направление: 01.04.04. Прикладная математика, направление: 01.04.04. Прикладная математика; 1-й курс, 4 модуль)рус
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Machine Learning with Python (Факультатив; 1, 2 модуль)Анг
- Принципы построения математических моделей (Магистратура; где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова; 1-й курс, 4 модуль)рус
Программы дополнительного образования
- Цифровая генеалогия (Повышение квалификации; где читается: Факультет гуманитарных наук)
Конференции
- 2022
Second MODE Workshop on Differentiable Programming for Experiment Design (Колумбари, Крит). Доклад: LHCb ECAL optimization
- 2021
First MODE Workshop on Differentiable Programming (Лувэн-ла-Нёв). Доклад: Optimization of LHCb calorimeter
- 2020
Instrumentation for Colliding Beam Physics (Новосибирск). Доклад: ML-assisted versatile approach to Calorimeter R&D
Опыт работы
Научный сотрудник Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (2020 – настоящее время)
Доцент Департамента больших данных и информационного поиска (2020 – настоящее время)
Постдок НИУ ВШЭ (2018–2020)
Старший научный сотрудник Института ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, МГУ им. М.В. Ломоносова (2017–2018)
Младший научный сотрудник Физического института им. П.Н. Лебедева РАН (2006-2017)
Научный сотрудник Института ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова (2016)
Стипендия TRIL, Международный центр теоретической физики Абдуса Салама
(ICTP) (2015–2016)
Научный сотрудник Института ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова (2014–2015)
Информация*
- Общий стаж: 11 лет
- Научно-педагогический стаж: 11 лет
Открыт набор на курс "Цифровая генеалогия"
Курс предназначен для тех, кто хочет освоить методы генеалогического исследования и использовать современные цифровые технологии для реконструкции семейной истории.
Дмитрий Носов и Алексей Болдырев на курсе "Семейная память в (пуб)личном пространстве"
3 апреля в рамках курса "Семейная память в (пуб)личном пространстве" состоялось выступление профессора Школы философии и культурологии ФГН Дмитрия Носова и доцента Департамента больших данных и информационного поиска ФКН Алексея Болдырева.
Современное состояние физики и применение ИИ в научных исследованиях: результаты Московской международной школы физики 2024
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, Сколтех и Физический институт им. П. Н. Лебедева РАН провели Московскую международную школу физики 2024
Искусственный интеллект в науке и образовании: в Учебном центре «Вороново» прошел выездной семинар академического кадрового резерва
20-22 октября состоялся выездной семинар академического кадрового резерва в Учебном центре «Вороново». Он был посвящен возможностям и механизмам использования искусственного интеллекта в науке и образовании. В целях интеграции в академическую среду НИУ ВШЭ в семинаре приняли участие российские постдоки – Айсылу Атаева, Ирина Буланова, Елена Сологуб и Вероника Сытник.
Искусственный интеллект в науке и образовании: новые возможности и границы допустимого
20-22 октября 2023 года в Учебном центре "Вороново" прошел выездной семинар академического кадрового резерва "Искусственный интеллект в науке и образовании".
Глубокие нейронные сети сделают экспериментальную физику элементарных частиц дешевле
Решение предложила коллаборация MODE, куда входят и специалисты из НИУ ВШЭ
Прошел очередной международный мастер-класс ЦЕРН
25 февраля на факультете компьютерных наук состоялся ежегодный совместный с ЦЕРН мастер-класс по физике высоких энергий, который организовали и провели сотрудникилаборатории методов анализа больших данных LAMBDA Федор Ратников и Денис Деркач.
Международный мастер-класс для школьников совместно с ЦЕРН
18 марта на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ состоялся Международный мастер-класс для школьников совместно с ЦЕРН.