Яндекс наградил лучших преподавателей, которые готовят ИИ-специалистов19.09.2026 16:00

Яндекс объявил лауреатов Yandex ML Prize 2026 — премии для преподавателей и руководителей образовательных программ в области искусственного интеллекта. В 2026 году её получили восемь человек из НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, ИТМО и НГУ. Заявки подали 400 соискателей — на треть больше, чем годом ранее. Ещё два лауреата вошли в «Зал славы» за многолетний вклад в развитие машинного обучения и образования.

Кандидатов оценивал совет премии, куда вошли исследователи, преподаватели и руководители из Яндекса, Школы анализа данных, МФТИ и НИУ ВШЭ. Среди ключевых критериев учитывали вклад в создание и развитие курса, актуальность программы, открытость учебных материалов и результаты её выпускников.

Лауреаты Yandex ML Prize этого года запускают курсы по актуальным направлениям ИИ — большим языковым и генеративным моделям, нейросетевым рекомендательным системам, физическому ИИ. В своих программах они совмещают фундаментальную подготовку с прикладными задачами машинного обучения. Такой подход сокращает разрыв между развитием технологий и их проникновением в университетское образование. Выпускники лауреатов руководят ML- и робототехническими направлениями в бизнесе, часть возвращается преподавать и приносит в университет свежий индустриальный опыт.

Лауреаты получили от 500 тысяч до 1 млн рублей в зависимости от номинации, гранты на использование технологий Yandex Cloud для вычислений, хранения данных, публикации датасетов и разработки ML-моделей, а также доступ к Яндекс 360.

О лауреатах 2026 года

Лауреаты в номинации «Руководители образовательных программ»

• Елена Кантонистова, к. ф.-м. н., доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук (ФКН) НИУ ВШЭ, запустила и развивает онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект» в НИУ ВШЭ. За четыре года количество студентов выросло почти в 30 раз. Программа магистратуры охватывает весь цикл создания ML-решений — от подготовки данных и обучения моделей до их внедрения и поддержки.
• Сергей Колюбин, профессор, заместитель директора мегафакультета компьютерных технологий и управления Университета ИТМО, трансформировал классическую магистратуру по робототехнике в программу по физическому ИИ. Он добавил курсы по машинному обучению и компьютерному зрению, а также продолжает обновлять программу и форматы каждый год, в том числе по обратной связи от студентов. Также руководит международной лабораторией «Воплощённый интеллект и робототехника», куда учащиеся приходят продолжать исследовательскую и проектную работу.

Лауреаты в номинации «Преподаватели»

• Дмитрий Баранчук, преподаватель ШАДа и руководитель GenAI-группы в Yandex Research, разработал курс по генеративным моделям в компьютерном зрении, в том числе для создания изображений и видео. Материалы курса находятся в открытом доступе, а среди его слушателей не только студенты ШАДа: тех, кто записывается на курс отдельно, сейчас почти столько же, сколько студентов Школы.
• Никита Волков, к. ф.-м. н., доцент кафедры дискретного анализа МФТИ, запустил в университете курс по продвинутому анализу данных, который за восемь лет вырос в полноценную двухгодичную программу. Сегодня его студенты изучают фундаментальную математику в связке с практическими задачами машинного обучения.
• Кирилл Хрыльченко, старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, запустил курс по современным рекомендательным системам на основе многолетнего опыта исследований и разработки в сервисах Яндекса. На курсе студенты не только изучают современные модели, но и разбирают научные статьи, воспроизводят методы и проверяют собственные гипотезы.

Лауреаты в номинации «Начинающие преподаватели»

• Альбина Бурлова, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ, запустила курс по дизайну современных больших языковых моделей в магистратуре НИУ ВШЭ, а её бесплатные материалы по этой теме собрали более 3000 слушателей за пределами вуза.
• Константин Пчелин, младший научный сотрудник AIRI, преподаватель МГУ — автор сразу трёх курсов по ИИ: по машинному обучению, обработке естественного языка и семантическому поиску, а также обучению с подкреплением. По последней теме он выпустил книгу, которая переводится на китайский и французский языки.
• Таисия Ускова, преподаватель кафедры информатики и информационно-коммуникационных технологий СУНЦ НГУ, построила курс по анализу данных почти без традиционных лекций. Студенты самостоятельно решают практические задания, а затем разбирают на занятиях подходы и результаты. Программу она составила на основе собственного опыта и интервью с практикующими аналитиками, чтобы приблизить обучение к реальной работе с данными.

Зал славы

• Антон Конушин, руководитель группы «Пространственный интеллект» AIRI и научный руководитель Центра ИИ МГУ. Более 25 лет занимается исследованиями в области компьютерного зрения и стоял у истоков его преподавания в России. Разработал собственный спецкурс в МГУ и ШАДе, участвовал в создании ФКН НИУ ВШЭ, где пять лет руководил программой «Прикладная математика и информатика», а сейчас руководит магистерской программой на факультете искусственного интеллекта (ФИИ) МГУ. Автор более 200 научных работ, руководитель более 100 дипломных работ и девяти кандидатских диссертаций.
• Иван Оселедец, возглавляет Институт AIRI и ФИИ МГУ. Создал собственную научную школу и продолжает совмещать научную работу с преподаванием. Один из наиболее известных результатов его работы связан с математическими методами, которые позволяют эффективнее работать со сложными многомерными данными и оптимизировать нейросети. Эти исследования получили признание международного научного сообщества.

О премии Yandex ML Prize

Yandex ML Prize — ежегодная научно-образовательная премия Яндекса за вклад в развитие машинного обучения. Учреждена в 2019 году с целью поддержки академического сообщества. Премия мотивирует исследователей и преподавателей в области ИИ и машинного обучения продолжать научную и образовательную деятельность. За 8 лет лауреатами премии стали 79 преподавателей и учёных.