Все в ШАД!
Все в ШАД! — канал той самой школы от ведущих экспертов IT-индустрии Обучаем ML и Data Science с 2007 года «Будет сложно, вам понравится» Сайт > shad.yandex.ru Яндекс Образование > education.yandex.ru Чат канала > https://t.me/+4OfZy2pl-T9hNzU6
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Все в ШАД!
کانال Все в ШАД! (@vse_v_shad) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 10 426 مشترک است و جایگاه 18 966 را در دسته آموزش و رتبه 62 042 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 10 426 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 336 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 54.37% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 24.64% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 669 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 569 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 79 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند шад, шада, yandex, собеседование, c++ تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все в ШАД! — канал той самой школы от ведущих экспертов IT-индустрии
Обучаем ML и Data Science с 2007 года
«Будет сложно, вам понравится»
Сайт > shad.yandex.ru
Яндекс Образование > education.yandex.ru
Чат канала > https://t.me/+4OfZy2pl-T9hNzU6”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 31 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
Именно таким получилось 19-летие ШАДа. За три дня мы успели исследовать Санкт-Петербург, обсудить будущее Школы и просто провести время вместе.➡️ День 1 Начали праздник со знакомства с Петербургом: посетили экскурсии, а вечером встретились на мюзикле. После программы многие продолжили общение уже в неформальной обстановке. ➡️ День 2 Провели день в ШАДе: обсуждали, какой Школа является сегодня и какой станет завтра, слушали лекции, делились опытом, играли, отмечали день рождения и просто много общались. ➡️ День 3 Встретил нас в Пискарёвском парке. Кто-то пробежал дистанцию, кто-то пришёл поддержать участников, а затем все собрались на пикнике, чтобы спокойно завершить этот насыщенный праздник. Спасибо каждому, кто приехал, выступал, модерировал, помогал с организацией, делился историями и просто был рядом. 19-летие стало хорошей подготовкой к юбилею. До встречи на 20-летии ШАДа 🎓
➡️ 14 августа — КАРЬЕРА Ярмарка вакансий: более 20 команд Яндекса, общение с нанимающими менеджерами и секретный хедлайнер ➡️ 21 августа — КОМЬЮНИТИ Нетворк со стажёрами и студентами Летних школ, музгруппы из Яндекса и секретный хедлайнер ➡️ 28 августа — ВПЕЧАТЛЕНИЯ Выпускной Летних школ, Летнего кампуса ML-Академии, день стажёра и секретный хедлайнер Каждый вечер — призы, общение и музыкальные хедлайнеры.Как попасть? Подай заявку, выбери в форме один или несколько ивентов — по итогам отбора получишь приглашение на один из них. Количество мест ограничено. Знакомься с Яндексом, находи новые знакомства и закрывай лето Y&&Y ярко. Регистрируйся по ссылке
Вы узнаете новое или углубите свои знания в следующих областях: — Что такое автономные ИИ-агенты и чем они отличаются от больших языковых моделей — Как защищать системы от взломов, утечек данных, ошибок конфигурации и других угроз — Какие принципы и подходы лежат в основе защиты агентных ИИ-систем — С какими проблемами сталкивались разработчики разных ИИ-моделейДля практических заданий пригодятся понимание жизненного цикла разработки ПО (SDL) и опыт вайб-кодинга: базовые навыки промпт-инжиниринга и умение запускать получившийся код. Формат: пять онлайн-занятий по вечерам с возможностью задать вопросы. Чтобы получить сертификат, нужно пройти отборочное тестирование и выполнить итоговую работу. Подать заявку можно до 27 июля включительно. Программа, спикеры и регистрация — на сайте: https://clck.ru/3UpBnS Ваш 🔼🔵🟦 #курсышад
AI Talent Hub — проектная магистратура ИТМО по искусственному интеллекту, которая сотрудничает с ШАДом.🎓 Таланты Хаба могут усиливать свой учебный трек курсами ШАДа по машинному обучению, компьютерному зрению и 3D CV, продуктовому ML, вычислениям на GPU и другим направлениям — а затем применять знания в реальных проектах в актуальных задачах AI/ML.
Как работает эта связка, показываем на примере проектов Хаба, в оценке которых в этом году принял непосредственное участие Лёша Толстиков👆Если хочется создавать такие же проекты — необязательно ждать ➡️ Прими участие в конкурсе ML-проектов: подай свой AI-проект, защити его на питчинге и получи возможность поступить в Хаб без экзаменов. ⚡ Подай заявку на JMLC до 20 июля #AITalentHub #ITMO #NapoleonIT #друзьяшад На связи 🥳
Самое ценное для меня — не сам факт успеха, а преемственность: когда люди, которым когда-то дали знания и направление, потом сами начинают вкладываться в другихПоздравляем Валю и рекомендуем прочитать полное интервью. В нём — про образование, науку, карьеру, ошибки, людей и то, как помогать другим находить свой путь 🎉 Ваш ШАД 🎓 #командашад
🗓 Приглашаем 16 июля в 17:30 на открытый митап на площадке московского ШАД (Москва, БЦ «Мамонтов», 1 этаж, ШАД)Исследователи Yandex Research, ШАД и ФКН НИУ ВШЭ вернутся из Сеула и поделятся главными идеями, трендами и работами, которые действительно стоит прочитать. Не просто перескажем лучшие статьи, а обсудим, что изменилось в ML за последний год и на какие направления стоит обратить внимание. 💡 О чём поговорим?
🎙 Дмитрий Феоктистов (выпускник ШАД 2025) — Optimization Расскажет о самых интересных работах по оптимизации: новых оптимизаторах, подходах к обучению моделей и результатах, которые могут повлиять на развитие современных ML-систем. 🎙 Егор Петров (исследователь Yandex Research) — Efficient Large-Scale Model Training Обзор ключевых работ по эффективному обучению больших моделей: pretraining, post-training, parallelism, оптимизация, а также подходы для работы с длинным контекстом. 🎙 Дмитрий Еремеев и Глеб Баженов (выпускники ШАД 2026) — Graph Machine Learning Совместный обзор главных результатов по Graph ML: Graph Foundation Models, Prior-Data Fitted Networks и Relational Deep Learning. 🎤 Модератор: Екатерина Мамонтова, ML Brand Lead и преподаватель НИУ ФКН ВШЭ⚡️ Регистрация по ссылке, количество мест ограничено. До встречи! Ваш 🔼🔵🟦 #встречишад
Авторы работы преподают или читают лекции в ШАДе: Олег Платонов, Глеб Баженов и Людмила Прохоренкова ведут курс «Графы в машинном обучении», Дмитрий Еремеев также выступал на этом курсе с приглашённой лекцией, а Артём Бабенко читает отдельные лекции на курсах ШАДа.В работе исследователи представили графовую foundation model, развивающую подход Prior-Data Fitted Networks. Модель предобучается на миллионах специально сгенерированных синтетических графов, а затем может эффективно решать задачи на реальных данных — как в режиме in-context learning, так и после дообучения. На широком наборе реальных графовых датасетов GraphPFN обходит все остальные протестированные модели. Людмила Прохоренкова также приняла участие в панельной дискуссии вместе с исследователями из RWTH Aachen, Georgia Tech и ASU. Поздравляем авторов! Ваш ШАД 🎓 #наукашад
Работа выполнена исследователями Yandex Research. Среди авторов — Дмитрий Еремеев, Олег Платонов и Глеб Баженов (выпускники ШАДа), а также Артём Бабенко (выпускник ШАДа-2011 и сейчас руководитель Yandex Research) и Людмила Прохоренкова (преподаватель ШАДа).2️⃣ Unveiling the Role of Data Uncertainty in Tabular Deep Learning
Работу представят исследователи Yandex Research: Николай Карташев, Иван Рубачёв (выпускник ШАДа) и Артём Бабенко.3️⃣ Relevance-Based Embeddings: Lightweight Candidate Retrieval via Heavy-Ranker Calls
Авторы — исследователи Яндекса Кирилл Шевкунов и Людмила Прохоренкова. Кирилл — выпускник ШАДа.4️⃣ Inverse Entropic Optimal Transport Solves Semi-supervised Learning via Data Likelihood Maximization
Среди авторов — Никита Стародубцев и Дмитрий Баранчук (преподаватели курса «Генеративные модели в компьютерном зрении» и интенсива CV Week).5️⃣ One-Step Gradient Delay Is Not a Barrier for Large-Scale Asynchronous Pipeline Parallel LLM Pretraining
Авторы — исследователи Yandex Research Филипп Змушко и Егор Петров. Филипп — выпускник ШАДа-2025 и совместной магистратуры МФТИ кафедры Анализа данных, а также ассистент на курсах NLP и «Эффективные системы глубинного обучения». Работа выполнена совместно с инженерами Яндекса и коллегами из BRAIn Lab и MBZUAI.6️⃣ SoftSign: Smooth Sign in Your Optimizer for Better Parameter Heterogeneity Handling
Работу представит Дмитрий Феоктистов, выпускник ШАДа и исследователь Yandex Research.7️⃣ Guided Star-Shaped Masked Diffusion
Среди авторов — выпускник ШАДа Вячеслав Мещанинов.Воркшопы На воркшопе Graph Foundation Models представят сразу несколько работ с участием выпускников ШАДа: 1️⃣ GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model
Авторы — Дмитрий Еремеев, Олег Платонов, Глеб Баженов, Артём Бабенко, Людмила Прохоренкова. Работу представят в формате oral-презентации.2️⃣ Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models
Авторы работы — Дмитрий Еремеев, Глеб Баженов, Олег Платонов, Артём Бабенко, Людмила Прохоренкова.3️⃣ A Fair Evaluation of Graph Foundation Models for Node Property Prediction
Работа Олега Платонова, Глеба Баженова, Дмитрия Еремеева и Людмилы Прохоренковой.4️⃣ Статья Registers Matter for Pixel-Space Diffusion Transformers принята сразу на два воркшопа — FoGen и SPIGM.
Среди авторов — преподаватели ШАДа Никита Стародубцев и Дмитрий Баранчук, а также Илья Дробышевский (ассистент на курсе «Эффективные системы глубинного обучения»).5️⃣ Статью Hidden Positives: Why Code Retrieval Benchmarks Underestimate Model Quality представят на воркшопе Deep Learning for Code.
Мария Иванова, выпускница ШАДа — одна из авторов работы.6️⃣ Статью SciKernelBench: Evaluating LLM Kernels for Higher-Order Autodiff and Scientific Residuals представят на воркшопе AI4Physics.
Среди авторов — Мария Иванова. Работа выполнена по результатам проекта на курсе Егора Шевцова «Эффективные модели ML и архитектуры нейросетей».Поздравляем авторов и желаем продуктивной конференции! Ваш ШАД 🎓 #наукашад
⚪️ Потому что здесь всегда есть те, с кем можно обсудить новые идеи и сложные задачи ⚪️ Потому что обучение не заканчивается, и ШАД помогает оставаться в среде, где всегда можно узнать что-то новое ⚪️ Потому что здесь формируются крепкие профессиональные связи, которые сохраняются на долгие годыВыпускники продолжают участвовать в жизни ШАДа: 🔵проводят занятия 🔵становятся менторами 🔵помогают абитуриентам 🔵проверяют экзамены и домашние задания 🔵участвуют в мероприятиях и делятся своей экспертизой В этом и есть одна из отличительных черт ШАДа: это не место, из которого уходят после получения диплома, а сообщество, частью которого продолжают оставаться 💙 Ваш ШАД 🎓
