Пучкин Никита Андреевич
- Старший научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных
- Заведующий лабораторией:Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Лаборатория теоретических основ моделей искусственного интеллекта
- Доцент:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Базовая кафедра Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
- Научно-педагогический стаж: 8 лет.
Образование, учёные степени
- 2023Кандидат наук: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- 2022
Аспирантура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Математика и механика», квалификация «Исследователь. Преподаватель-исследователь»
- 2018
Магистратура: Московский физико-технический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Магистр»
- 2016
Бакалавриат: Московский физико-технический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Бакалавр»
Достижения и поощрения
- Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (март 2023)
Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2024-2027)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023-2024)
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Математическая статистика (углубленный курс) (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- High Dimensional Probability and Statistics (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Математическая статистика (углубленный курс) (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Random Matrix Theory (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1 модуль)Анг
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
Публикации13
- Глава книги Puchkin N., Gorbunov E., Kutuzov N., Gasnikov A. Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization Problems, in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238 Vol. 238. Valencia : PMLR, 2024. P. 856-864.
- Глава книги Puchkin N., Rakhuba M. Dimension-free Structured Covariance Estimation, in: Proceedings of Machine Learning Research. Volume 247: The Thirty Seventh Annual Conference on Learning Theory, 30-3 July 2023, Edmonton, Canada. PMLR, 2024. P. 4276-4306.
- Статья Puchkin N., Samsonov S., Belomestny D., Moulines E., Naumov A. Rates of convergence for density estimation with generative adversarial networks // Journal of Machine Learning Research. 2024. Vol. 25. No. 29. P. 1-47.
- Статья Nikita Puchkin, Vladimir Spokoiny, Eugene Stepanov, Trevisan D. Reconstruction of manifold embeddings into Euclidean spaces via intrinsic distances // ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations. 2024. Vol. 30. Article 3. doi
- Глава книги Puchkin N., Shcherbakova V. A Contrastive Approach to Online Change Point Detection, in: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023), Volume 206 Vol. 206. Valencia : PMLR, 2023. P. 5686-5713.
- Глава книги Puchkin N., Zhivotovskiy N. Exploring Local Norms in Exp-concave Statistical Learning, in: Proceedings of Machine Learning Research: Volume 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, India Vol. 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, India. PMLR, 2023. P. 1993-2013.
- Статья Nikita Puchkin, Vladimir Ulyanov. Inference via randomized test statistics // Annales de l'institut Henri Poincare (B) Probability and Statistics. 2023. Vol. 59. No. 3. P. 1508-1529. doi
- Препринт Puchkin N., Noskov F., Spokoiny V. Sharper dimension-free bounds on the Frobenius distance between sample covariance and its expectation / Cornell University. Series arXiv "math". 2023. doi
- Статья Belomestny D., Naumov A., Puchkin N., Samsonov S. Simultaneous approximation of a smooth function and its derivatives by deep neural networks with piecewise-polynomial activations // Neural Networks. 2023. Vol. 161. P. 242-253. doi
- Статья Puchkin N., Zhivotovskiy N. Exponential Savings in Agnostic Active Learning through Abstention // IEEE Transactions on Information Theory. 2022. Vol. 68. No. 7. P. 4651-4665. doi
- Статья Puchkin N., Spokoiny V. Structure-adaptive Manifold Estimation // Journal of Machine Learning Research. 2022. Vol. 23. No. 40. P. 1-62.
- Глава книги Puchkin N., Zhivotovskiy N. Exponential savings in agnostic active learning through abstention, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 134: Conference on Learning Theory. PMLR, 2021. P. 3806-3832.
- Статья Puchkin N., Spokoiny V. An adaptive multiclass nearest neighbor classifier // ESAIM: Probability and Statistics. 2020. Vol. 24. P. 69-99. doi
Опыт работы
2018 – по настоящее время Младший научный сотрудник, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”.
2020 – по настоящее время И. о. младшего научного сотрудника, Институт проблем передачи информации РАН.
2018 – 2019 Стажер-исследователь, Институт проблем передачи информации РАН.
Информация*
- Общий стаж: 6 лет
- Научно-педагогический стаж: 8 лет
«Для меня победа в конкурсе знаменует новый вызов и новую возможность»
Никита Пучкин, заведующий лабораторией теоретических основ моделей искусственного интеллекта и доцент базовой кафедры Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН, получил грант Junior Leader фонда «БАЗИС».
Первая Осенняя школа по математике
С 28 октября по 1 ноября на факультете компьютерных наук прошла первая Осенняя школа по математике.
Бизнес-разработки и студенты в науке: какие еще задачи у новой лаборатории Института ИИ и цифровых наук
Лабораторию теоретических основ моделей ИИ возглавил старший научный сотрудник факультета компьютерных наук Никита Пучкин, за прикладные разработки будет отвечать руководитель проектов Института ИИ и цифровых наук Елизавета Жемчужина. О том, чем будет заниматься лаборатория, как планируется организовать сотрудничество с индустриальными партнерами и какая роль в ее работе отводится студентам Вышки, они рассказали в интервью «Вышке.Главное».
Российский искусственный интеллект сможет быстрее предсказать землетрясения и всплески заболеваний
В Центре ИИ НИУ ВШЭ разработали новый алгоритм выявления разладки временных рядов. Он на 30% быстрее аналогов
Прошла школа «Математика машинного обучения»
7-12 февраля в городе Приозерск прошла школа «Математика машинного обучения».
Прошла летняя школа «Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта»
20-26 июня в Кочубей-центре ВШЭ прошла летняя школа «Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта»
ФКН Вышки и Сколтех провели юбилейную совместную олимпиаду «Математика машинного обучения»
Факультет компьютерных наук Вышки и Сколковский институт науки и технологий в пятый раз организовали олимпиаду «Математика машинного обучения». Ее участники боролись за призовые места и право без экзаменов стать студентами сразу двух вузов, поступив на совместную магистерскую программу НИУ ВШЭ и Сколтеха «Математика машинного обучения».
Сотрудник лаборатории ФКН получил премию «Молодая математика России»
Никита Пучкин, младший научный сотрудник HDI Lab, попал в число победителей конкурса научно-технических проектов «Молодая математика России».
Сотрудники HDI Lab выступили с докладами на IMS-Vilnius Conference 2018
С 2 по 6 июля в Вильнюсе (Литва) прошла конференция "12th International Vilnius Conference on Probability Theory and Mathematical Statistics and 2018 IMS Annual Meeting on Probability and Statistics". Эта конференция является одной из ведущих мировых конференций в области современной теории вероятностей и математической статистики. Мероприятие проводится раз в четыре года, начиная с 1973 года. В этом году его посетило более 500 участников из разных стран мира.