Лазарев Михаил Владимирович
- 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 2021 году.
- Научно-педагогический стаж: 3 года.
Образование, учёные степени
- 2019PhD: Федеральная политехническая школа Лозанны
- 2013
Магистратура: Московский физико-технический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Магистр»
- 2011
Бакалавриат: Московский физико-технический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Бакалавр»
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Mathematical Methods for Data Analysis (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Алгоритмы и структуры данных (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 2, 4 модуль)Рус
- Глубинное обучение в естественных науках (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Mathematical Methods for Data Analysis (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
Публикации8
- Статья Lazarev M. AI in Interventional Cardiology: Innovations and Challenges // Heliyon. 2024 doi (в печати)
- Статья M. Lazarev. Numerical study of Valence Band states evolution in AlxGa1-xAs [111] QDs systems // PeerJ Materials Science (США). 2024. Vol. 6. No. e32
- Статья Al-Maeeni A. R., Lazarev M. Review on automated 2D material design // 2D Materials. 2024 doi (в печати)
- Статья M. Lazarev, Rudra A., Kapon E. Physical origins of optical anisotropy in quantum confined-semiconductors: the roles of valence band mixing, transition broadening and state filling // Journal of Applied Physics. 2023. Vol. 133. No. 9. Article 094301. doi
- Статья Popov S., Lazarev M., Belavin V., Derkach D., Ustyuzhanin A. Symbolic expression generation via Variational Auto-Encoder // PeerJ Computer Science. 2023. Vol. 9. Article e1241. doi
- Статья Lazarev M. Tailored-Potential Semiconductor Quantum Nanostructures Grown in Inverted Pyramids // Infoscience EPFL. 2019. P. 1-163. doi
- Статья Lazarev M. Parabolic Tailored-Potential Quantum-Wires Grown in Inverted Pyramids // Journal of Crystal Growth. 2015. Vol. 414. P. 196- 199. doi
- Статья Лазарев М. В. Особенности формирования запрещённых зон в одномерных фотонных кристаллах большого контраста // Журнал радиоэлектроники. 2011. № N 9. С. 1-15.
Опыт работы
2021 - по настоящее время
Научный сотрудник
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Факультет компьютерных наук
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных
2013 - 2019
PhD student, Исследователь в лаборатории физики наноструктур LPN EPFL
2013 - 2017
Ассистент профессора на факультете SB EPFL (курс общей физики)
2011 - 2013
Лаборант в теоретическом отделе ИТПЭ РАН
Информация
- Общий стаж: 8 лет
- Научно-педагогический стаж: 8 лет
- Преподавательский стаж: 5 лет
Информация*
- Общий стаж: 5 лет
- Научно-педагогический стаж: 3 года
- Преподавательский стаж: 1 год 3 месяца
НИУ ВШЭ на международной конференции AI IN 2023
17-18 августа в Университете Иннополис состоялась международная конференция по искусственному интеллекту для бизнеса «AI IN 2023». В течение двух дней эксперты провели 19 дискуссий, где анализировали опыт внедрения ИИ в производство, нефтегазовую, энергетическую промышленность, медицину и другие отрасли. НИУ ВШЭ на конференции представляли ведущий научный сотрудник лаборатории методов анализа больших данных ФКН Федор Ратников и научный сотрудник лаборатории Михаил Лазарев.
От нейробиологии до коллайдера: ученые ВШЭ представили свои разработки на фестивале «ЗИЛ.Наука»
Какие доли мозга нужно стимулировать, чтобы прокачать оперативную память? Что такое «теплое свечение» и почему людям так важно помогать друг другу? Какие производственные системы искусственный интеллект освоит быстрее? Собственные научные версии исследователи из Вышки продемонстрировали на фестивале «ЗИЛ.Наука», приуроченном ко Дню российской науки.
Состоялась летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий
15-30 июля прошла седьмая международная школа по машинному обучению в физике высоких энергий (MLHEP), организованная научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных (LAMBDA) факультета компьютерных наук, Школой анализа данных Яндекса и Федеральной политехнической школой Лозанны (Швейцария).