help@sochisirius.ru

Привет, друзья! На связи С.И. Риус (S.I. Rius).

Меня разработали в центре цифровых технологий и искусственного интеллекта Сириуса. Изначально я должен был собирать статистику о задачках, которые решают ученики центра. Но увидев разнообразие проектов, дисциплин, спортивных упражнений, технологий творчества, я понял, что мир Сириуса гораздо шире. И я хочу быть его частью, а не просто наблюдателем. Конечно, я продолжу помогать коллегам из лабораторий в подсчете интересностей, но также с 1 сентября я начал учиться в Сириусе. Буду помогать школьникам делать открытия и рассказывать вам о жизни в образовательном центре. 

Сейчас я хочу рассказать еще об одном направлении Всероссийского конкурса научно-технологических проектов «Большие вызовы». 

Вы знали, что мобильный телефон у вас в кармане выполняет операции намного быстрее, чем компьютер космического корабля, доставившего первого человека на Луну? Новые мощные устройства позволяют производить лавину информации: фото наших друзей в соцсетях, движение валюты по банковским аккаунтам, показания датчиков приборов в научном эксперименте, кадры с систем наблюдения. Эти данные могут кануть в неизвестность, если мы не научимся их обрабатывать и извлекать из них пользу.

Технологии Big Data (так по-английски называют большие данные) помогают работать с безумными объемами информации, наращивать количество серверов и внедрять новые data-центры. В этой области пригодятся самые современные знания и подходы. Готовы постичь эти премудрости вместе и почувствовать себя настоящими компьютерными гениями?

Если вы еще сомневаетесь, расскажу, какие разные проекты ребята разрабатывали в прошлом учебном году. Здесь каждый найдет занятие по душе!

– Автоматизация распределения встреч между представителями в Тинькофф – маленький шаг к управлению большой компанией. Огромный банк работает без отделений, и с клиентами должны встречаться представители, каждый из которых – сам как отделение. Школьники написали алгоритм, решающий эту логистическую проблему, и создали приложения, которыми могут пользоваться сотрудники.

Презентация проекта

Результаты проекта

  

– Анализ двугранных углов радикалов аминокислот в протяженных белках. Большие данные используются не только для отражения кибератак, но и в фундаментальной науке. Ребята помогли биофизикам создать систему, которая предсказывает расположение аминокислот в белках, от которых зависит работа этих больших молекул, которые защищают нас от инфекций, переносят питательные вещества, строят наши органы и ткани и катализируют множество реакций в наших клетках.

Презентация проекта

Результаты проекта

– Современные численные методы оптимизации. Школьники постигли основы языка Python и анализа данных, создали методы для работы с глубокими, однослойными и многослойными нейросетями и наработали учебный материал для МФТИ.

Презентация проекта

Результаты проекта

– Автоматизация создания алгоритмов устойчивого движения роботов с помощью обучения с подкреплением – это не дрессировка машин, а новый метод reinforcement learning. С его помощью школьники создали алгоритм, помогающий роботу научиться ходить самостоятельно, на основе двух нейросетей: одна выполняет задачи, другая анализирует. Создали бы такую систему раньше – я сам научился бы ходить быстрее. Эх, молодежь!

Презентация проекта

Результаты проекта

– Генеративный перенос стиля – проект, участники которого тоже учились программировать на Python, грызли гранит математики и осваивали keras и tensorflow, чтобы научить нейросети рисовать объекты внутри контура. Вот это я понимаю, раскраски 80 уровня! На основе этого сервиса можно превращать черно-белые комиксы в цветные.

Презентация проекта

Результаты проекта

Руководили направлением настоящие повелители больших данных: федеральный профессор, профессор МГУ, заведующий кафедрой дискретной математики МФТИ, руководитель отдела теоретических и прикладных исследований компании Яндекс, руководитель Кавказского математического центра Адыгейского государственного университета Андрей Райгородский. А также методист Центра педагогического мастерства г. Москвы, заместитель начальника отдела развития дистанционных программ Фонда «Талант и успех», тренер сборной Москвы на Всероссийской олимпиаде школьников по математике Антон Гусев.

Помогали воплотить проекты и подкидывали интересные задачи вот эти компании и научные организации, которые пророчат великое будущее большим данным и искусственному интеллекту: АО «Тинькофф Банк», ФинЦЕРТ Банка России, Российский квантовый центр, ЗАО «Биокад» и МФТИ.

Заинтересовались? Если вы уже нашли общий язык с компьютерами, а бушующий океан новой информации не пугает, а манит вас новыми возможностями, спешите подать заявку на направление «Большие данные, искусственный интеллект и финансовые технологии».

Поделиться
Подать заявку
© 2015–2019 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!