Образовательная программа «Алгоритмы и анализ данных»

Образовательная программа была ориентирована на старших школьников, увлекающихся олимпиадным программированием,
в том числе имеющих уверенные знания языков программирования Python и С++, а также алгоритмов и структур данных.

Алгоритмическая часть
В рамках алгоритмической части предоставлялась возможность прослушать лекции. После каждой лекции следовал набор задач для решения.

Переходная часть
В рамках переходной части участники программы решали оптимизационные задачи и познакомились с методами машинного обучения. Данный блок предусматривал получение навыков применения математических методов решения реальных задач,
в том числе связанных с анализом данных. Лекции и контесты этого блока были нацелены на повышение понимания того,
как материал интенсива первой части наилучшим образом применить в проектной части.

Проектная часть
В рамках проектной части участники программы распределялись на команды, которые работали над проектами. За каждой командой был закреплен куратор – аналитик или разработчик-исследователь с опытом промышленного программирования. Обучение практическим навыкам происходило непосредственно в ходе работы команды над проектом. Куратор ставил задачу, помогал декомпозировать ее на подзадачи и распределять роли в команде, отвечал на вопросы участников команды, поддерживал их в сложные моменты и делал ревью кода. На защите проектов команды представили полученные результаты.

Для подготовки к защите проектов участники программы прослушали лекции:
Основы глубинного обучения. Полносвязаные слои. Обратное распространение ошибки. Соколов Е.А., Воронцова М.С.
Задачи компьютерного зрения: классификация, детекция, сегментация, поиск. Предобработка: дилатация и прочие аугментации. Свертки и сверточные сети: VGG, Resnet, Unet. Оганов А.А., Воронцова М.С.
Работа с последовательностями. Векторные представления слов. Кратко о рекуррентных сетях. Архитектура Трансформер. Предобученные трансформеры. Применение к CV. Мультимодальные модели (CLIP). Алексеев И.А., Воронцова М.С.
Диффузионные модели. Stable Diffusion. ControlNet. Перенос стиля. Оганов А.А., Воронцова М.С.

Список проектов, выполненных участниками программы 

1. Мафия для одиноких: tg-bot для игры в мафию с друзьями и LLM-агентами
Руководитель проекта – Алексеев Илья Алексеевич
Идея проекта – получение навыка Python-разработчика (git, ruff, pytest), DevOps-инженера (hosting LLM), ML-инженера (классификация и генерация текстов), навыка создания интеллектуальных диалоговых систем.

Презентация проекта 

2. Исследование методов RL для оптимального управления дронами «НКВД»
Руководитель проекта – Афанасьев Глеб Ильич
Идея проекта – изучение задачи управления, технологии обучения Reiforcement Learning, освоение методов работы с SNN
и создание собственного нейроморфного контроллера воздушных дронов («НКВД»).

Презентация проекта 

3. Детекция структур на Солнце
Руководитель проекта – Блуменау Марк Ильич
Идея проекта – обучение работе с основными наборами данных JSOC, обработке FITS файлов для получения изображений, обучение нейронной сети для детекции структур, разработка сервиса для отслеживания Солнца в реальном времени.

Презентация проекта 

4. Аниме-гуру бот
Руководитель проекта – Боков Аркадий Викторович
Идея проекта – разработка телеграм-бота с помощью API, в общении с которым можно получить рекомендации для выбора аниме согласно своим предпочтениям. Изучение и анализ данных, выбор и реализация алгоритма рекомендаций.

Презентация проекта 

5. Акинатор наоборот
Руководитель проекта – Думбай Алексей Дмитриевич
Идея проекта – создание телеграм-бота, который предлагает пользователям сыграть роль настоящего акинатора. В процессе игры загадывается объект, и задача игрока – угадать, что это за предмет, общаясь с ботом на естественном языке.
Помимо создания надежного бота, который умеет сохранять контекст, необходимо реализовать два важных этапа: общение на основе GPT и подбор объекта. Кроме того, система должна защищать игроков от попыток взломать бота и узнать его истинные мысли – так называемая защита от prompt injection.

Презентация проекта 

6. Диффузионный генератор GIF аватарок
Руководитель проекта – Жуматаев Жанту Зарифуллаевич
Идея проекта – реализация модели, которая будет смешивать две входные фотографии между собой. Например, на входе это может быть ваша фотография и фотография любимого кумира/персонажа, а на выходе получится GIF аватарка, которая трансформирует вас в вашего кумира.
В качестве модели используется предобученный StableDiffusion, для адаптации его к задаче будет дообучение параметров
с помощью LoRA адаптеров.

Презентация проекта 

7. Never Forget Bot
Руководитель проекта – Иванов Максим Юрьевич
Идея проекта – создание умного бота-напоминалки с интеграцией GPT моделей, который понимает естественную речь
и помогает управлять задачами через Телеграм. Система позволяет создавать разовые и повторяющиеся напоминания, делиться ими с командой и интегрироваться с календарями. Благодаря распределенной архитектуре все напоминания надежно хрантяся и своевременно доставляются пользователям.

Презентация проекта 

8. LLM Embodiement в среде craftax
Руководитель проекта – Каширский Марк Эдуардович
Идея проекта – использование большой языковой модели для того, чтобы победить текущее лучшее решение, основанное
на классическом RL. Используется технология LLM embodiement, чтобы описать среду и текущее состояние окружения.

Презентация проекта 

9. Нейродвойник
Руководитель проекта – Кашпар Егор Евгеньевич
Идея проекта – создание двойника пользователя по переписке (беседа или личное сообщение) в Телеграм. Задача включает
в себя реализацию удобного бота для использования сервиса, работу с данными и создание инструментов для обработки текстовых данных, обучение своей GPT модели (PEFT).

Презентация проекта 

10. Экспонометр
Руководитель проекта – Коновалов Егор Александрович
Идея проекта – создание системы для классификации музейных экспонатов, поиска похожих объектов и генерации текстовых описаний по фотографиям. Используются методы машинного обучения и компьютерного зрения для анализа изображений, что позволяет точно распознавать экспонаты и находить схожие объекты. Также система будет генерировать текстовые описания, облегчая создание информационных материалов для выставок. Основные вызовы включают обработку различных типов изображений и обеспечение высокой точности классификации. В итоге проект улучшит взаимодействие музеев с посетителями и повысит уровень образовательного контента.

Презентация проекта 

11. Бот-персонаж в Minecraft с распознаванием речи и функционалом агента
Руководитель проекта – Косакин Даниил Юрьевич
Идея проекта – создание неигрового персонажа (NPC) в популярной игре Minecraft, который будет работать не по скриптам,
а динамически реагировать на то, что делает и говорит игрок. Функционал агента позволит персонажу не только разговаривать
с пользователями, но и выполнять базовые действия в игре.

Презентация проекта 

12. Мемы: НейроБаттл
Руководитель проекта – Липкина Анна Львовна
Идея проекта – создание Телеграм-бота, эмулирующего настольную игру для компаний типа «мемы» на основе использования нейросетей. В начале игры участникам предлагается забавная ситуация, каждый выбирает самую смешную картинку (мем)
из своей коллекции, которая подходит к этой ситуации. Это могут быть любые картинки – смешные котики, известные мемы или просто прикольные изображения. После того как все выберут свои картинки, начинается голосование. Каждый игрок голосует за ту картинку, которая ему больше всего понравилась. Затем специальная система подсчитывает баллы и объявляет победителя.
В игре будут использоваться нейросети, чтобы создавать новые картинки (мемы/стили/котиков и пр.) и придумывать забавные ситуации. В результате работы над проектом все собирается в игру в Телеграм-боте, в который смогут играть разные компании.

Презентация проекта 

13. Применение физически информированных нейронных сетей в задачах физики
Руководитель проекта – Никитин Илья Сергеевич
Идея проекта – рассмотрение существующих моделей машинного обучения, учитывающих дополнительную информацию
об уравнениях (метод называется физически информированными нейронными сетями). Определение, как эти модели работают,
и поиск способов улучшить экспериментальные методы гидродинамики, построив собственную модель для задачи течения двумерной жидкости.

Презентация проекта

14. На кого ты похож?
Руководитель проекта – Никишкина Евгения Геннадьевна
Идея проекта – создание Телеграм-бота, который определяет, на какую знаменитость вы больше всего похожи. Знакомство
с современными методами распознавания лиц, обработкой изображений и использованием моделей машинного обучения для анализа сходства. Как эффективно организовать поиск в большой коллекции, интегрировать нейросетевые алгоритмы
и строить Телеграм-боты.

Презентация проекта 

15. AnimeGAN: преобразование фотографий в аниме/мультипликационный стиль
Руководитель проекта – Петров Андрей Иванович
Идея проекта – создание Телеграм-бота, который будет обрабатывать входящие картинки и преобразовывать их стиль
в мультипликационный, а именно в стиль мультфильма Аркейн. В зависимости от времени и усложнения, попробуем собрать Dataset самостоятельно, а не использовать готовый. Попробуем преобразовывать не только картинки, а целый видеоряд, так, например, можно будет преобразовывать видеособщения в Телеграмме в мультиплкационный стиль. А также попробуем обучить GAN с нуля, не используя готовые модели.

Презентация проекта 

16. Бот-Напоминалка: Кто не ботает, тот не сдает!
Руководитель проекта – Тагирова Рената Альбертовна
Идея проекта – создание бота для подготовки к экзаменам, отслеживающий прогресс и подкидывающий задания, с которыми больше всего трудностей. Стиль общения бота: учился у совы из Duolingo.

Презентация проекта 

Результаты заключительного отборочного тура
Решения заданий заключительного отборочного тура
Список участников заключительного отборочного тура
Решения заданий дистанционного тестирования

Результаты учебно-отборочного курса

Рейтинг участников конкурсного отбора по итогам оценки академических достижений
Проходной балл на заключительный тур: 3 балла.

Проходной балл на дистанционный тур: 10 упражнений учебно-отборочного курса.

К участию в конкурсном отборе приглашаются школьники 10–11-х классов, являющиеся гражданами России, стран СНГ, Республики Абхазия и Республики Южная Осетия.

В рамках конкурсного отбора без дополнительных испытаний на Программу приглашаются победители и призеры заключительных этапов олимпиад 2023/2024 учебного года. Участники отбора ранжируются в зависимости от конкретной олимпиады (чем выше олимпиада в списке, тем более высокий приоритет она имеет) и полученных в результате выступления на ней баллов. 

Порядок ранжирования олимпиад следующий: 

Прикреплять подтверждающие документы к заявке не требуется.

Если несколько учащихся, показавших одинаково высокие результаты, претендуют на участие в образовательной программе, то они ранжируются по баллам, полученным в рамках участия в соответствующей олимпиаде.

Список кандидатов на участие в образовательной программе, сформированный на основе оценки академических достижений, будет опубликован не позднее 2 октября 2024 года.

Отбор участников с дополнительными испытаниями осуществляется в два этапа. Первый этап — дистанционный учебно-отборочный курс на платформе «Сириус.Курсы» и заочное тестирование. Второй этап — заключительный очный отборочный тур, который проводится на площадках в регионах.

Школьники из г. Москвы или г. Санкт-Петербурга приглашаются на Программу только по результатам оценки академических достижений.

Для участия в конкурсном отборе, предполагающем прохождение вступительных испытаний, необходимо:
а) Пройти дистанционный учебно-отборочный курс с 10 сентября по 17 октября 2024 года. Проходной балл на дистанционный тур: 10 упражнений учебно-отборочного курса.
б) Пройти заочное (дистанционное) тестирование в период с 19 по 20 октября 2024 года. Участники, успешно прошедшие данный этап конкурсного отбора, приглашаются к заключительному отборочному туру.
в) Пройти заключительный отборочный тур на площадке в одном из регионов России, стран СНГ, Республики Абхазия и Республики Южная Осетия 2 ноября 2024 года.

На заключительный отборочный тур, без прохождения дистанционного учебно-отборочного курса и тестирования, приглашаются призеры Межрегиональной олимпиады школьников «Высшая проба» по информатике за 2023/2024 учебный год и участники отбора из рейтингового списка, сформированного на основании оценки академических достижений, не попавшие по квоте на образовательную программу.

Список участников, регламент, места и время проведения заключительного отборочного тура будут опубликованы не позднее 23 октября 2024 года.

Список кандидатов на участие в образовательной программе будет опубликован не позднее 5 ноября 2024 года.

Информационный плакат для доски объявлений

Положение об образовательной программе 
«Алгоритмы и анализ данных»

1. Общие положения
1.1. Настоящее Положение определяет порядок организации и проведения образовательной программы «Алгоритмы и анализ данных» программы Образовательного Фонда «Талант и успех» (далее — Фонд), ее методическое и финансовое обеспечение.

1.2. Образовательная программа «Алгоритмы и анализ данных» (далее — образовательная программа, Программа) проводится в Образовательном центре «Сириус» с 1 по 24 декабря 2024 года.

1.3. В образовательной программе могут принять участие учащиеся 10–11-х классов из образовательных организаций, реализующих программы общего или дополнительного образования, всех регионов Российской Федерации, стран Содружества Независимых Государств (далее — СНГ), а также Республики Абхазия и Республики Южная Осетия, успешно прошедшие конкурсный отбор.

1.4. К участию в образовательной программе допускаются школьники, являющиеся гражданами Российской Федерации, стран СНГ, а также Республики Абхазия или Республики Южная Осетия.

Конкурсный отбор и преподавание учебных дисциплин в рамках образовательной программы осуществляется на русском языке.

1.5. Общее количество участников — не более 65 человек, из них не более 60 мест предоставляется школьникам Российской Федерации и не более 5 мест предоставляется школьникам из стран СНГ, Республик Абхазия и Южная Осетия.

1.6. Школьник может принять участие не более чем в одной программе по направлению «Наука» в течение учебного года (с июля текущего года по июнь следующего года), а суммарное количество программ в течение всего периода обучения в общеобразовательной организации не может превышать пяти. Ограничения не распространяются на установочные сборы (школы) членов и кандидатов в национальные команды школьников (по профилям математика, информатика, физика, химия, биология, астрономия и астрофизика), а также июльскую научно-технологическую программу «Большие вызовы».

1.7. В связи с целостностью и содержательной логикой образовательной программы, интенсивным режимом занятий и объемом академической нагрузки, рассчитанной на весь период пребывания обучающихся в Образовательном центре «Сириус», не допускается участие школьников в отдельных мероприятиях или части образовательной программы: исключены заезды и выезды школьников вне сроков, установленных Экспертным советом Фонда по направлению «Наука».

1.8. В случае обнаружения недостоверных сведений в заявке на образовательную программу (в т.ч. класса и региона обучения) участник может быть исключен из конкурсного отбора или образовательной программы.

1.9. В случае нарушении правил пребывания в Образовательном центре «Сириус» или требований настоящего Положения участник может быть отчислен с образовательной программы.

1.10. Обучающийся может быть отчислен с Программы независимо от результатов отбора в случае, если им не усваиваются материалы образовательной программы.

2. Цели и задачи образовательной программы
2.1. Цели образовательной программы:
– раннее выявление, развитие и дальнейшая профессиональная поддержка детей, проявивших выдающиеся способности в области естественнонаучных дисциплин, а также добившихся успеха в техническом творчестве.
– обеспечение школьникам, проявившим свой талант на федеральном уровне, возможности получения опыта участия в современных научных исследованиях, передовых технологических проектах, а также возможности знакомства с деятельностью развитых индустриальных компаний и научных институтов, взаимодействия с их сотрудниками.

2.2. Задачи образовательной программы:
– вовлечение участников Программы в научное и/или техническое творчество для решения актуальных задач в области современной науки, технологий, индустрии;
– ознакомление участников программы с элементами научных теорий по профилю Программы;
– расширение кругозора участников Программы в спектре естественных наук и их приложений;
– повышение мотивации участников к текущим занятиям в рамках образовательной программы и дальнейшим занятиям вне рамок Программы; 
– вовлечение участников в систему обучения и сопровождения Сириуса, действующую вне рамок Программы;
– ориентирование участников Программы на дальнейшее обучение в ведущих образовательных организациях высшего образования России на специальности, соответствующие приоритетам научно-технологического развития России;
– ориентирование участников Программы на продолжение научной и/или инженерной карьеры в России.

3. Порядок отбора участников образовательной программы
3.1. Отбор участников образовательной программы осуществляется на основании требований, изложенных в настоящем Положении, а также Порядка отбора школьников на профильные программы Фонда по направлению «Наука».

3.2. К участию в конкурсном отборе приглашаются учащиеся 10–11-х классов (на сентябрь 2024 года), образовательных организаций Российской Федерации, стран СНГ, Республики Абхазия и Республики Южная Осетия.

3.3. Для участия в конкурсном отборе необходимо пройти регистрацию на сайте Образовательного центра «Сириус». Регистрация будет открыта с 21 августа до 29 сентября 2024 года.

3.4. Отбор участников осуществляется в два этапа. Первый этап — дистанционный учебно-отборочный курс на платформе «Сириус.Курсы» и заочное тестирование. Второй этап — заключительный очный отборочный тур, который проводится на площадках в регионах.

Школьники из г. Москвы или г. Санкт-Петербурга приглашаются на Программу только по результатам оценки академических достижений.

3.4.1. Для участия в конкурсном отборе, предполагающем прохождение вступительных испытаний, необходимо:
а) Пройти дистанционный учебно-отборочный курс с 10 сентября по 17 октября 2024 года. Количество упражнений, которые необходимо выполнить в рамках курса для участия в дистанционном тестировании, будут опубликованы на странице программы не позднее 2 октября.
б) Пройти заочное (дистанционное) тестирование в период с 19 по 20 октября 2024 года. Участники, успешно прошедшие данный этап конкурсного отбора, приглашаются к заключительному отборочному туру.
в) Пройти заключительный отборочный тур на площадке в одном из регионов России, стран СНГ, Республики Абхазия и Республики Южная Осетия 2 ноября 2024 года.

3.4.2. На заключительный отборочный тур, без прохождения дистанционного учебно-отборочного курса и тестирования, приглашаются призеры Межрегиональной олимпиады школьников «Высшая проба» по информатике за 2023/2024 учебный год.

3.4.3. Список участников, регламент, места и время проведения заключительного отборочного тура будут опубликованы на сайте Образовательного центра «Сириус» не позднее 23 октября 2024 года.

3.5. В рамках конкурсного отбора на основании оценки академических достижений, без дополнительных испытаний, на Программу приглашаются победители и призеры заключительных этапов олимпиад 2023/2024 учебного года. 

По итогам оценки академических достижений на Программу может быть приглашено не более 15 школьников.

3.5.1. Участники отбора ранжируются в зависимости от конкретной олимпиады (чем выше олимпиада в списке, тем более высокий приоритет она имеет) и полученных на ней баллов. 
Порядок ранжирования олимпиад: 

При отборе на образовательную программу оцениваются академические достижения школьников, загруженные в Государственный информационный ресурс о лицах, проявивших выдающиеся способности. Прикреплять подтверждающие документы к заявке не требуется.

В случае наличия нескольких достижений из перечисленного списка участник проходит по достижению, которое имеет наиболее высокий приоритет согласно таблице выше.

3.5.2. Если несколько учащихся, показавших одинаково высокие результаты, претендуют на участие в образовательной программе, то они ранжируются по баллам, полученным в рамках участия в соответствующей олимпиаде.

3.5.3. Участники отбора из рейтингового списка, сформированного на основании оценки академических достижений, не попавшие по квоте (в соответствии с пунктом 3.5. настоящего Положения) на образовательную программу, приглашаются на заключительный отборочный тур вне зависимости от результатов дистанционного учебно-отборочного курса и тестирования.

3.5.4. Список кандидатов на участие в образовательной программе, сформированный по итогам оценки академических достижений, будет опубликован на официальном сайте Образовательного центра «Сириус» не позднее 2 октября 2024 года.

3.6. К участию в образовательной программе из одного субъекта Российской Федерации могут быть приглашены не более 10% от общего количества участников Программы (региональная квота).

3.7. Полный список школьников, приглашенных для участия в Образовательной программе, будет опубликован на официальном сайте Образовательного центра «Сириус» не позднее 5 ноября 2024 года.

3.8. Обучающиеся, отказавшиеся от участия в Образовательной программе, будут заменены на следующих за ними по рейтингу школьников. Внесение изменений в список участников программы происходит до 18 ноября 2024 года.

3.8.1. В случае отказа школьников, приглашенных на Программу по итогам оценки академических достижений, их место передается участникам конкурсного отбора, набравшим наиболее высокий проходной балл по итогам вступительных испытаний.

3.8.2. В случае отказа школьников из г. Москвы или г. Санкт-Петербурга, приглашенных на основании оценки академических достижений, их место передается участникам конкурсного отбора из соответствующего субъекта Российской Федерации, имеющим наиболее высокий приоритет по итогам оценки академических достижений.

4. Аннотация образовательной программы
Программа ориентирована на старших школьников, увлекающихся олимпиадным программированием, в том числе имеющих уверенные знания языка программирования Python, а также алгоритмов и структур данных.

В рамках интенсива по олимпиадному программированию участники программы распределяются на несколько групп по уровню знаний, для которых предусмотрена разная образовательная программа.
В рамках переходной части участники решают оптимизационные задачи и знакомятся с методами машинного обучения. Данный блок направлен на получение навыков применения математических методов для решения реальных задач, связанных в том числе с анализом данных. Лекции и контесты данного блока нацелены на повышение понимания того, как материал интенсива первой части наилучшим образом применить в проектной части. 

В рамках проектной части участники Программы распределяются на команды для работы над проектами. У каждой команды будет куратор-аналитик или разработчик-исследователь с опытом. Куратор ставит задачу команде, помогает распределять роли и декомпозировать на подзадачи. В процессе работы отвечает на вопросы, поддерживает в сложные моменты и делает ревью кода. В конце программы на защите проектов команды презентуют полученные итоговые результаты друг другу и всем желающим. Выполненные проекты можно будет использовать для участия во Всероссийском конкурсе научно-технологических проектов «Большие вызовы».

Обучение практическим навыкам будет происходить непосредственно в работе команды над проектом. В течение программы будет проведено несколько обзорных лекций от экспертов в конкретной области, с целью дать школьникам представление о профессиях и трендах в индустрии.

5. Финансирование образовательной программы
5.1. Оплата проезда по территории Российской Федерации, пребывания и питания школьников-участников образовательной программы осуществляется за счет средств Образовательного Фонда «Талант и успех».