Университет «Сириус»

Образовательные модули и мероприятия

15-26
мар.
Проектно-образовательный практикум по современным методам машинного обучения

По вопросам участия в программе можно обращаться по адресам:
student@talantiuspeh.ru – организационные вопросы (приезд, размещение, отбор и участие в программе, предоставление документов и сведений для организации приезда и зачисления на программу),
best-talents@tinkoff.ru – вопросы по содержанию программы, включая выполнение отборочных заданий.

Сроки проведения:
15 мар. - 26 мар.
Участники и порядок отбора:

На программу приглашаются студенты бакалавриата, магистратуры и аспирантуры.
Группа формируется на конкурсной основе.

Порядок отбора:
Информация уточняется

Критерии оценки:
- резюме (от 0 до 20 баллов: перечень публикаций; участие в исследовательских проектах, научных мероприятиях, студенческих олимпиадах, соревнованиях по машинному обучению; ссылки на профили kaggle.com, github.com, habr.com  - оценивается содержание профиля и достижения);
- мотивационного письма (от 0 до 20 баллов: что ожидает студент от этой образовательной программы и почему желает в ней участвовать; какой видит свою дальнейшую карьеру);
- решения заданий по математике, Python и машинному обучению (от 0 до 45 баллов: задания предполагают выбор одного или нескольких вариантов ответов на вопросы теста, либо ввод ответа в виде текста);
- результатов собеседования с куратором и менторами проектов (от 0 до 15 баллов: в ходе собеседования задаются дополнительные вопросы по выполненным заданиям и оценивается готовность студента к командной работе над проектами).

Общие (технические) требования к заявке:
- прохождение регистрации на сайте Образовательного центра «Сириус»;
- подача заявки на сайте Тинькофф Образования;
- соответствие требованиям возраста участника - 18 лет и старше на дату начала отбора на программу.

Отборочная комиссия принимает решение по совокупности результатов, включающих экзаменационный онлайн -тест, наличие достижений, результаты собеседования и оценки мотивационного письма.

15 участников, продемонстрировавшие наилучшие результаты и выполнившие общие (технические) требования к заявке, приглашаются на очное обучение по программе.

О программе:

Направление программы:
Искусственный интеллект, машинное обучение

Программа состоит из четырех блоков:
- Обзор классических методов машинного обучения и основ глубокого обучения.
- Методы обучения глубоких нейронных сетей и их приложения в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи и рекомендательных системах.
- Обзор современных программных инструментов, используемых для глубокого обучения.
- Групповая проектная работа.

Цели программы:
- изучение основ теории и практики создания решений на основе современных методов обучения машинного обучения (многослойные нейронные сети) в области компьютерного зрения, распознавания речи, обработки естественного языка и рекомендательных систем;
- освоение основных методов разработки информационных систем, сетевых сервисов и программ с использованием алгоритмов машинного обучения.

Задачи программы:
- изучение классических методов машинного обучения;
- изучение современных методов машинного обучения на основе глубокого обучения искусственных нейронных сетей;
- освоение современных инструментов для глубокого обучения;
- развитие практических навыков создания программных продуктов с использованием методов машинного обучения.

Планируемые результаты:
- исследование и решение предложенной участнику модуля конкретной задачи в рамках проекта;
- получение навыков исследования и решения задач машинного обучения современными методами.

По итогам отборочных испытаний учащиеся распределяются на команды (3-5 человек) для выполнения проектных кейсов, над которыми будут работать в рамках очного модуля программы под руководством ментора. В финале команда представит свой проект в виде презентации.

Темы лекций, предполагаемые на очной части:
1. Постановки задач в компьютерном зрении, основные метрики и архитектуры.
2. Генеративные состязательные сети в компьютерном зрении.
3. Представления текста - классические методы и методы на основе глубокого обучения.
4. Языковые модели, машинный перевод, диалоговые системы на основе глубокого обучения.
5. Задачи распознавания речи, метрики качества и основные подходы.
6. Проблема выравниваний и End-to-End архитектуры нейронных сетей для распознавания речи.
7. Рекомендательные системы. Постановка задачи и классические подходы.
8. Современные нейросетевые подходы для рекомендательных систем.

Условия участия:

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу необходимо получить и предоставить скан справки об эпидокружении за 3 дня до начала программы. 
Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проезд / перелет по территории РФ и проживание / питание. Проездные документы приобретаются организаторами и направляются участнику не позднее чем за 2 дня до отправления.