Осенняя образовательная программа «Велоспорт»
7 февраля - 18 февраля
сроки реализации программы
3 участника
набирается на программу
8-10 классы
принимают участие

Программа «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» следует основным направлениям развития современных информационных технологий: высокопроизводительным вычислениям, обработке больших объемов данных, обучению искусственных нейронных сетей. Программой предусматривается проектная деятельность в течение 12 учебных дней с учетом возрастных особенностей и уровня развития обучающихся.

В ходе работы участники получат навыки программирования на языке Python, ознакомятся с некоторыми архитектурами нейронных сетей, проведут эксперименты по подбору параметров при обучении нейронной сети, выполнят обработку входных и выходных данных.


Участники

К участию в образовательной программе «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» приглашаются школьники 8-10 классов

Для участия необходимо до 25 января 2020 года подать заявку на сайте.

Дальнейший отбор включает в себя 2 этапа.

  1. Тестирование на платформе дистанционного образования: de.adygmath.ru
  2. Решение задач с применением технологий прокторинга посредством видеоконференции на платформе Zoom.

Инструкция по прохождению отбора будет направлена 26 января на почтовый ящик, указанный при подаче заявки.

Проведение 2 тура в дистанционной форме требует от участников использования нескольких технических средств:

  • Каждый участник должен иметь доступ к стационарному компьютеру или ноутбуку, оснащенному системой аудио- и видеосвязи и подключенному к сети Интернет.
  • Необходимо также иметь телефон (смартфон), подключенный к сети интернет, с возможностью фотографировать материалы и отсылать их на электронную почту Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

При отсутствии выше указанных средств участие в отборе, а значит и в проектной школе не представляется возможным.

Общее количество участников программы: 3 человека


Форма занятий.

Основной формой обучения являются лекции, практические занятия по программированию на Python,  работа с данными, демонстрация работы библиотек машинного обучения, экспериментальная работа с нейронной сетью, интерпретация результатов обучения и результатов обработки данных нейронной сетью.


Программа

Программа реализуется на основе изучения теоретических основ машинного обучения и технологий разработки прикладных программ, решения теоретических и прикладных задач, выполнения творческих заданий, самостоятельного проведения экспериментов с нейронными сетями и высокопроизводительными вычислительными комплексами.

Цели программы:

  • получение знания о принципах машинного обучения, архитектурах нейронных сетей, широко применяемых в машинном обучении библиотеках и пакетах программ;
  • совершенствование навыков программирования, необходимых для подбора параметров нейронных сетей, запуска их обучения, обработки исходных и выходных данных;
  • применение полученных навыков при разработке прикладной программы, использующей обученную нейронную сеть;
  • развитие познавательных интересов, интеллектуальных и творческих способностей, самостоятельности в приобретении новых знаний при решении технологических задач и выполнении экспериментов с нейронными сетями и реализующими их аппаратно-программными комплексами, а также развитие навыков командной работы и ведения конструктивной дискуссии;
  • формирование у обучающихся культуры здорового и безопасного образа жизни, укрепления здоровья;
  • применение полученных знаний и умений для решения практических проектных задач повседневной жизни, применение знаний и приобретенных навыков на благо общества, а также для интеллектуализации окружения и повышения качества жизни за счет представления актуальной информации в удобной для восприятия форме.

 Задача программы: отображение заполненности автостоянок на интерактивной карте.


Руководитель образовательной программы

voronov

Воронов Всеволод Александрович

кандидат технических наук, научный сотрудник Института динамики систем и теории управления СО РАН, заведующий лабораторией больших данных Регионального центра выявления и поддержки одарённых детей «Полярис-Адыгея»