15434
Что-то про AI Research и AI образование от Танечки Сотрудничество/предложения: @atmyre
В этом году позвали в программный комитет Practical ML Conf. Мы вместе с авторами @lovedeathtransformers, @boris_again, @tech_priestess и другими людьми будем отбирать доклады и делать так, чтобы программа конфы получилась интересной и качественной. Говорят, в этом году подали больше докладов, чем в прошлом, и доклады в среднем тоже круче.
Конференция будет 19 сентября 2026. А пока еще можно подать на нее доклад — дедлайн подачи уже 1 июня (включительно). Тематика такая:
Мы ждём глубокие технические доклады об ML-технологиях, которые уже сейчас приносят пользу для бизнеса.
Мы отбираем доклады, исходя из четырёх основных критериев: польза и новизна для сообщества, применимость на практике и хардовый уровень сложности.
Так вышло, что теперь у нас не три, а четыре дня NeoAI, и сегодня тоже есть тур
Он начнется вот-вот, вот ссылка на трансляцию.
А ещё у нас есть живой лидерборд!
Туры сегодня и завтра уже не международные, поэтому на лидерборде по новым задачам будут только кандидаты в сборную
Приходите смотреть трансляцию, там будет про задачи в том числе)
В DLS делают очень интересную штуку — летнюю смену по AI для школьников 8-10 классов. Это типа летний лагерь, как по олимпиадной математике/проге, но только по ИИ!
Смена пройдет 3-13 июля в экопарке «Бобровый мыс». Учеба будет довольно плотной: 4 пары в день и работа над проектом. Программа начинается с математики для ML, основ ML, CV, NLP. Участники смены будут разделены по уровню подготовки, поэтому смена подойдет как новичкам в AI, так и студентам с обширным опытом.
Организация и программа делается людьми, которые хорошо понимают в програмах и образовании по олимпиадной математике и AI. Руководитель смены — Валерия Набатова, тренер сборной Москвы по ИИ и один из менеджеров DLS.
Для участия в смене необходимо зарегистрироваться на сайте и пройти отборочный контест до 9 мая (контест доступен в течение пяти дней после регистрации, но не позже 9 мая 23:59 Мск).
Участие в смене платное, для олимпиадников предусмотрена скидка. Больше информации о смене и программе читайте на сайте:
📎 Сайт
📎 Регистрация (открыта до 9 мая 23:59 Мск)
Если остались вопросы, спрашивайте под постом DLS о смене тут
Я тут несколько раз писала про применения AI в математике, и, в частности, про проект CayleyPy, в котором применяют AI для поиска путей в графах Кэли с огромным числом вершин. Напомню, что их статья про поиск путей в графе кубика Рубика получила Sptlight на neurIPS 2025, а еще недавно задача от CayleyPy была одним из выпускных проектов DLS в этом семестре.
Так вот, CayleyPy продолжает жить, и теперь к виртуальному поиску путей в графах добавляется механическая составляющая — робот. Ребята хотят обучить робота очень быстро собирать Мегаминкс (перестановочный пазл, похожий на кубик Рубика) и поставить в этом мировой рекорд. И к этому у них приурочены два соревнования (с призами!), в которых можно поучаствовать всем желающим, и мини-курс, чтобы лучше во всем этом разобраться.
Немного про задачу:
Мегаминкс - это перестановочный пазл, похожий на кубик Рубика (см. картинку к посту). У него 10^68 состояний — это очень много, и эффективно искать кратчайшие пути сборки пока что никто не умеет. Для сравнения: для обычного кубика Рубика известно, что диаметр графа его состояний (самый длинный кратчайший путь между состояниями) составляет 20. Для мегаминкса сейчас есть только оценки снизу (48) и сверху (116), но точное значение человечеству пока неизвестно. Короче, мегаминкс — это чуть посложнее. И если сравнивать реальное время сборки кубика Рубика и мегаминкса, то сейчас роботы собирают кубик Рубика за 103 миллисекунды (чуть быстрее, чем моргнуть), а мегаминкс пока только за 8 минут.
В общем, на Физтехе хотят таки этот мегаминкс победить и поставить мировой рекорд. Для этого они сделали робота, который может независимо вращать каждую из 12 граней мегаминкса, и запустили две соревы.
Соревнования поделены на две части — робототехническую и алгоритмическую. Про соревнование по алгоритмам на Kaggle подробно написано в этом посте (единственное — с момента публикации счет в 80000 уже был преодолен, сейчас борьба идет за 75000). А в начале мая очно на Физтехе будет проведено соревнование по сборке мегаминкса роботом (робот на картинке), где решения будут запускаться в реальном времени на неизвестных начальных состояниях.
Соревнование организуется совместно с лабораторей интеллектуальных технологий робототехники МФТИ. Руководитель проекта — Илья Осокин, ему можно писать со всеми вопросами. Узнать больше о робототехнической части проекта можно в чате @starkitmega или вот в этом посте. И еще, у лаборатории робототехники есть своя магистратура — туда можно поступить, чтобы заниматься гуманоидами и собаками. Чат поступашек @admissionstarkit
А еще в рамках теоретической подготовки к соревнованию на Физтехе проходил мини-курс по комбинаторной теории групп. Всего 7 лекций, их можно найти StarkitRobots">на YouTube тут.
Короче, звучит довольно интересно и необычно, участвуйте, если вдруг интересно) Кажется, что пока не очень много людей занимаются подобными вещами, так что действительно можно придумать что-то интересное.
Записи вебинара про ВсОШ по AI и межнар IOAI доступны тут:
• YouTube
• VK
Если у вас остались вопросы, задавайте в комментариях к видео или тут)
Если я не накосячила в том, как заводить live трансляцию из zoom, то вебинар про AI олимпиады начнется вот тут через 15 минут
Читать полностью…
Лол
Аватарка этого канала — чуть поправленная картинка из Сашиной задачи на региональном этапе олимпиады, и она уже стала просто символом Олимпиады наравне с CatBoost)
Некоторые школьники на олимпиаде ставят себе авы-талисманы с преподами. Например, видела аву с Сашей Гущиным и надписью "Гущин на аве — закл в кармане", и вроде ещё с кем-то. А теперь вот есть ава и со мной) Надеюсь, что поможет, чё))
Читать полностью…
Февраль-март пока что проходят очень сложно. Каждую секунду есть какое-то срочное рабочее дело, по рисерчу или олимпиадам, которое нужно сделать вотпрямщас или вообще вчера, поэтому времени и сил ни о чем написать не остается🫠
Февраль был в большинстве своем занят тем, что мы готовились к поездке на олимпиаду IAIO и, собственно, съездили на нее в Словению. Весь процесс получился ээ интересный, там много чего пошло не так с самого начала, преподаватели почти померли (я и Егор так точно), потому что за месяц в школьников нужно было впихнуть хорошую такую часть университетской теорпрограммы по ML. Сама олимпиада тоже была, как бы это сказать, интересная. Такое ощущение, что организаторы делали олимпиаду по AI в первый раз в жизни, и прям на ходу учились это делать (во многом стараниями тимлидеров стран-участников).
Саша Гущин написал у себя в канале подробный лонгрид о наших приключениях с фотоотчетами. Я попросила написать об этом Сашу, потому что в моем варианте точно было бы штук 10 слов "дурка" и еще 20 мата)
В качестве Tl;Dr и затравки к лонгриду вот вам несколько офигенных идей от организаторов IAIO:
• А давайте тимлидеры будут переводить задачи вечером перед днем контеста, они же все равно не расскажут их школьникам, правда?
• А давайте добавим в теоретический тур задачи на термины, которых не было в syllabus олимпиады!
• А давайте теоретический тур сделаем сложным, без единой суперпростой задачи, и вообще похожим скорее на теоретический вузовский экзамен по ML, чем на олимпиаду. А на практическом туре при этом в качестве sample submission дадим рандомные значения, которые дают 0.6 метрики, а за ноль баллов будем считать 0.5 метрики!
• А давайте дадим на практический тур задачу, которая на максимальный балл решается строчкой import catboost, и тогда олимпиада превратится в "кто из математиков разных стран лучше научился импортировать catboost"! А еще тестировать задачу будем одним человеком в течение полдня, надежно же)
Лонгрид читать отсюда, приятного прочтения 🍿
P.S. Все три участника нашей сборной, кто доехал до олимпиады, получили медали: серебро и две бронзы. Я искренне считаю, что это круто: они соревновались со школьниками-математиками разных стран (включая школьников с IMO)!
Что происходит в LLM. Февраль 2026
Несмотря на то, что LLM — главный хайп последних 2 лет, вокруг больших моделей остаётся много путаницы и заблуждений. Чем отличаются модели? Надо ли доучивать модель? Хостить или ходить по API? На что можно рассчитывать при построении агента или RAG-системы? Почему у кого-то работают RAG и агенты, а кто-то вовсе в них разочаровался?
Deepschool ответит на эти и другие вопросы на онлайн-лекции в четверг! За полтора часа вы получите актуальный срез индустрии вокруг LLM:
— актуальные модели и их свойства
— бенчмарки
— self-host VS API
— типы задач
— главные «болячки» ванильных решений
— и актуальные советы по их лечению
Спикер — Дмитрий Калашников, NLP Team Lead в Яндексе🔥
А ещё расскажут про курс «LLM», где вы узнаете, как устроены современные LLM, как их обучать, запускать и оптимизировать — всё под кураторством опытных инженеров.
Всем участникам лекции подарят скидки на обучение 🎁
Подключайтесь в четверг, 12 февраля в 19:00 МСК!
Регистрируйтесь по ссылке и приходите на лекцию в четверг!
#промо
Обычно при запуске новых потоков DLS я писала вот такой классический пост с рассказом о том, кто мы есть и чему учим. Но на этот раз в DLS уже достаточно много курсов (целых два новых в этом семестре!), и в один большой пост это все не запихнешь, поэтому так. Но если вы не знаете, что такое DLS, то пост о наборе с прошлого раза тоже можно почитать, базовые принципы DLS с тех пор не изменились
Ну и ждём вас в этом семестре)
А еще смотрите, это мой первый раз, когда я — ревьюер на большой конфе! #grownup
Не то чтобы это было очень приятным и желанным занятием, но как milestone точно себе зачту
Всем привет! Давно тут ничего не писала, хотя всякого за это время напроисходило, и много чего будет происходить в ближайшем будущем. Поэтому начну понемногу писать)
В целом, что сейчас происходит:
• Я продолжаю делать PhD в Queen Mary University в Лондоне, делаю рисерч вокруг внутренних представлений моделей и работы с ними. Неделю назад мою статью CASteer приняли на ICLR, так что в апреле поеду в Бразилию на конференцию, вот 🎉
До ICLR ее два раза не принимали на конфы, в итоге в сумме работы над ней было проделано очень много: с первой версии я ее достаточно сильно переписала, а Appendix за это время вырос до 45 страниц. Огромное спасибо моим коллегам из лондонского Хуавей, где я в том году была на стажировке, за помощь работе над этой статьей ❤️
На ICML вот только что тоже было подано 3 статьи (и еще пара рисерч проектов в разработке), посмотрим, что получится в этот раз
• В этом году проходит первый официальный ВсОШ (Всероссийская Олимпиада Школьников) по AI. Я в составе методкомиссии, мы продумываем структуру олимпиады, требования и, собственно, сами задачи. Уже прошли школьный, муниципальный и региональный этапы, впереди — заключительный, самый сложный (и для школьников, и для нас)). Как оказалось, делать всерос — довольно сложно, постоянно возникают куча ограничений, под которые приходится подстраивать структуру олимпиады и задачи. Тем не менее, это довольно интересно, особенно учитывая, что это первый всерос в истории. Даже приятно думать, что участвую в разработке и самом начале чего-то крутого и важного, и даже могу на это повлиять своим охуенным мнением)
Вот тут можно посмотреть задачи регионального этапа. Одна из задач второго дня — моя)
• Скоро в Словении пройдет межнар по AI (да, еще один), писала о нем вот тут. Сейчас готовим команду, а в конце февраля поедем на саму олимпиаду. Пока что эта олимпиада по наполнению и организации мне кажется довольно странной, но посмотрим, как в итоге будет.
Скоро напишу посты с новостями про сборы к ВсОШ, олимпиаду DLS и набор на новый поток DLS. Ну и про рисерч тоже напишу, обещаю, все-таки это не менее важная часть моей деятельности, чем образование, и мне очень нравится то, чем я сейчас в рисерче занимаюсь, вот
Первое и второе места в Junior ML треке — Костя Сигалов и Андрей Хлопотных — двое из членов нашей сборной на августовском межнаре IOAI 🎉
Я их учила, прикиньте! Хотя не уверена, что конкретно я научила их чему-то полезному)))
Летом мы возили сборную на межнар по AI, который называется IOAI. А кроме него, есть и другая международная школьная олимпиада по AI — IAIO (названия топ, да. Возьми AI, IO, OA, IA, OI, AO, и собери свою олимпиаду)
IAIO проходит 23-29 февраля в Словении, и туда мы тоже повезем команду. Изначально мы хотели сделать отбор в команду в конце декабря, но подача на Шенген теперь может занимать до 60 дней, поэтому отбор приходится делать срочно, уже в эти выходные.
Отбор будет проходить онлайн в 3 дня: 6, 7 и 8 декабря. Устройство этой олимпиады отличается от той, что была летом: в частности, на ней будут задачи на математику, поэтому и в отборе они тоже будут. Вот тут можно посмотреть вариант задач проглого года этой олимпиады, чтобы в целом понять, что примерно там будет. Подробную информацию про то, как проходит отбор и на что нужно обратить внимание, читайте в посте у Саши Гущина (как обычно, главного тренера сборной). Чтобы попасть на отбор, нужно зарегистрироваться тут, дедлайн регистрации — пятница 5 декабря 18:00 МСК
Нина подаётся на Yandex ML Prize как руководитель DLS. Там для заявки нужны несколько отзывов студентов, которые проходили курс. Если вы проходили DLS, вам понравилось, и вы хотите поддержать DLS, Нину и всех нас, напишите мне, пожалуйста
Читать полностью…
А я тем временем уже снова в Москве (точнее, в подмосковье), где завтра (3 мая) стартует NeoAI — Northern Eurasian Olympiad on Artificial Intelligence. Это AI олимпиада, которую мы проводим как основной отбор в сборную на межнар IOAI, но в этом году в ней удаленно также могут участвовать и другие страны.
Всего будет три дня контестов по три задачи (3, 4 и 6 мая). Сережа (один из тренеров) решил взять у ICPC идею и сделать трансляцию олимпиады. И будет не просто трансляция из зала, а еще разговоры с разными людьми вокруг AI соревнований: как было раньше, как есть сейчас, и куда все это катится как это все будет выглядеть в будущем
В посте Саши — спикеры на все три дня и подробные темы. А вот ссылки на прямые трансляции всех дней:
• Первый тур (3 мая 10:00 - 16:00)
• Второй тур (4 мая 10:00 - 16:00)
• Третий тур (6 мая 10:00 - 16:00)
Я сегодня наконец доехала на ICLR в Рио де Жанейро, и прямо сейчас буду презентовать свой постер! Приходите посмотреть на меня и Andreea (мою коллегу-соавтора из лондонского Huawei) в Pavilion 4 P4-#3208, если вы вдруг тоже тут)
Я так и не написала до этого момента про эту статью, давайте напишу хотя бы немного сейчас. Небольшой дисклеймер: возможно, это будет не самый связный и понятный рассказ, потому что я вообще не спала сегодняшную ночь (летела из Лондона в Рио, это 11 часов 🫠), и слова из-за этого в связные предложения складываются чуть хуже 👿
Итак, статья CASteer: Cross-Attention Steering for Controllable Concept Erasure — она о том, как перенести идеи representation engineering из LLM на диффузионки и получить довольно простой training-free метод для удаления концептов из диффузий (например, картинок с nudity, violence или copyritghted material), который при этом очень эффективный и сохраняет общее качество генераций модели.
Теперь чуть подробнее. Для начала, в чем состоит идея representation engineering из LLM. Где-то году в 2022-2023 было показано, что в LLM работает следующая идея: давайте выберем концепт (например, toxicity) и зафиксируем слой LLMки (например, слой номер 13). Возьмем несколько промптов, на которые LLM отвечает довольно токсично, и усредним активации с этого слоя на этим промпты. Получим "среднюю активацию слоя на токсичные промпты". Возьмем еще несколько промптов, на которые LLM отвечает не токсично, и тоже усредним активации с этого слоя на этим промпты. Получим "среднюю активацию слоя на обычные промпты". Потом отнимем среднюю активацию слоя на обычные промпты от средней активации слоя на токсичные промпты, и получим стиринг вектор токсичности. Это будет как бы вектор в пространстве выходов слоя, который кодирует концепт "токсичности" в модели.
А далее при inference модели мы просто будем добавлять или отнимать этот стиринг вектор токсичности от текущих активаций модели на этом выбранном слое. Таким образом мы сможем влиять на генерацию: если добавлять стиринг вектор токсичности, то генерация будет получаться более токсичной, а если отнимать, то менее токсичной.
Так вот, я в 2024 году наткнулась на эту идею, и она показалась мне довольно удивительной: идея стиринга выходов слоев — супер простая, но это действительно неплохо работает. Мне захотелось разобраться, почему же это вообще работает, и как сделать так, чтобы работало еще лучше (и, желательно, еще с теоретическим обоснованием и гарантиями). Но пока я разбиралась в этом стиринге и что там происходит с активациями при стиринге, мне захотелось попробовать этот стиринг потыкать руками, хотя бы куда-то применить. Так родилась идея попробовать адаптировать эту идею к генерации картинок диффузионками — диффузионный модели все же отличаются от LLM структурой и идеей работы, и к ним стиринг в таком виде еще никто не применял.
Собственно, CASteer — это то, что получилось из этой идеи. В статье я беру те диффузионки, которые получают информацию из текста при генерации через слои cross-attention (CA), и применяю стиринг к активациям CA слоев модели, чтобы заставить модель не генерировать определенные концепты, даже если они заданы в промпте. Кажется, что раз мы хотим запретить нейронке генерировать что-то, что есть в тексте, то как раз и нужно стирить то место в сети, которое передает инфу из текста в патчи генерируемой картинки — а это и есть CA слои. И это действительно сработало — CASteer хорошо удаляет разные концепты, не ломая при этом общие способности моделей к генерации разных картинок.
Вот так. Еще раз вот вам ссылки:
• статья на arxiv
• код на GitHub (очень буду рада звездочкам 🥺)
Ну и stay tuned, скоро расскажу про следующие статьи, которые уже больше про то, "почему стиринг работает, и как сделать его лучше с теоретической точки зрения"
Как-то так получилось, что меня номинировали в российский Forbes 30 under 30 😮
Кажется, схема там такая: номинантов отбирают в лонг-лист, а затем запускается голосование для определения шорт-листа. Если вдруг хотите проголосовать за меня или кого-то другого, тыкать сюда
Ну и, конечно, ждём теперь, когда меня поймают на фроде и посадят)))
Кто сказал «мяу»?
ИТ-компания «Криптонит» приглашает на онлайн-дататон «Криптонит.Тембр», где нужно распознать, кто говорит!
Тебе предстоит обучить Speaker Recognition модель, устойчивую к искажениям аудио, возникающим в реальных сценариях эксплуатации речевых интерфейсов и систем обработки звука:
🔹искажения, вносимые акустической средой;
🔹посторонние шумы;
🔹реверберация;
🔹большое расстояние до микрофона;
🔹искажения каналов связи.
Для этой задачи организаторами представлен тестовый обучающий датасет, который тебе в этом поможет!
Участвуй, и ты сможешь:
🟦получить шанс разделить призовой фонд в 600 000 рублей;
🟦разработать решения в области Audio/Speech ML;
🟦прокачать скиллы в Speaker Recognition и Deep Learning.
👆 Регистрируйся до 10 апреля включительно!
#промо
Всерос только закончился, а уже через неделю начнется отбор на межнар IOAI (да, работа не кончается никогда 🫠)
По этому поводу хотим сделать онлайн трансляцию и обсудить на ней две вещи:
1. как прошел закл ВсОШ - что нам понравилось, что мы хотим сохранить на следующий год, а что хотим поправить. Должно быть интересно тем, кто хочет готовиться к следующему году, поностальгировать по этому заклу или вообще узнать, какой получился ВсОШ по AI
2. отбор на IOAI в этом году - как он проходит, чего ждать на квалах и как будет устроен NEOAI (собственно, основной тур отбора)
На стриме будут:
• авторы задач и члены жюри ВсОШ ИИ (Саша Гущин, Владимир Гуровиц, Таня Гайнцева)
• Призеры закла ВсОШ ИИ и члены сборной России на IOAI в 2025 (Олег Дроканов, Миша Вершинин) — будут впечатления и ВсОШ, и межнаров из первых рук)
Трансляция будет онлайн в воскресенье 5.04 в 17:00 мск. Ссылка будет ближе к началу трансляции
Час назад начался второй, практический тур. Трансляция тут, и еще по задачам есть public leaderboard 🍿
Читать полностью…
В Москве начался ВсОШ по AI (точнее, ВСоШ по информатике, один из профилей которого — AI). Прямо сейчас идёт первый тур по математике, у него есть прямая трансляция, ее можно смотреть тут.
Официально по документам меня на ВсОШ не существует (действительно, нехер жить в Лондоне), поэтому и бейджика жюри мне не выдали. Но не беда, нашла себе его сама (см. фото к посту)))
Второй, практический тур с задачами на ML и нейронки будет послезавтра. Одна из задач на нем будет моя 😶
P.S. Из описания трансляции следует, что МФТИ внезапно расширился на гостиницу Измайлово, вот это поворот 😂
А у нас наконец открыта регистрация на уже третью олимпиаду Deep Learning School по машинному и глубокому обучению!
Даты:
21-22 февраля — отбор (уже скоро!)
28 февраля — финал
Формат олимпиады остается стандартным. А именно:
▫️Два трека: школьники и студенты+. В школьном треке могут принять участие ученики старших классов школ. В треке “студенты+” могут участвовать вообще все желающие.
▫️В каждом треке будут несколько теоретических и практических задач на темы, связанные с ML/DL. В теоретических задачах нужно будет отправить правильный ответ в проверяющую систему. В практических задачах нужно будет построить модель машинного обучения для решения задач по темам классического ML, CV и NLP.
Задачи и решения прошлых лет можно посмотреть на сайте олимпиады
▫️ Лучшие участники получат призы и баллы для поступления в бакалавриат/магистратуру МФТИ.
А еще олимпиада DLS — это отличная возможность тренировки перед заключительным этапом ВсОШ по AI: даже если вы не прошли в этом году, то на следующий год!
Регистрация до 9:00 МСК 21 февраля.
Подробнее об олимпиаде читайте на сайте DLS. Также у нас есть телеграм-канал с новостями олимпиады: там публикуем всю релевантную информацию
А пока вы регистрируетесь на новый семестр DLS (а ну быстро если ещё не 😠), ваши любимые руководители DLS тусят в Абу-Даби на ML-школе по representation learning. Очень стараемся и учимся, чтобы занятия в DLS были ещё лучше и up-to-date (да-да, только для этого)
Ещё подумала, что этот пост — отличная возможность сказать Нине большое спасибо за то, что она очень классно руководит DLS. Под ее руководством курсы запускаются вовремя, домашки проверяются, открытые лекции проводятся, и даже вон пара новых курсов скоро начнутся (если, конечно, я запишу свои лекции к сроку))
Я, конечно, и лично ей это говорю, но чтобы вы тоже знали, какая Нина классная, и приходили к нам учиться ❤️
🎉Мы возращаемся!
У нас открылась регистрация на весенний семестр 🎆
Сейчас можно оставить заявку на классические потоки частей 1 и 2, а также на DLS: Speech!
Но это не всё — в этом семестре мы запустим ещё два курса:
🔵 Математика для AI
🔵 Фундаментальные модели, включая CLIP, диффузионные модели, Flow Matching, а также VLM!
Подробнее про них напишем в следующих постах❕
Форма регистрации 👇
https://talent.kruzhok.org/events/10714
❗️Внимание:
1. Её обязательно нужно заполнить для получения дипломов.
2. Курсы нужно будет проходить через аккаунт Stepik, указанный при регистрации.
3. Также для получения диплома просим указать свои ФИ из «Таланта» в Stepik.
Прикладываем ссылки на курсы на платформе Stepik:
🔵Курс DLS: часть 1
🔵Курс DLS: часть 2
🔴Курс DLS: Speech
Начало занятий — 28 февраля!
Ждите дальнейших подробностей в этом канале!
P.S. Уже в этом феврале пройдёт традиционная олимпиада DLS. Скоро выложим анонс 😉
Для тех, кто прошел на заключительный этап ВсОШ по AI: 28 февраля - 6 марта в Подмосковье пройдут офлайн-сборы для подготовки к олимпиаде. Будет теория, решение задач, пробные туры. Среди преподавателей — те, кто делают задачи (я там тоже буду). Регистрация открыта до 10 февраля тут
Читать полностью…
Один из главных смыслов конференций и митапов — это общение. На конференции всегда интересно поймать спикера и подробнее расспросить про слайды, попросить поделиться опытом. Иногда можно наткнуться на подход, о котором даже не думал, глубже заглянуть в тему, а иногда — разговориться и найти родную душу с теми же проблемами 🫂.
Выбраться на конференцию получается нечасто, а иметь возможность узнать и поспрашивать про опыт людей хотелось бы почаще. Поэтому ребята из DeepSchool сделали канал, который каждую неделю ведет новый человек из мира Data Science. Он рассказывает про свою область и домен, свой карьерный путь и интересные истории. А в комментариях можно обсуждать и спрашивать вопросы — почти как на конференции, только идти никуда не надо.
Уже больше 20 человек рассказало о своём опыте. Заглядывайте в канал!
#промо
Сегодня я в Стамбуле, потому что меня позвали гостем на Yandex Cup. Не уверена, зачем именно я тут нужна, но слетать бесплатно в Стамбул я явно не против) Как дали бейдж, выяснилось, что я медиа (фото 5), и все коллеги по тг-каналам, которые тут, уже про ивент написали, поэтому решила вот тоже написать.
Отчёт, что произошло к этому часу: встретила тут нескольких знакомых (например, Лаиду), впервые увиделась с другими людьми, с которыми давно была знакома онлайн (Борис и Артем), встретила двух участников нашей команды с августовского межнара, и ещё несколько школьников, которые были весной не отборе (они пишут Yandex Cup по ML). Несколько раз вкусно поела (после Лондона — это прямо кайф), и успела пожалеть, что не взяла купальник, потому что тут есть бассейн с подогревом под открытым небом прямо у Босфора 😍
Выше писала про то, что участвую в составлении ВсОШ по AI (а точнее, со стороны ML составлением задач занимается почти вся команда, которая тренировала школьников на межнар). Олимпиада новая, состоит аж из трех частей: математика, прога и ML, но стандартных протоколов подготовки к ней пока нет (а в некоторых школах/регионах и вообще никакой подготовки может не быть). И мы с другими тренерами подумали, что было бы неплохо организовать такую подготовку, которая была бы онлайн и открыта для всех желающих. Поэтому мы сделали онлайн-курс подготовки к ВсОШ по AI.
Как и олимпиада, курс состоит из трех частей: математика, прога и ML. Части по математике и проге были сделаны специально под ВсОШ (Саша Гущин очень постарался и нашел людей, которые помогли сделать хороший материал), а ML частично взят с нашего курса для подготовки к межнару + частично дозаписан, чтобы закрыть недостающие темы.
Курс уже начинается, так что приходите!
Пост Саши про курс
И еще раз ссылка на сам курс.