search icon search icon ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ

Искусственный интеллект

  • Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
  • III уровень РСОШ
  • 100 баллов ЕГЭ
  • Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
  • III уровень РСОШ
  • 100 баллов ЕГЭ
Математика Информатика
  • Этап I
    15 сентября — 5 ноября
    2025
  • Этап II
    12 ноября — 15 декабря
    2025
  • Финал
    16 февраля — 18 апреля
    2026

Даты II этапа по некоторым профилям могут отличаться. С точными сроками проведения этапа можно ознакомиться в Личном кабинете участника на платформе «Талант».

Стань разработчиком ИИ: реши прикладной кейс на технологиях будущего.

Профиль посвящен разработке, программированию и использованию искусственного интеллекта — одной из самых перспективных технологий будущего.

Участники пробуют себя в решении реальных кейсов с применением машинного обучения и осваивают навыки, которые пригодятся в будущей карьере.

В XI сезоне НТО победители разделят призовой фонд в 4 миллиона рублей и получат шанс пройти стажировку в Сбере, где ИИ используется для реальных задач бизнеса и науки.

Отзывы участников

«В 2025 году я вновь побывал на сцене НТО, но уже не «разгоряченным» победителем, а «мудрым» спикером-наставником, поделился с ребятами опытом, который получил за этот насыщенный год, и рассказал необычную историю про мальчика, который выжил. Академия ИИ продолжает создавать прекрасные возможности, где я выражаю себя и создаю ценность, а также где талантливые ребята могут получить невероятный буст «интересности» их жизненного пути».

Максим Машталер. 2024. Победитель 

«Я начал увлекаться анализом данных в 9 классе, в ІТ-кубе нашего лицея. Меня вдохновил наставник Кириленко Юрий: он давал материалы для изучения, помогал разбираться в сложных темах и вдохновлял на участие в проектах. Первые успехи в конкурсах и хакатонах только усилили интерес и дали мотивацию продолжать. У меня большой конкурсный бэкграунд: я участвовал в олимпиадах и IT-состязаниях по всей стране. В хакатоне «Дикая жизнь Уташуда» от Академии ИИ я занял второе место. 

Вся подготовка к профилю "Искусственный интеллект" в целом была непростой, так как я в этом году сдавал выпускные экзамены. Как показал опыт, стоит внимательно посмотреть на решение, которое дают организаторы. Особенно стоит уделить внимание самой задаче и прочитать её условия заранее. И уже после этого строить стратегию. Перед оглашением результатов с моим сокомандником Вадимом спорили об итоговом месте. Я предполагал, что нас опустит вниз на несколько мест, а Вадим говорил не беспокоиться и что можем подняться с пятого на четвертое место. Неожиданно, но в итоге мы оказались на втором! И мы оба были в шоке, когда взяли серебро! Я желаю всем участникам не опускать руки перед неудачами и продолжать работать, чёрная полоса всегда сменяется на белую». 

Егор Андреасян. 2025. Победитель

«Льгота на поступление БВИ позволила поступить на бюджет в вуз мечты, а выигранные призовые деньги — не думать о подработке и концентрироваться на учебе».

Александр Смирнов. 2024. Победитель

«С искусственным интеллектом я дружу с 2022 года. Я участвовал во Всероссийской олимпиаде по ИИ и стал призёром.

Профиль "Искусственный интеллект" НТО всегда была олимпиадой, на которой происходит много чего неожиданного. В первые два дня у нас никак не получалось предложить хорошее решение, и что-то интересное пришло к нам буквально в последний день состязаний. Организаторы всегда дают участникам неординарные задачи на стыке техники и науки. Для нас инсайтом было то, что можно получить очень хорошие результаты с помощью улучшения базового решения от организаторов, и этим мы очень сильно подняли нашу команду в рейтинге. Это, кстати, и было одним из самых ярких впечатлений от олимпиады». 

Вадим Ветров. 2025. Победитель

«В первый раз я участвовал в олимпиаде в 2023 году. Тогда я учился в девятом классе и не особо надеялся победить. Ехал больше за знаниями и навыками. Как и ожидалось — я не выиграл, но получил опыт из поражения. Хотя сложно назвать это «поражением» — ведь я нашёл сообщество ребят, увлечённых ИИ, и влился в него. 

В 2024 году я начал готовиться к новой олимпиаде. В то время у меня даже не возникало мыслей отказаться от борьбы за победу. За год обучения в Академии ИИ я прокачал свои знания, решил много задач и исследовал разные нейросети — это и привело меня к победе! До соревнований мы с командой смотрели модели нейросетей, связанных с темой финала. Времени на детальный разбор каждого алгоритма не было, так что тестировали в «боевых» условиях — воссоздавали модель в коде. 

Первый инсайт: важно общаться и отдыхать с командой вне соревнований. В неформальной обстановке мы начинали мыслить шире — рассматривали проблемы под другим углом и находили новые решения. Второй инсайт: стоит придерживаться концепции work-life balance. Мы регулярно делали перерывы и отдыхали — это помогало сохранить ясность ума».

Андрей Катасонов. 2024. Победитель

Искусственный интеллект1
Искусственный интеллект2
Искусственный интеллект3
Искусственный интеллект4
Искусственный интеллект5
Искусственный интеллект6
Искусственный интеллект7
Искусственный интеллект8
Искусственный интеллект9
Искусственный интеллект10
Искусственный интеллект11
Искусственный интеллект12
Искусственный интеллект13
Искусственный интеллект14
Искусственный интеллект15
Искусственный интеллект16
Искусственный интеллект17
Искусственный интеллект18
Искусственный интеллект19
Искусственный интеллект20
Искусственный интеллект21
Искусственный интеллект22
Искусственный интеллект23
01 23

Этапы соревнований

Этап I

Участникам предстоит решать задачи двух туров:

  • Инженерный тур знакомит с тематикой профиля и образовательной программой: буткемп по машинному обучению, первая практическая задача.
  • Предметный тур проверяет уровень школьной подготовки по математике и информатике.

Этап II

Для решения задач II этапа необходимо собрать команду: чем сплоченнее она будет, тем выше шансы на успех в финале.

Участники углубят свои знания и навыки, полученные в I туре, и познакомятся с более сложными задачами машинного обучения. Командам потребуется не только точность алгоритмов, но и умение работать вместе. Они столкнутся с индивидуальной задачей для закрепления компетенций и командной, которая потребует совместного поиска решений и разработки модели.

Работа над задачами II этапа и изучение образовательных материалов профиля помогут участникам подготовиться к финалу.

Кроме того, после прохождения II этапа участников ждет специальный хакатон с денежными призами, где они смогут потренироваться перед заключительным этапом.

Финал

Финал  самое яркое событие профиля. Участникам предстоит собрать все знания и опыт, полученные на предыдущих этапах, и командой решить более сложную и масштабную задачу по искусственному интеллекту.

Финалистов ждет настоящий фестиваль технологий, где встретятся лучшие команды со всей страны. Их ждет очный турнир, атмосфера большого события и церемония награждения, объединяющая участников, экспертов и лидеров индустрии.

Требования к команде

Начиная со II этапа участникам необходимо объединиться в команды. Тем, у кого команды нет, организаторы помогут ее найти (подробнее о командообразовании и том, как искать команду).

Чем больше компетенций в команде, тем выше ее эффективность.

Участникам понадобятся следующие компетенции: 

  • Алгоритмы и структуры данных — умение работать с массивами, списками, деревьями, графами и применять алгоритмы сортировки, поиска, оптимизации для обработки больших объёмов данных.

  • Классические методы машинного обучения — понимание принципов работы линейной регрессии, деревьев решений, случайного леса, градиентного бустинга и умение выбирать подходящий метод под конкретную задачу.

  • Математика для ИИ — владение статистикой для анализа данных, теорией вероятностей для понимания алгоритмов, линейной алгеброй для работы с матрицами и векторами в ML-моделях.

  • Программирование на Python — написание кода для обработки данных с помощью NumPy и Pandas, визуализации результатов через Matplotlib, построения моделей с использованием scikit-learn и других ML-библиотек.

  • Анализ данных — умение исследовать датасет, находить закономерности, выявлять выбросы, проводить очистку данных и готовить признаки для обучения модели.

  • Работа в Jupyter Notebook — навык интерактивной разработки, где можно пошагово писать код, визуализировать результаты и документировать процесс решения задачи.

  • Улучшение качества моделей — применение методов кросс-валидации, подбора гиперпараметров, ансамблирования и других техник для повышения точности предсказаний.

Для участия во II и заключительном этапах понадобится команда из 2 человек:

Роль 1. Аналитик данных

  • Исследует и очищает исходные данные.

  • Создаёт новые признаки на основе имеющихся.

  • Выбирает подходящие алгоритмы и тестирует различные подходы.

  • Оценивает качество моделей и интерпретирует результаты.

Роль 2. Инженер-разработчик

  • Пишет эффективный код для обработки данных и обучения моделей.

  • Настраивает пайплайн от загрузки данных до получения предсказаний.

  • Оптимизирует производительность решения.

  •  Готовит финальный код для сдачи и презентации решения.

Материалы подготовки

Организаторы

Партнеры

background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image
background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image