С каждым годом интерес к области искусственного интеллекта возрастает. Технологии ИИ внедряются в различные сферы нашей жизни: наука, промышленность, бизнес и другие. ИИ помогает как в решении рутинных задач, на которые человек тратит много времени, так и в сфере креатива: ИИ помогает создавать тексты, изображения, видео и даже писать музыку.
Одно из трендовых направлений в искусственном интеллекте – применение ИИ во благо общества (AI for Social Good). Оно включает в себя разработку и обучение моделей, направленных на предсказание и минимизацию последствий климатических рисков, сохранение природного капитала, повышение качества медицины и образования, развитие других социально значимых направлений.
В этом году профиль по искусственному интеллекту не только дает возможность погрузиться в решение ML-задач, попробовав себя в роли исследователя, но и познакомиться с концепциями устойчивого развития и применения ИИ во благо общества.
Ты сможешь:
Узнать больше об искусственном интеллекте на образовательных интенсивах.
Закрепить свои знания на практике.
Пополнить свое портфолио проектов с применением ИИ.
Познакомиться с единомышленниками и найти партнера для своего проекта.
Победа в профиле дает:
Профиль создан в партнерстве с Академией искусственного интеллекта для школьников Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее».
В рамках первого отборочного этапа участникам предстоит решить предметные задачи по информатике и математике в предметном туре, а для погружения в технологии профиля изучить материалы по машинному обучению в образовательном блоке.
В рамках инженерного тура участников будет ждать специальный образовательный блок, который позволит решить задачу по машинному обучению, направленную на сохранение биоразнообразия и природного капитала России. Задача будет посвящена классификации животных на укрупненные группы. Для этого участники получат доступ к уникальным данным – изображениям с фотоловушек, предоставленным исследовательскими организациями-партнерами. Решение задачи позволит снизить нагрузку на ученых, связанную с распознаванием видов, а следовательно, сделать мониторинг популяций более эффективным.
В рамках второго этапа участникам предстоит углубить свои знания и навыки, решить две задачи и найти себе команду. На втором этапе также будет организован образовательный модуль, в рамках которого разработчики задачи дадут всю необходимую информацию для решения задач.
Индивидуальная задача будет посвящена детекции животных на фото. Участникам предстоит разработать и обучить алгоритмы, позволяющие определить местоположение животного на изображении для того, чтобы в дальнейшем это животное можно было идентифицировать.
В рамках командной задачи участники займутся классификацией сложно различимых видов, создадут модели, способные выявить незаметные обычному человеку различия и отнести животное к той или иной группе. Решение данной задачи позволит повысить точность учета популяций, который проводят исследователи.
В финале участникам предстоит разработать систему идентификации животных на изображениях с фотоловушек. Идентификация – это процесс, в результате которого исследователям становится понятно, какая именно особь в рамках данного вида изображена на фото. Этот этап особенно важен для редких и исчезающих видов животных, поскольку ценна каждая особь, а сокращение популяции даже на несколько единиц может стать сигналом опасности для ученых.
Ключевые алгоритмы и структуры данных. Вам предстоит работать с большим количеством данных.
Классические алгоритмы машинного обучения: как строятся, работают, для чего используются. Без этого никуда, это база.
Основы математической статистики, теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа. Без этого понять, как работает машинное обучение, очень сложно.
Программирование на Python, в том числе стек работы с данными (NumPy, Pandas, Scipy, Matplotlib) и Ml-стек.
Проходите образовательные интенсивы для качественной подготовки к следующим этапам.
К моменту выхода в финал вы будете знать все, что необходимо, благодаря образовательной программе, которую пройдете на каждом этапе.
Максимальное число участников в команде — два человека. При этом мы не выделяем ролей и предлагаем вам быть равноправными партнерами.
При формировании команды рекомендуем обращать внимание на то, чтобы один мог «прикрыть» слабые стороны другого, а коммуникация была комфортной для вас обоих.
Важно! Обращаем внимание, что объединение в команды участников из 8–9 классов с участниками из 10–11 возможно только при условии, что каждый из них будет решать предметные туры для 10–11 классов. Поэтому рекомендуем во время первого этапа решать оба варианта заданий.
