search icon

Искусственный интеллект

Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
III уровень РСОШ III уровень РСОШ
100 баллов к ЕГЭ 100 баллов к ЕГЭ
Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект Сквозные технологии НТИ: Большие данные и искусственный интеллект
III уровень РСОШ III уровень РСОШ
100 баллов к ЕГЭ 100 баллов к ЕГЭ
Информатика Математика
Рекомендации для наставника
  • Этап 1
    1 октября — 21 ноября
    2020
  • Этап 2
    16 ноября — 8 января
    2021
  • Финал
    28 февраля — 5 марта
    2021

Расписание

Внимание! Финал пройдет в распределенном формате!

Этот профиль — важная часть Академии искусственного интеллекта для школьников, проекта реализуемого Благотворительным фондом Сбербанка «Вклад в будущее» при поддержке Сбербанка и направленного на просвещение, обучение и работу с талантами в сфере искусственного интеллекта.

Тебя ждут:

  • Серьезные задачи от Центра исследования данных Сбербанка.
  • Вебинары от разработчиков задачи: в ходе вебинаров ты можешь не только получить знания, необходимые для решения задач соревнования, но и задать вопросы о профессиональном развитии в сфере ИИ.
  • Возможность начать строить карьеру уже в школе — 5 лучших команд будут приглашены на стажировку в экосистему Сбербанка.
  • Преимущества при поступлении в вузы, сертификаты на образование номиналом от 150 000 до 500 000 тысяч рублей и другие ценные призы*.

* Правила распределения приза определяются Фондом. Фонд несет все сопутствующие расходы по предоставлению приза.

В этом году участникам соревнования будет предложено погрузиться в обработку естественного языка (NLP, Natural Language Processing). Наработки данной сферы преимущественно используются в бизнесе для построения AGI-based вопросно-ответных систем, алгоритмы которых лежат в основе поисковых машин, чат-ботов, автоматизации работы колл-центров и технической поддержки, обработки обращений граждан, сбора обратной связи от клиентов и т.п.

Искусственный интеллект1
Искусственный интеллект2
Искусственный интеллект3
Искусственный интеллект4
Искусственный интеллект5
Искусственный интеллект6
Искусственный интеллект7
Искусственный интеллект8
01 8

Этапы соревнований

Этап 1

В рамках первого отборочного этапа участникам предстоит решить задачи по информатике и математике.

Этап 2

В ходе онлайн-этапа участникам предстоит создать систему, которая отвечает на содержательный вопрос по тексту, который может быть сложно сформулирован. Для обучения системы будет предложен датасет с подборкой новостей.

КАК ГОТОВИТЬСЯ КО ВТОРОМУ ЭТАПУ

В первую очередь подтянуть базу по основным алгоритмам машинного обучения и программированию на Python. С этой задачей поможет справиться бесплатный онлайн-курс по машинному обучению от Академии искусственного интеллекта для школьников.

Курс разработан при участии практикующих data scientist’ов Сбербанка и охватывает все необходимые для старта темы: от основ программирования на Python до подготовки данных и построения базовых моделей.

Следом стоит подробнее изучить тему AGI-based вопросно-ответных систем: что это такое и как их строить. Начать можно с подборки статей от разработчиков задачи:

Люди ломаются на логике, роботы — на всем понемногу. Экзамены по русскому для NLP-моделей

DeepPavlov: «Keras» для обработки естественного языка помогает отвечать на вопросы про COVID-2019

Going Beyond SQuAD (Part 1)

Haystack: Question Answering at Scale

Demystifying SQuAD-style Question Answering Systems

Финал

Финальная задача будет анонсирована позднее.

Требования к команде

Требования к команде

ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ

  • Ключевые алгоритмы и структуры данных. Потому что вас ждут данные. Много данных.
  • Классические алгоритмы машинного обучения: как строятся, работают, для чего используются. Потому что без этого никуда.
  • Основы математической статистики, теории вероятности, линейной алгебры, математического анализа.
    Потому что без этого понять, как работает машинное обучение, очень сложно.

HARD SKILLS

 

  • Программирование на Python, в том числе стек работы с данными (numpy, pandas, scipy, matplotlib) и ml-стек.

SOFT SKILLS

 

  • Генерация и обсуждение идей
  • Критическое мышление
  • Рефлексия и предоставление обратной связи
  • Принятие ответственности за выполняемый фронт работ
  • Взаимопомощь
  • Работа в команде разработки
  • Внимание к чужому мнению
  • Стрессоустойчивость

 

Численность команды и роли

Обращаем внимание, что объединение в команды происходит после второго отборочного этапа, перед финалом. Максимальное число участников — 2. 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 комфортна для вас обоих.

Материалы подготовки

Разработчики

Партнеры

Генеральный партнер - Благотворительный фонд Сбербанка "Вклад в будущее"

Вклад в будущее

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