• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Летняя практика

В ходе прохождения практики студенты смогут познакомиться с реальными научно-техническими задачами, требующими от студентов погружения в интересную предметную область и владение соответствующими навыками в областях анализа данных, машинного обучения и/или разработки программного обеспечения. Работа над проектами может проходить на взаимовыгодной основе. Подробности можно узнать по адресу ntalaikova@hse.ru

Проекты 2021:

Название проекта 
и контактное лицо

Описание проекта
Цель, задачи

Пререквизиты

Уровень студентов
(курс)

Количество мест

Прогнозирование временных рядов

Гущин Михаил Иванович

mhushchyn@hse.ru

Прогнозирование временных рядов генеративными нейросетевыми моделями

Знание машинного обучения, нейронных сетей, pytorch. Знание методов анализа временных рядов будет большим плюсом.

Бакалавриат (3+)

Магистратура

3

Сегментация видео и текстов

Гущин Михаил Иванович

mhushchyn@hse.ru

В проекте предлагается реализовать демонстрации по сегментации видео и текстов методами обнаружения точек разладки. Данные демонстрации могут быть использованы для автоматического резюмирования видео и текстов.

python, ML, pytoch

Бакалавриат (3+)

Магистратура

3

Optimization and control of a biochemecal process

Устюжанин Андрей Евгеньевич

austyuzhanin@hse.ru

Penicillin fermentation monitoring and control has been carried for the last three decades. However the biopharmaceutical sector is lagging behind other sectors in their adoption of advanced process control (APC). The ability to test and validate a novel control strategy on a simulation subsequent to implementation on a real process has the potential to revolutionise control theory and applications of advanced controllers throughout the biopharmaceutical sector.  In the future era of Industry 4.0, which envisions a highly intelligent data-driven manufacturing environment incorporating a multitude of advanced on-line process analytics, development and adoption of APC methods is a must. This project is aimed at development of control prototyping methods for production of a simple penicillin substance in a simulated environment. 

ML, DL

Бакалавриат (3+)

Магистратура

3

Rheologic structure reconstruction by solving inverse computational problem with surrogate based inference

Устюжанин Андрей Евгеньевич

austyuzhanin@hse.ru

 

We consider the problem of restoring the rheological structure of a continuous medium (e.g. human brain tissues), which has two phases, different in their physical properties. Within the framework of the theory of inverse problems in mathematical physics, the problem under consideration can be classified as a coefficient inverse problem on the distribution function of rheological parameters of the medium.
Possible solution would be a hybrid numerical method which reduces the original problem to the problem of determining whether a node of a regular grid belongs to one or another phase of the medium. This formulation is a special case of one of the problems of machine learning - supervised learning and allows you to construct a numerical solution by optimizing a differentiable error functional, the form of which is selected depending on a specific setting

ML, DL

Бакалавриат (3+)

Магистратура

 3

TBA

Казеев Никита Александрович

nikita.kazeev@cern.ch

TBA

TBA

Бакалавриат (3+)

Магистратура

 3

NL2ML

Устюжанин Андрей Евгеньевич

austyuzhanin@hse.ru

Задача предлагаемого проекта состоит в составлении корпуса NL2ML ​— описаний функциональных блоков, и соответствующих им фрагментов на языке Python. Такой корпус может быть использован для построения графа-знаний возможных строительных блоков пайплайнов, разработки DSL для высокоуровневого описания пайплайнов, разработки алгоритмов AutoML для их автоматической генерации.

Python, ML, DL

Бакалавриат (3+)

Магистратура

3

Решение обратной задачи магнитной спектроскопии Активных Областей  Солнца методами глубокого обучения

Деркач Денис Александрович

dderkach@hse.ru

Восстановление параметров атмосферы Солнца по наблюдаемым спектро-поляриметрическим данным. В настоящее время в Крымской астрофизической обсерватории (КрАО) ведутся работы по созданию нового солнечного спектрополяриметра на базе спектрографа Башенного солнечного телескопа (БСТ-1), новый инструмент должен давать возможность проводить спектрополяриметрические наблюдения участков солнечной поверхности с пространственным разрешением порядка 1 угловой секунды и с перекрытием спектра в оптическом диапазоне в полосе 15-20 ангстрем. Такие данные позволят определять параметры солнечной атмосферы (в т.ч. внешнее магнитное поле и продольную доплеровскую скорость плазмы) на разных высотах, которые определяются выбранными для наблюдений спектральными линиями.

Python, ML, DL

Бакалавриат (3+)

Магистратура

 3


_______________________________________

По вопросам прохождения практики писать на ntalaikova@hse.ru

Проекты прошлых лет:

Проекты 2020

Проекты 2018


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.