Тренировки по машинному обучению
Тренировки проводятся Центром студенческих олимпиад совместно с базовой кафедрой МТС. Под руководством опытных экспертов и преподавателей вы сможете участвовать в интересных соревнованиях на платформе Kaggle и не только. Также вы сможете найти единомышленников, заинтересованных ML. В рамках тренировок будут проходить также занятия практической направленности.
-
План занятий на 1-2 модуль
12 сентября
15:00 - 18:00
26 сентября
15:00 - 18:00
10 октября
16:30 - 19:30
24 октября
15:00 - 18:00
21 ноября
Приглашенный гость
5 декабря
16:00 - 19:00
19 декабря
16:00 - 19:00
-
3-4 модуль
30 января
13 февраля
27 февраля
Приглашенный гость
13 марта
10 апреля
24 апреля
22 мая
5 июня
Приглашенный гость
Активность с челленджами
На протяжении всего курса вас будут ждать задания, направленные на более глубокое погружение в соревнования Kaggle. Описание заданий и баллы можно найти в прикрепленном изображении.
Полученные баллы вы сможете обменивать на мерч от ФКН и МТС (участие в челленджах добровольное, чем больше баллов, тем приятнее приз).
Важные дополнения для некоторых челленджей:
Head of TED
Выступить на занятии с небольшим докладом. Выступить может любой желающий, но приоритет будет отдаваться тому, кто выше по рейтингу в лидерборде.Тему выступления необходимо предварительно согласовать с преподавателем. Тайминг выступления ~10 минут.
Темы выступлений:
- Доклад по теме занятия (теория)
- Показать свое решение задачи и поделиться выводами
- Изучить решение человека из ядра Kaggle (kernel) и рассказать об этом решении
Виртуальная скорая помощь
Помогай своим одногруппникам в чате: давай содержательные, конструктивные и подробные советы. В конце курса одногруппники проголосуют за победителя в данной номинации. Важно, чтобы в голосовании участвовало не менее 20% студентов.
Учебный ассистент
Важно не только создать квиз, но и провести его: в чате или на дополнительной встрече с одногруппниками. Лучше всего проводить квиз до/после занятия с преподавателем.
Эксперты
Александр Дьяконов
Первый top1 мирового рейтинга Kaggle, доктор физико-математических наук, член научного комитета ISC международной олимпиады по ИИ IOAI.
Сергей Фиронов
Kaggle Competition Grandmaster, ведущий data scientist в Yandex self driving cars
Михаил Каменщиков
Руководитель команды рекомендаций в Авито, Kaggle Competition Master, призер конкурсов по рекомендательным системам, преподаватель ML System Design в Академии Аналитиков Авито
Александр Рыжков
единственный в России 4-х кратный Kaggle Competition Grandmaster (их всего 10 по миру), топ-44 в мировом рейтинге Kaggle (highest)
В каких соревнованиях участвовали?
LLM - Detect AI Generated Text
HMS - Harmful Brain Activity Classification
Home Credit - Credit Risk Model Stability
Вопросы о тренировках
Студенты НИУ ВШЭ и других вузов, а также школьники, интересующиеся машинным обучением (10-11 класс). Обращаем ваше внимание, что для посещения очных тренировок тем, кто не является студентом НИУ ВШЭ необходимо оформить пропуск. Для оформления пропуска необходимо заполнить форму: https://cs.hse.ru/olymp/ml_pass.
Тренировки проходят как в очном, так и в онлайн формате. Актуальные даты и формат проведения тренировок вы можете отслеживать в чате в телеграмм: https://t.me/+LWVSLipvjCQ3Y2My.
Посещайте занятия, участвуйте в playground series и получайте мерч от ФКН и МТС. Лучшим студентам, которые смогут получить медаль во время курса, будет предоставлена возможность получить фаст-трек на стажировку. Свои достижения не забывайте вносить в форму: https://cs.hse.ru/olymp/ml_artifacts.