• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
12+

О школе

Школа по практическому программированию и анализу данных Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук и компании JetBrains – первый шаг на пути к самостоятельной работе в IT-компании. Школа будет интересна учащимся старших классов. Среди лекторов школы – ведущие преподаватели и специалисты IT-компаний, такие как Егор Суворов, Иван Ямщиков, Михаил Дворкин, Сергей Копелиович, Тимофей Брыксин и Алексей Шпильман.

Школа по практическому программированию и анализу данных – это:

• Онлайн и оффлайн-обучение;

• Погружение в тему алгоритмов и анализа данных на уровне первого курса университета;

• Выбор из 5 проектных направлений;

• Возможность совместной проектной работы со студентами и ведущими экспертами индустрии;

• Готовый проект для портфолио в результате прохождения обучения.

Этапы

                            I этап – онлайн, 5–9 января 2022

II этап – оффлайн, 20–27 февраля 2022

в Санкт-Петербурге

Преподаватели

Копелиович Сергей Владимирович

старший преподаватель департамента информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург

Окончил МатМех Санкт-Петербургского государственного университета и обучался в Санкт-Петербургском Академическом университете. Со школьных лет занимался олимпиадным программированием и математикой. Золотой медалист IOI 2005, 2006 и ACM ICPC 2009. Работал программистом в компаниях Яндекс, Вконтакте, ЦРТ.
С 2009 года преподает алгоритмы в университетах и образовательных центрах (СПбГУ, СПбАУ, ВШЭ СПб, CSC).
Суворов Егор Федорович

преподаватель департамента информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург, читает курс C++ на программе «Прикладная математика и информатика»

Победитель чемпионата мира ACM ICPC 2014. Стажировался на C++ в Google и think-cell в Бостоне, Маунтин-Вью и Берлине. Окончил Санкт-Петербургский Академический Университет, Computer Science Center и магистратуру в НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург по Software Engineering. Ведёт годовой курс по C++ для первокурсников бакалавриата НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург. Интересуется компиляторами, диплом посвящен типобезопасному FFI между C++ и JavaScript.
Шпильман Алексей Александрович

руководитель лаборатории Reinforcement Learning и Deep Learning в JetBrains Research, заведующий центром анализа данных и машинного обучения НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург

Кандидат технических наук. Вел исследовательскую и прикладную деятельность в компании Яндекс (проекты по анализу пользовательского поведения). Лауреат премии Ильи Сегаловича в номинации «Научные руководители». Автор более 20 научных публикаций, занял призовые места в 10 крупных международных соревнованиях по машинному обучению. Руководитель программ развития инструментов и технологий искусственного интеллекта, Газпром Нефть.
Ямщиков Иван Павлович

доцент, руководитель лаборатории естественного языка Яндекса и НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге, исследователь искусственного интеллекта, автор и ведущий подкаста «Проветримся!»

Защитил диссертацию по финансовой математике в Бранденбургском Технологическом Университете. 6 лет работал аналитиком данных в компании Яндекс. Сейчас исследует генерацию текстов, эффективные представления текстовой информации, вопросы вычислительного творчества. Ведет подкаст для технооптимистов «Проветримся!».
Дворкин Михаил Эдуардович

преподаватель департамента информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург, Лицея «Физико-техническая школа» и корпоративной магистратуры JetBrains

Золотой медалист студенческого чемпионата мира по программированию ACM ICPC 2007, вице-чемпион РОИ 2003, член жюри студенческих и школьных чемпионатов по программированию, соруководитель команды Санкт-Петербурга на Всероссийской олимпиаде по информатике, соавтор программы для сборки геномов «SPAdes», преподаватель информатики, учитель высшей категории.
Брыксин Тимофей Александрович

руководитель лаборатории Machine Learning Methods in Software Engineering в JetBrains Research, доцент департамента информатики НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург и кафедры системного программирования Санкт-Петербургского государственного университета

Кандидат технических наук, автор более 35 научных публикаций. Более 15 лет работает в индустрии разработки ПО, занимал позиции от инженера-программиста до исполнительного директора IT-компании.

Программа I этапа

  • 5 января 2022

    11:20 – 13:00

    Открытие школы 

    Лекция: Алгоритмы и структуры данных 

    Лектор: Сергей Копелиович

    13:20 – 14:50

    Практическое занятие по теме лекции

    Ведущий: Сергей Копелиович

    16:00 – 16:45

    Обзорная лекция: Программы из нескольких файлов на C++ и внешние библиотеки

    Реальные проекты на C++ не ограничиваются стандартной библиотекой, а активно используют уже написанный кем-то код. На лекции мы посмотрим, как устроены программы из нескольких файлов на C++17, какие бывают сторонние библиотеки и как их подключать под разными компиляторами и операционными системами.

    Лектор: Егор Суворов

  • 6 января 2022

    11:30 – 13:00

    Лекция: Алгоритмы и структуры данных 

    Лектор: Сергей Копелиович

    13:20 – 14:50

    Практическое занятие по теме лекции

    Ведущий: Сергей Копелиович

    16:00 – 16:45

    Обзорная лекция: Где применяют машинное обучение?

    Обсудим применения машинного обучения в разных секторах экономики. Поговорим про машинное зрение, обработку текстов и видео с создателями технологических компаний, применяющих машинное обучение и анализ данных.

    Лектор: Иван Ямщиков

  • 7 января 2022

    11:30 – 13:00

    Лекция: Алгоритмы и структуры данных 

    Лектор: Сергей Копелиович

    13:20 – 14:50

    Практическое занятие по теме лекции

    Ведущий: Сергей Копелиович

    16:00 – 16:45

    Обзорная лекция: Обучение автономных агентов в играх и в реальном мире

    Одни из самых громких успехов искусственного интеллекта, такие как, победа над человеком в ГО и DoTA2, связаны с областью обучения с подкреплением. Однако, до сих пор мы не видим повсеместного использования методов этой области для решения задач реального мира. С чем это связано, можно ли с этим бороться, и как может выглядеть будущее искусственного интеллекта, расскажут специалисты по обучению с подкреплением Центра анализа данных и машинного обучения НИУ ВШЭ СПб.

    Лектор: Алексей Шпильман

  • 8 января 2022

    11:30 – 13:00

    Лекция: Алгоритмы и структуры данных 

    Лектор: Сергей Копелиович

    13:20 – 14:50

    Практическое занятие по теме лекции

    Ведущий: Сергей Копелиович

    16:00 – 16:45

    Обзорная лекция: Как мы в JetBrains подружили машинное обучение и IDE

    На лекции мы поговорим о том, чем машинное обучение может быть полезно разработчикам программного обеспечения, а также разберем несколько проектов JetBrains в этой области.

    Лектор: Тимофей Брыксин 

  • 9 января 2022

    11:30 – 13:00

    Лекция: Алгоритмы и структуры данных 

    Лектор: Сергей Копелиович

    13:20 – 14:50

    Практическое занятие по теме лекции

    Ведущий: Сергей Копелиович

    16:00 – 16:45

    Обзорная лекция: Биоинформатика. Сборка генома

    Биоинформатика — это современная наука на стыке Computer science и биологии, появившаяся тогда, когда биологических данных стало столько, что их уже невозможно обрабатывать вручную.

    На лекции мы обсудим, откуда берутся данные в таких масштабах, какие разделы математики и программирования используются для их обработки и что мешает получить ваш геном в виде текстового файла. Предварительных знаний по биологии или программированию не требуется.

    Лектор: Михаил Дворкин

Для участия в первом этапе необходимо заполнить форму и подробно ответить на вопрос «Почему вы хотите участвовать в школе». Заявки принимаются до 23:59 26 декабря 2021 года. Результаты отбора будут доступны на этой странице не позднее 30 декабря 2021.

Зарегистрироваться

Все возникающие вопросы вы можете задать в нашем чате в Telegram.

II этап

Второй этап школы позволит вам применить полученные на первом этапе знания в процессе разработки собственного проекта совместно с ведущими экспертами отрасли и студентами бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» Питерской Вышки. Кроме того, вас ждут практические занятия по машинному обучению и анализу данных, прикладным аспектам программирования, мобильной разработки и др. 

В результате обучения вы сможете создать завершенный проект по одной из следующих тематик:

  • Мобильная разработка 

  • Машинное обучение

  • Биоинформатика

  • Анализ данных

  • Разработка веб-сервисов

Авторы лучших проектов будут награждены и получат возможность продолжить свой проект в рамках сотрудничества с компаниями-партнерами Школы. Также их  проекты будут опубликованы на Хабре .

Примеры проектов предыдущей школы: 

I  место: команда Владислав и Дмитрий Артюховы, Артём Брежнев, Арсений Хлытчиев и Егор Юхневич (Краснодар) 

Проект: Обучение с подкреплением в Super Mario Bros. Сравнение алгоритмов DQN и Dueling DQN

II место: команда  Андрей Шандыбин, Артём Власов, Владимир Свердлов и Захар Кравчук (Москва) 

Проект:  Предсказание растворимости молекул с помощью графовых сверточных нейросетей

Условия участия во II этапе

Для участия во II этапе вам необходимо: 

  1. Пройти онлайн-курс «Введение в Data Science и машинное обучение» (https://stepik.org/course/4852/promo); для тех, кто его уже прошел, достаточно прислать сертификат.

  2. Принять участие в финальном контесте I этапа. 

 

*Регистрация на второй этап будет открыта с 10 января 2022, для подачи заявки вам необходимо будет прикрепить 2 сертификата в формате pdf.

Участие во II этапе также бесплатное. Участники самостоятельно оплачивают проезд до Санкт-Петербурга и обратно, организаторы Школы в свою очередь берут на себя все затраты на проживание, питание и культурную программу участников. 

Как это было в прошлом году