Оргкомитет Всероссийского фестиваля университетских технологических проектов HSE FEST подвел первые итоги. На сайте Фестиваля опубликован ТОП-100 команд-участниц.
Всероссийский фестиваль университетских технологических проектов HSE FEST проходит в пятый раз. Организатором фестиваля выступает Высшая школа экономики в Санкт-Петербурге при поддержке ПАО «Ростелеком».
Конкурс бизнес-планов ГУ-ВШЭ, похож на конкурсы западных вузов (Гарвард, Стэнфорд, MIT, Оксфорд). Лидер (инициатор идеи бизнеса) собирает команду, которая работает над бизнес-планом (привычная для инвестора форма представления проекта) и пытается убедить жюри в успехе своего проекта. Соревновательный процесс максимально близок к реальному общению инвесторов и бизнесменов. Работа над своим проектом и погружение в атмосферу бизнеса показывает студентам реальность и привлекательность карьеры предпринимателя. Кроме того, это возможность научить бизнесу – ведь предпринимательству не научишься за партой.В феврале 2007 года братья Буртники учились в аспирантуре ГУ-ВШЭ. Они узнали про конкурс бизнес-проектов и решили послать свою заявку, не особо рассчитывая на успех. Ребята из их команды работали в разных компаниях, но в процессе конкурса так прониклись идеей, что когда он был завершен, они уволились, чтобы сосредоточится на проекте.Их проект, изначально называвшийся «Look and Do» (размещение в сети обучательных роликов), теперь называется Skillopedia.ru и по плану будет открыт 1 апреля 2008 года.
В заметке приведены некоторые актуальные аналитические задачи индустрии. С помощью этого списка вы можете оценить насколько вам может быть интересно учиться на DA/DS, а если у вас уже есть опыт, то обогатите свои знания задачами из фармацевтической отрасли.
В предыдущих постах мы рассказывали, что наши студенты делают на стажировках: научных (например, в JetBrains Research) и промышленных. В этом посте хотим поделиться, как мы учим промышленному программированию.
Кратко: за четыре курса бывший школьник пробует десяток-другой технологий и языков, постоянно пишет и удаляет много кода, проходит code review от более опытных товарищей (не всегда с первой попытки), углубляется в какую-то тему и в итоге защищает содержательный диплом. Всё это проходит прямо в университете и даёт диплом гособразца. А летом можно либо отдохнуть, либо постажироваться в России в JetBrains, Яндексе и JetBrains Research (если хочется больше науки) или съездить за рубеж (Google, Facebook и другие). Теперь поподробнее.
Всем привет! В этом посте я расскажу, как наша команда участвовала и заняла третье место в Black-Box Optimization Challenge — соревновании по автоматическому подбору параметров для моделей машинного обучения. Особенность соревнования в том, что алгоритм не знает, какая модель машинного обучения используется, какую задачу она решает, и за что отвечает каждый из оптимизируемых параметров.
Звучит как соревнование, в котором лучше случайного поиска ничего не придумаешь, но существует целый класс алгоритмов для таких задач, о которых мы и поговорим под катом.
Этой весной Питерская Вышка и JetBrains впервые провели проектную смену для старшеклассников — Школу по практическому программированию и анализу данных. В течение пяти дней 50 участников со всей страны работали над групповыми проектами по машинному обучению, NLP, мобильной и web-разработке.
Первое место заняла команда Deep Q-Mario — ребята создали нейронную сеть, которая использует reinforcement learning для обучения агента играть в Super Mario Bros. В этом посте они рассказывают, какие алгоритмы использовали и с какими проблемами столкнулись (например, в какой-то момент Марио просто отказался прыгать).
Неделю назад мы рассказали о наших образовательных программах , где в комментариях нам указали на важность стажировок и практического опыта. С этим невозможно не согласиться, поскольку теоретические знания необходимо закреплять практикой. Этим постом мы открываем серию статей о летних стажировках студентов: как ребята туда попадают, что они там делают и почему это хорошо.
В первой статье я расскажу, как успешно пройти все этапы собеседований и попасть на стажировку в Google.
В предыдущей статье от Питерской Вышки мы показывали, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде. В этом посте расскажем о том, как мы вместе с JetBrains Research пытаемся использовать один из самых интересных, современных и быстроразвивающихся разделов машинного обучения — обучение с подкреплением — как в реальных практических задачах, так и на модельных примерах.
