«» е конкурс за бакалаври и магистри от хуманитарни и технически специалности. Той се организира от големи руски ИТ компании и най-силните университети в страната, включително университета ITMO. Днес си говорим за целите на олимпиадата и двете направления, които ръководи нашият университет – „Големи данни“ и „Роботика“ (за останалите ще говорим в следващите ни хабратопики).
Изглед: /unsplash.com
Няколко думи за олимпиадата
Цел. Оценяват знанията на студентите и ги запознават с изискванията на работодателите. Студентите се развиват в избраната от тях научна област, работейки в международни компании. Работодателят също печели - не е необходимо да разказва обучени специалисти и да се среща с новоизсечени служители с фразата: „Забравете всичко, на което са ви учили в университета“.
Защо да участвате. Победители влизат в руските университети без изпити. Можете да вземете стаж в Yandex, Sberbank, IBS, Mail.ru и други големи корпорации. Оферти от миналата година от руски фирми повече от четиристотин най-добри участници. Ще могат да посетят и доказали се ученици .
Кой е замесен. Студенти от всички специалности - технически, хуманитарни и природни науки. Освен висшисти, докторанти, жители и студенти от чуждестранни университети.
Формат на събитието. Можете да се регистрирате до 18 ноември. Онлайн квалификацията ще се проведе от 22 ноември до 8 декември, но можете да я пропуснете, ако завършите успешно поне две . Победителите в квалификационния кръг ще отидат на присъствени състезания в големи университети в страната, които са насрочени за януари-март. Резултатите от олимпиадата "Аз съм професионалист" ще бъдат публикувани през април .
Тази година олимпиадата включва 68 направления. Специалистите от университета ITMO контролират пет от тях — фотоника, информационна и киберсигурност, програмиране и информационни технологии, както и големи данни и роботика. За последните две ще говорим по-подробно.
голяма информация
Това направление обхваща всички технологии от жизнения цикъл на Big Data, включително тяхното събиране, съхранение, обработка, моделиране и интерпретация. Победителите ще могат да се запишат в магистърската програма на Университета ITMO без изпити за програмите: Приложна математика и информатика, Дигитално здравеопазване, Финансови технологии за големи данни и .
Участниците ще имат и възможност да преминат стаж по специалностите data scientist и data engineer в партньорски компании. Това са Националният център за когнитивно развитие, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank и ER-Telecom.
„През последните години големите данни стават все по-популярни. Технологиите за първично събиране и съхранение на данни се развиват, появяват се нови дигитални механизми (в областта на IoT и социалните мрежи) за регистриране на ненаблюдавани досега процеси“, коментира Александър В. Бухановски, директор Университет ITMO. „В същото време се обръща внимание не само на това как да се организира процесът на съхранение и използване на данни, но и да се обосноват изводи и решения, както и да се създадат прогнозни модели.“
Какви ще са задачите. Екипът се подготвя Университет ITMO. Те вземат предвид факта, че процесорът за големи данни трябва да има основни познания по теория на вероятностите и математическа статистика, както и машинно обучение. Разбирате логиката и методологията на съвременните системи за изкуствен интелект и владеете R, Java, Scala, Python (или други инструменти за решаване на практически проблеми).
След това даваме пример за проблем от един от етапите на олимпиадата.
Примерна задача: В клъстера има 50 сървъра, с 12 налични ядра на всеки. Ресурсите между съпоставителите и редукторите се преразпределят динамично (няма твърдо разделение на ресурсите). Напишете колко минути задача MapReduce, която изисква 1000 съпоставители, ще се изпълнява на такъв клъстер. Времето за работа на един картограф е 20 минути. Ако в задачата е останал само 1 редуктор, тогава той ще обработи всички данни за 1000 минути. Отговорът се приема с точност до един знак след десетичната запетая.
А. 44.6
Б. 43.2
В. 41.6
D. 50.0Верен отговорC
Как се приготвя. Можете да започнете със следните ресурси:
- . Може да бъде полезно за самостоятелна работа с изходните кодове на решения на проблеми.
- . Фундаменталната работа разказва защо вероятностните модели се нуждаят от такава математическа конструкция като σ-алгебра.
- . Проста и полезна книга, която очертава основите на вероятностното смятане на случайни събития.
Още няколко налични книги за приложна статистика за различни области на дейност. Техните автори просто, но последователно обясняват логиката на решаване на проблеми с точкова и интервална оценка:
Позоваването
Информация може да се намери и в тематични курсове на сайта на олимпиадата.
Роботика
Роботиката съчетава дисциплини като алгоритмика, електроника и механика. Струва си да изберете тази посока за тези, които вече учат или се подготвят да влязат в магистърска и следдипломна квалификация по специалностите софтуерно инженерство, приложна механика, приложна математика и компютърни науки или електронно инженерство. В програмите могат да се запишат студенти, които са се доказали.",""И"» на нашия университет.
Какви ще са задачите. Студентите и бакалаврите решават различни задачи. Всички задачи обаче проверяват комплексни знания в областта на теорията на управлението, обработката на информация и моделирането на роботи. Например участниците ще бъдат помолени да тестват стабилността или управляемостта на дадена система, да изберат структура или да изчислят коефициентите на регулатора.
„Ще трябва да решим директен или обратен кинематичен проблем за мобилен или манипулационен робот, да работим с якобиана на системата и да търсим моменти на балансиране в ставите при дадено външно натоварване“, казва Сергей Алексеевич Колюбин, заместник-директор в ИТМО. „Няма да мине без програмни задачи - трябва да напишете малка програма за симулиране на робот или планиране на траектории в Python или C ++.“
На финала студентите трябва да програмират робота да изпълнява задачи от партньорски компании: Руски железници, Диаконт, KUKA и др. Проектите са свързани с наземни и въздушни дронове, както и колаборативни роботи, работещи в условия на физически контакт с околната среда. Форматът на състезанието е . Първо студентите работят на симулатор, а след това на реален хардуер.
След това ще разгледаме няколко варианта за задачите от посоката "Роботика", които учениците могат да срещнат. Ето примери за кандидати за магистърска програма:
Пример за задача №1: Автомобилният кинематичен робот се движи с линейна скорост v=0,3 m/s. Воланът е завъртян на ъгъл w=0,2 rad. Ако радиусът на колелата на робота е r=0,02 m, а дължината и следата на робота са съответно L=0,3 m и d=0,2 m, които ще бъдат равни на ъгловите скорости на всяко от задните колела w1 и w2, изразени в rad/s?
Въведете отговора си във формат на две числа, разделени с интервал, до втория знак след десетичната запетая, като вземете предвид знака.Пример за задача №2: Какво може да бъде признак на астатизъм в затворена система спрямо задвижващото влияние, ако анализът се извършва съгласно структурната диаграма на системата?
наличието на апериодични връзки в отворена верига;
наличието на идеални интегриращи връзки в отворена верига;
наличието на колебателни и консервативни връзки в отворена верига.
А ето и задачите за постъпващите в аспирантура или специализация:
Пример за задача №1: Фигурата показва излишна кинематична ръка на робот със 7 ротационни стави. Фигурата показва координатната система на основата на робота {s} с вектора на оста y, перпендикулярен на равнината на страницата, координатната система {b} е свързана с фланеца и е колинеарна на {s}. Роботът е показан в конфигурация, в която стойностите на ъгловите координати на всички връзки са равни на 0. Спиралните оси за седемте кинематични двойки са показани на фигурата (положителна посока обратна на часовниковата стрелка). Оси на ставите 2, 4 и 6 са сънасочени, оси на ставите 1, 3, 5 и 7 са идентични с осите на началната координатна система на основата. Размери на връзките L1 = 0,34 m, L2 = 0,4 m, L3 = 0,4 m и L4 = 0,15 m.
Пример за задача №2: За по-стабилна работа на алгоритъма за едновременно локализиране и картографиране (SLAM) за мобилни роботи, базирани на филтри за частици, разработчиците решиха да използват алгоритъма за повторно вземане на проби колелото. В даден момент от работата на алгоритъма в паметта остава извадка от 5 „частици” с тегла w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0, 5 и w(0,8) = XNUMX. При каква минимална прагова стойност на ефективния размер на извадката при дадена итерация ще започне механизмът за повторно вземане на проби. Напишете отговора си в десетичен формат с точност до един знак след десетичната запетая.
Как се приготвя. Можете да оцените вашите знания и перспективи, като използвате контролния списък. Участниците в направление "Роботика" трябва:
- Да се познават принципите на моделиране на роботи, характеристиките на съвременните сензори и как да се получи сензорна информация.
- Да знае и да може да прилага на практика методите и алгоритмите за планиране на траекторията и автоматичното управление, както и обработката на сензорна информация.
- Има умения за структурно и обектно-ориентирано програмиране. Да може да работи в среди за разработка на роботизирани системи.
- Познаване на принципите, основните характеристики и характеристики на изчислителната част, задвижванията и сензорите на съвременните роботи. Притежава умения за планиране и поставяне на експерименти.
За да "издърпате" някоя от зоните, можете да обърнете внимание . Там са анализирани някои задачи от предишни олимпиади. Има и специализирана литература, например:
Още книги
И онлайн курсове по Openedu, Coursera и Edx
Допълнителна информация за олимпиадата:
Източник: www.habr.com