«"on konkurss humanitaar- ja tehnikaerialade bakalaureuse- ja magistriõppes. Seda korraldavad suured Venemaa IT-firmad ja riigi tugevaimad ülikoolid, sealhulgas ITMO Ülikool. Täna räägime olümpiaadi eesmärkidest ja kahest valdkonnast, mida meie ülikool jälgib - "Big Data" ja "Robootika" (ülejäänutest - meie järgmistes habratoopides).
vaade: /unsplash.com
Paar sõna olümpiamängudest
Eesmärk. Hinnata õpilaste teadmisi ja tutvustada neile tööandjate nõudeid. Õpilased arenevad valitud teadusvaldkonnas, töötades rahvusvahelistes ettevõtetes. Kasu on ka tööandjal - tal pole vaja koolitatud spetsialiste ümber registreerida ja äsja tööle võetud töötajaid tervitada lausega: "Unusta kõik, mida ülikoolis õpetati."
Miks osaleda? Võitjad astuda Venemaa ülikoolidesse ilma eksamiteta. Praktika saab teha Yandexis, Sberbankis, IBS-is, Mail.ru-s ja teistes suurkorporatsioonides. Eelmisel aastal Venemaa ettevõtete pakkumised üle neljasaja parima osaleja. Samuti saavad külla end tõestanud õpilased .
Kes osalevad? Kõikide erialade üliõpilased - tehnika-, humanitaar- ja loodusteadused. Lisaks lõpetajatele, magistrandidele, välisülikoolide residentidele ja üliõpilastele.
Sündmuse formaat. Registreeruda saab kuni 18. novembrini. Veebipõhine kvalifikatsioonietapp toimub 22. novembrist 8. detsembrini, kuid võid selle vahele jätta, kui läbid vähemalt kaks . Kvalifikatsioonivooru võitjad pääsevad üle riigi suuremates ülikoolides toimuvatele sisevõistlustele, mis on kavandatud jaanuarist märtsini. “Olen professionaalne” olümpiaadi tulemused avalikustatakse aprillis .
Tänavu hõlmab olümpiaad 68 ala. ITMO ülikooli spetsialistid juhendavad neist viit: "Fotoonika", "Info ja küberturvalisus", "Programmeerimine ja infotehnoloogiad", samuti "Big Data" ja "Robootika". Räägime teile kahest viimasest lähemalt.
Suured andmed
See valdkond hõlmab kõiki suurandmete elutsükli tehnoloogiaid, sealhulgas nende kogumist, salvestamist, töötlemist, modelleerimist ja tõlgendamist. Võitjad pääsevad ITMO ülikooli magistriõppesse ilma eksamiteta programmidele: “Rakendusmatemaatika ja informaatika”, “Digitervis”, “Big Data Finantstehnoloogiad” ja .
Samuti on osalejatel võimalus läbida praktika partnerettevõtetes andmeteadlase ja andmeinseneri erialadel. Need on Riiklik Kognitiivsete Uuringute Keskus, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank ja ER-Telecom.
„Viimastel aastatel on suurandmete valdkond muutunud järjest populaarsemaks. Esmaste andmete kogumise ja salvestamise tehnoloogiad arenevad, tekivad uued digitaalsed mehhanismid (IoT ja sotsiaalsete võrgustike valdkonnas) varem jälgimatute protsesside salvestamiseks,“ kommenteerib direktor Aleksandr Valerievich Bukhanovski. ITMO ülikool. "Samas pööratakse tähelepanu mitte ainult andmete säilitamise ja kasutamise protsessi korraldamisele, vaid ka järelduste ja otsuste põhjendamisele ning ennustavate mudelite loomisele."
Millised saavad olema ülesanded? Meeskond valmistab need ette ITMO ülikool. Need arvestavad sellega, et Big Data spetsialistil peavad olema algteadmised tõenäosusteooriast ja matemaatilisest statistikast ning masinõppest. Omama arusaama kaasaegsete tehisintellektisüsteemide loogikast ja metoodikast ning valdama R, Java, Scala, Python (või muid praktiliste probleemide lahendamise vahendeid).
Allpool toome näite ühest olümpiaadi etapist.
Näidisülesanne: Klastris on 50 serverit, millest igaühes on 12 tuuma. Ressursid kaardistajate ja redutseerijate vahel jagatakse ümber dünaamiliselt (ressursi ranget jaotust ei ole). Kirjutage, mitu minutit MapReduce'i ülesanne, mis nõuab 1000 kaardistajat, sellises klastris töötab. Sel juhul on ühe kaardistaja tööaeg 20 minutit. Kui jätate ülesandesse ainult 1 reduktor, töötleb see kõik andmed 1000 minutiga. Vastus võetakse vastu ühe kümnendkoha täpsusega.
A. 44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0Õige vastusC
Kuidas valmistada. Võite alustada järgmiste ressurssidega.
- . See võib olla kasulik iseseisvaks tööks lähtekoodidega probleemide lahendamiseks.
- . Põhitöö ütleb, miks tõenäosusmudelid vajavad sellist matemaatilist konstruktsiooni nagu σ-algebra.
- . Lihtne ja kasulik raamat, mis toob välja juhuslike sündmuste tõenäosusarvutuse põhitõed.
Saadaval on veel mitmeid rakendusstatistika raamatuid erinevate tegevusvaldkondade kohta. Nende autorid selgitavad lihtsalt, kuid tõhusalt punktide ja intervallide hindamise probleemide lahendamise loogikat:
Viited
Teavet leiab ka temaatilistest kursustest olümpiamängude veebisaidil.
Robootika
Robootika ühendab endas selliseid erialasid nagu algoritmid, elektroonika ja mehaanika. Selle suuna peaksid valima need, kes juba õpivad või valmistuvad sisseastumiseks tarkvaratehnika, rakendusmehaanika, rakendusmatemaatika ja informaatika või elektroonikateaduse erialal. Tõestatud õpilased saavad programmidesse tasuta registreeruda """"Ja""meie ülikoolist.
Millised saavad olema ülesanded? Magistri- ja bakalaureuseõppe üliõpilased lahendavad erinevaid ülesandeid. Kõik ülesanded kontrollivad aga keerukaid teadmisi juhtimisteooriast, infotöötlusest ja robotite modelleerimisest. Näiteks palutakse osalejatel kontrollida süsteemi stabiilsust või juhitavust, valida struktuur või arvutada regulaatori koefitsiendid.
"Peame lahendama mobiilse või manipuleeritava roboti otsese või pöördkinemaatilise probleemi, töötama süsteemi jakobikuga ja otsima antud väliskoormuse all liigestes tasakaalustusmomente," ütleb direktori asetäitja Sergei Aleksejevitš Koljubin. ITMO-s. "Seal on programmeerimisülesanded - peate kirjutama väikese programmi roboti modelleerimiseks või trajektooride planeerimiseks Pythonis või C++ keeles."
Finaalis peavad õpilased programmeerima roboti täitma ülesandeid partnerettevõtetelt: Venemaa Raudtee, Diakont, KUKA jt. Projektid on seotud maa- ja õhudroonidega, aga ka koostöörobotidega, mis töötavad füüsilise kontakti tingimustes. keskkond. Võistluse formaat sarnaneb . Esiteks töötavad õpilased simulaatoril ja seejärel päris riistvara kallal.
Järgmisena kaalume mitmeid võimalusi robootikavaldkonna ülesannete jaoks, millega õpilased võivad kokku puutuda. Siin on näited magistriõppesse kandideerijatele:
Näidisülesanne nr 1: Autokinemaatika robot liigub lineaarse kiirusega v=0,3 m/s. Rool pööratakse nurga w=0,2 rad. Kui roboti rataste raadius on võrdne r=0,02 m ning roboti pikkus ja rööbastee on vastavalt L=0,3 m ja d=0,2 m, siis millised on mõlema tagaratta nurkkiirused w1 ja w2, väljendatuna rad/s ?
Sisestage oma vastus kahe tühikuga eraldatud numbri vormingus teise kümnendkoha täpsusega, võttes arvesse märki.Näidisülesanne nr 2: Mis võib olla astatismist suletud süsteemis võrdlusmõju suhtes, kui analüüs viiakse läbi süsteemi struktuurskeemi järgi?
perioodiliste linkide olemasolu avatud vooluringis;
ideaalsete integreerivate linkide olemasolu avatud ahelas;
võnkuvate ja konservatiivsete linkide olemasolu avatud ahelas.
Siin on probleemid nende jaoks, kes astuvad kõrgkooli või residentuuri:
Näidisülesanne nr 1: Joonisel on üleliigse kinemaatikaga robotmanipulaator, millel on 7 pöördeliigendit. Joonisel on kujutatud roboti baaskoordinaatide süsteem {s}, mille y-telje vektor on lehekülje tasapinnaga risti, koordinaatide süsteem {b} on ühendatud äärikuga ja kollineaarne {s}-ga. Robot on kujutatud konfiguratsioonis, milles kõigi lülide nurkkoordinaadid on 0. Seitsme kinemaatilise paari spiraalsed teljed on näidatud joonisel (positiivne vastupäeva). Liigendite 2, 4 ja 6 teljed on ühiselt suunatud, liigendite 1, 3 5 ja 7 teljed on identsed aluse algkoordinaatsüsteemi telgedega. Lingi suurused L1 = 0,34 m, L2 = 0,4 m, L3 = 0,4 m ja L4 = 0,15 m.
Näidisülesanne nr 2: Mobiilsete robotite osakeste filtritel põhineva üheaegse lokaliseerimise ja kaardistamise (SLAM) algoritmi stabiilsemaks tööks otsustasid arendajad kasutada resampling wheel resampling algoritmi. Algoritmi töö teatud punktis jäi mällu 5 "osakest" koosnev valim kaaluga w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0. 5 ja w(0,8) = XNUMX. Millise efektiivse valimi suuruse minimaalse läviväärtuse korral antud iteratsioonil taasvalimise mehhanism käivitatakse. Kirjutage oma vastus kümnendkoha täpsusega koma.
Kuidas valmistada. Saate oma teadmisi ja väljavaateid hinnata kontrollnimekirja abil. Robootika erialal osalejad peavad:
- Teadma robotite modelleerimise põhimõtteid, kaasaegsete andurite omadusi ja sensoorse informatsiooni saamise meetodeid.
- Teadma ja oskama praktikas rakendada meetodeid ja algoritme trajektoori planeerimiseks ja automaatjuhtimiseks ning sensoorse info töötlemiseks.
- Omama struktureeritud ja objektorienteeritud programmeerimise oskusi. Oskab töötada robotsüsteemide arenduskeskkondades.
- Teadma kaasaegsete robotite arvutusosa, ajamite ja andurite põhimõtteid, põhiomadusi ja tööomadusi. Omama oskusi katseid planeerida ja paika panna.
Tähelepanu võib pöörata mõne piirkonna "pingutamiseks". . Seal käsitletakse mõningaid eelmiste olümpiaadide probleeme. On ka erialakirjandust, näiteks:
Veel raamatuid
Ja veebikursused Openedu, Coursera ja Edxi kohta
Lisainfo olümpiaadi kohta:
Allikas: www.habr.com