«“adalah kompetisi untuk sarjana dan magister bidang humaniora dan spesialisasi teknik. Acara ini diselenggarakan oleh perusahaan IT besar Rusia dan universitas terkuat di negara itu, termasuk Universitas ITMO. Hari ini kita berbicara tentang tujuan Olimpiade dan dua bidang yang diawasi oleh universitas kami - “Data Besar” dan “Robotika” (selebihnya - di habratopics berikutnya).
View: /Unsplash.com
Beberapa kata tentang Olimpiade
Tujuan. Menilai pengetahuan siswa dan memperkenalkan mereka pada persyaratan pemberi kerja. Siswa berkembang di bidang keilmuan pilihan mereka, bekerja di perusahaan internasional. Majikan juga mendapat manfaat - dia tidak perlu mendaftarkan ulang spesialis terlatih dan menyapa karyawan baru dengan kalimat: "Lupakan semua yang diajarkan di universitas."
Mengapa berpartisipasi? Pemenang masuk universitas Rusia tanpa ujian. Anda bisa magang di Yandex, Bank Tabungan, IBS, Mail.ru dan perusahaan besar lainnya. Tahun lalu, tawaran dari perusahaan Rusia lebih dari empat ratus peserta terbaik. Selain itu, siswa yang telah membuktikan diri juga dapat berkunjung .
Siapa yang berpartisipasi? Siswa dari semua spesialisasi - teknik, humaniora dan ilmu alam. Selain lulusan, mahasiswa pascasarjana, penduduk dan mahasiswa universitas asing.
Format acara. Anda dapat mendaftar hingga 18 November. Tahap kualifikasi online akan berlangsung pada tanggal 22 November hingga 8 Desember, namun Anda dapat melewatinya jika berhasil menyelesaikan setidaknya dua . Pemenang babak kualifikasi akan maju ke kompetisi intramural di universitas-universitas besar di seluruh negeri, yang dijadwalkan pada bulan Januari - Maret. Hasil Olimpiade “Saya Seorang Profesional” akan dipublikasikan pada bulan April .
Olimpiade tahun ini meliputi 68 bidang. Spesialis Universitas ITMO mengawasi lima di antaranya: “Fotonik”, “Informasi dan Keamanan Siber”, “Teknologi Pemrograman dan Informasi”, serta “Data Besar” dan “Robotika”. Kami akan memberi tahu Anda lebih banyak tentang dua yang terakhir.
Data besar
Area ini mencakup semua teknologi siklus hidup Big Data, termasuk pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, pemodelan, dan interpretasinya. Pemenang akan dapat memasuki program master di ITMO University tanpa ujian untuk program: “Matematika Terapan dan Informatika”, “Kesehatan Digital”, “Teknologi Keuangan Big Data” dan .
Peserta juga berkesempatan untuk menjalani magang pada spesialisasi data scientist dan data engineer di perusahaan mitra. Ini adalah Pusat Penelitian Kognitif Nasional, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank dan ER-Telecom.
“Dalam beberapa tahun terakhir, bidang Big Data menjadi semakin populer. Teknologi untuk pengumpulan dan penyimpanan data primer sedang berkembang, mekanisme digital baru bermunculan (di bidang IoT dan jejaring sosial) untuk merekam proses yang sebelumnya tidak dapat diobservasi,” komentar Alexander Valerievich Bukhanovsky, direktur Universitas ITMO. “Pada saat yang sama, perhatian diberikan tidak hanya pada cara mengatur proses penyimpanan dan penggunaan data, tetapi juga pada pembenaran kesimpulan dan keputusan, serta pembuatan model prediktif.”
Apa tugasnya? Tim mempersiapkan mereka Universitas ITMO. Mereka memperhitungkan fakta bahwa seorang spesialis Big Data harus memiliki pengetahuan dasar dalam teori probabilitas dan statistik matematika, serta pembelajaran mesin. Memiliki pemahaman tentang logika dan metodologi sistem kecerdasan buatan modern dan menguasai R, Java, Scala, Python (atau alat lain untuk memecahkan masalah praktis).
Di bawah ini kami berikan contoh soal dari salah satu tahapan olimpiade.
Contoh tugas: Ada 50 server di cluster, dengan masing-masing 12 core tersedia. Sumber daya antara pembuat peta dan pereduksi didistribusikan kembali secara dinamis (tidak ada pembagian sumber daya yang ketat). Tuliskan berapa menit tugas MapReduce yang memerlukan 1000 pembuat peta akan dijalankan pada kluster tersebut. Dalam hal ini, waktu pengoperasian satu pembuat peta adalah 20 menit. Jika Anda hanya menyisakan 1 peredam dalam tugas, maka semua data akan diproses dalam 1000 menit. Jawabannya diterima akurat hingga satu tempat desimal.
Sebuah 44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0Jawaban yang benarC
Bagaimana mempersiapkannya. Anda dapat memulai dengan sumber daya berikut:
- . Ini dapat berguna untuk pekerjaan mandiri dengan kode sumber untuk memecahkan masalah.
- . Karya mendasar ini menjelaskan mengapa model probabilistik memerlukan konstruksi matematika seperti σ-aljabar.
- . Sebuah buku sederhana dan bermanfaat yang menguraikan dasar-dasar kalkulus probabilistik kejadian acak.
Beberapa lagi tersedia buku tentang statistika terapan untuk berbagai bidang kegiatan. Penulisnya secara sederhana namun efektif menjelaskan logika penyelesaian masalah estimasi titik dan interval:
Referensi
Informasi juga dapat ditemukan dalam kursus tematik di situs web Olimpiade.
Robotika
Robotika menggabungkan disiplin ilmu seperti algoritma, elektronik dan mekanik. Jurusan ini layak dipilih bagi mereka yang sudah belajar atau bersiap memasuki program magister dan pascasarjana di bidang rekayasa perangkat lunak, mekanika terapan, matematika terapan dan ilmu komputer atau teknik elektronik. Terbukti siswa dapat mendaftar program secara gratis”"""Dan""dari universitas kita.
Apa tugasnya? Mahasiswa master dan sarjana menyelesaikan tugas yang berbeda. Namun, semua tugas menguji pengetahuan kompleks tentang teori kontrol, pemrosesan informasi, dan pemodelan robot. Misalnya, peserta akan diminta memeriksa stabilitas atau pengendalian suatu sistem, memilih struktur, atau menghitung koefisien regulator.
“Kita harus memecahkan masalah kinematika langsung atau terbalik untuk robot bergerak atau manipulatif, bekerja dengan sistem Jacobian dan mencari momen keseimbangan pada sambungan di bawah beban eksternal tertentu,” kata Sergey Alekseevich Kolyubin, wakil direktur di ITMO. “Akan ada tugas pemrograman - Anda perlu menulis program kecil untuk memodelkan robot atau merencanakan lintasan dengan Python atau C++.”
Pada tahap akhir, mahasiswa harus memprogram robot untuk menjalankan tugas dari perusahaan mitra: Russian Railways, Diakont, KUKA, dll. Proyek tersebut terkait dengan drone untuk darat dan udara, serta robot kolaboratif yang bekerja dalam kondisi kontak fisik dengan robot. lingkungan. Format kompetisinya mirip . Pertama, siswa mengerjakan simulator, dan kemudian pada perangkat keras nyata.
Selanjutnya, kita akan mempertimbangkan beberapa pilihan tugas di bidang Robotika yang mungkin dihadapi siswa. Berikut contoh pelamar program magister:
Contoh tugas #1: Robot kinematika otomotif bergerak dengan kecepatan linier v=0,3 m/s. Roda kemudi diputar dengan sudut w=0,2 rad. Jika jari-jari roda robot sama dengan r=0,02 m, dan panjang serta lintasan robot masing-masing sama dengan L=0,3 m dan d=0,2 m, berapakah kecepatan sudut masing-masing roda belakang? w1 dan w2, dinyatakan dalam rad/s ?
Masukkan jawaban Anda dalam format dua angka yang dipisahkan spasi, akurat hingga desimal kedua, dengan memperhatikan tanda.Contoh tugas #2: Apa yang dapat menjadi tanda astatisme pada sistem tertutup sehubungan dengan pengaruh referensi, jika analisis dilakukan sesuai dengan diagram struktur sistem?
adanya hubungan aperiodik pada rangkaian terbuka;
adanya tautan pengintegrasian yang ideal dalam loop terbuka;
adanya tautan osilasi dan konservatif di sirkuit terbuka.
Berikut permasalahan bagi mereka yang memasuki sekolah pascasarjana atau residensi:
Contoh tugas #1: Gambar tersebut menunjukkan manipulator robot dengan kinematika redundan dengan 7 sambungan putar. Gambar tersebut menunjukkan sistem koordinat alas robot {s} dengan vektor sumbu y tegak lurus bidang halaman, sistem koordinat {b} dihubungkan pada sayap dan segaris dengan {s}. Robot digambarkan dalam konfigurasi di mana koordinat sudut semua tautan sama dengan 0. Sumbu heliks untuk tujuh pasangan kinematik ditunjukkan pada gambar (arah positif berlawanan arah jarum jam). Sumbu sambungan 2, 4 dan 6 berarah bersama, sumbu sambungan 1, 3 5 dan 7 identik dengan sumbu sistem koordinat awal alas. Ukuran sambungan L1 = 0,34 m, L2 = 0,4 m, L3 = 0,4 m, dan L4 = 0,15 m.
Contoh tugas #2: Untuk pengoperasian algoritma lokalisasi dan pemetaan simultan (SLAM) yang lebih stabil untuk robot seluler berdasarkan filter partikel, pengembang memutuskan untuk menggunakan algoritma resampling wheel resampling. Pada titik tertentu dalam operasi algoritma, sampel 5 “partikel” dengan bobot w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0 tersisa di memori. dan w(5) = 0,8. Pada nilai ambang batas minimum ukuran sampel efektif pada iterasi tertentu, mekanisme pengambilan sampel ulang akan diluncurkan. Tulis jawaban Anda dalam format desimal akurat hingga satu tempat desimal.
Bagaimana mempersiapkannya. Anda dapat mengevaluasi pengetahuan dan prospek Anda menggunakan daftar periksa. Peserta jurusan Robotika harus:
- Mengetahui prinsip pemodelan robot, karakteristik sensor modern, dan metode memperoleh informasi sensorik.
- Mengetahui dan mampu menerapkan dalam praktik metode dan algoritma untuk perencanaan lintasan dan kontrol otomatis, serta pemrosesan informasi sensorik.
- Memiliki keterampilan dalam pemrograman terstruktur dan berorientasi objek. Mampu bekerja di lingkungan pengembangan untuk sistem robot.
- Ketahui prinsip, karakteristik utama, dan fitur pengoperasian bagian komputasi, penggerak, dan sensor robot modern. Memiliki keterampilan untuk merencanakan dan mengatur eksperimen.
Untuk “mengencangkan” salah satu area, Anda dapat memperhatikannya . Beberapa permasalahan dari olimpiade sebelumnya dibahas di sana. Ada juga literatur khusus, misalnya:
Lebih banyak buku
Dan kursus online di Openedu, Coursera dan Edx
Informasi tambahan tentang Olimpiade:
Sumber: www.habr.com