Β«"minangka kompetisi kanggo sarjana lan master humaniora lan spesialisasi teknis. Iki diatur dening perusahaan IT Rusia gedhe lan universitas paling kuat ing negara, kalebu Universitas ITMO. Dina iki kita ngomong babagan tujuan Olimpiade lan rong wilayah sing diawasi universitas kita - "Data Big" lan "Robotics" (babagan liyane - ing habratopics sabanjure).
Foto: /unsplash.com
Sawetara tembung babagan Olimpiade
Tujuan. Netepake kawruh siswa lan ngenalake syarat majikan. Siswa berkembang ing lapangan ilmiah sing dipilih, kerja ing perusahaan internasional. Majikan uga entuk manfaat - dheweke ora perlu ndhaptar maneh spesialis sing dilatih lan menehi salam marang karyawan sing mentas nyewa kanthi ukara: "Lali kabeh sing diwulangake ing universitas."
Kok melu? Pemenang mlebu universitas Rusia tanpa ujian. Sampeyan bisa entuk magang ing Yandex, Sberbank, IBS, Mail.ru lan perusahaan gedhe liyane. Paling taun, nawakake saka perusahaan Russian luwih saka patang atus peserta paling apik. Uga, siswa sing wis mbuktekake awake dhewe bakal bisa ngunjungi .
Sapa sing melu? Siswa kabeh spesialisasi - teknis, kamanungsan lan ilmu alam. Saliyane lulusan, mahasiswa pascasarjana, warga lan mahasiswa universitas manca.
Format acara. Sampeyan bisa ndhaptar nganti 18 November. Tahap kualifikasi online bakal ditindakake wiwit tanggal 22 Nopember nganti 8 Desember, nanging sampeyan bisa ngliwati yen sampeyan sukses ngrampungake paling ora rong . Pemenang babak kualifikasi bakal maju menyang kompetisi intramural ing universitas utama ing saindenging negara, sing dijadwalake Januari - Maret. Asil saka Olimpiade "Aku Profesional" bakal diterbitake ing April .
Taun iki Olimpiade kalebu 68 wilayah. Spesialis Universitas ITMO ngawasi lima: "Fotonik", "Informasi lan Keamanan Cyber", "Teknologi Pemrograman lan Informasi", uga "Data Besar" lan "Robotik". Kita bakal pitutur marang kowe liyane babagan loro pungkasan.
Big Data
Wilayah iki nyakup kabeh teknologi siklus urip Big Data, kalebu koleksi, panyimpenan, pangolahan, model lan interpretasi. Pemenang bakal bisa mlebu program master ing Universitas ITMO tanpa ujian kanggo program: "Matematika Terapan lan Informatika", "Kesehatan Digital", "Teknologi Keuangan Data Besar" lan .
Peserta uga bakal duwe kesempatan kanggo magang ing spesialisasi ilmuwan data lan insinyur data ing perusahaan mitra. Iki minangka Pusat Riset Kognitif Nasional, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank lan ER-Telecom.
"Ing taun-taun pungkasan, bidang Big Data saya tambah populer. Teknologi kanggo koleksi lan panyimpenan data utami berkembang, mekanisme digital anyar muncul (ing bidang IoT lan jaringan sosial) kanggo ngrekam proses sing sadurunge ora bisa diamati, "komentar Alexander Valerievich Bukhanovsky, direktur. Universitas ITMO. "Ing wektu sing padha, perhatian dibayar ora mung kanggo ngatur proses nyimpen lan nggunakake data, nanging uga kanggo mbenerake kesimpulan lan keputusan, uga nggawe model prediktif."
Apa sing bakal dadi tugas? Tim nyiapake Universitas ITMO. Dheweke nganggep kasunyatan manawa spesialis Big Data kudu duwe kawruh dhasar babagan teori kemungkinan lan statistik matematika, uga sinau mesin. Nduwe pemahaman babagan logika lan metodologi sistem intelijen buatan modern lan nganggo R, Java, Scala, Python (utawa alat liyane kanggo ngrampungake masalah praktis).
Ing ngisor iki kita menehi conto masalah saka salah sawijining tahapan Olimpiade.
Tuladha tugas: Ana 50 server ing kluster, kanthi 12 inti sing kasedhiya ing saben. Sumber daya antarane mappers lan reducer disebarake kanthi dinamis (ora ana divisi sumber daya sing ketat). Tulis carane akeh menit tugas MapReduce sing mbutuhake 1000 mappers bakal mbukak ing kluster kuwi. Ing kasus iki, wektu operasi siji mapper yaiku 20 menit. Yen sampeyan mung ninggalake 1 reducer ing tugas kasebut, mula bakal ngolah kabeh data sajrone 1000 menit. Jawaban ditampa akurat kanggo siji panggonan desimal.
A. 44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0Jawaban sing benerC
Carane nyiyapake. Sampeyan bisa miwiti karo sumber daya ing ngisor iki:
- . Bisa migunani kanggo karya mandiri kanthi kode sumber kanggo ngrampungake masalah.
- . Karya dhasar nyritakake kenapa model probabilistik mbutuhake konstruksi matematika kaya Ο-aljabar.
- . Buku prasaja lan migunani sing njelasake dhasar kalkulus probabilistik saka acara acak.
Sawetara buku sing kasedhiya babagan statistik terapan kanggo macem-macem lapangan kegiatan. Penulis mung nanging kanthi efektif nerangake logika ngatasi masalah titik lan estimasi interval:
Referensi
Informasi uga bisa ditemokake ing kursus tematik ing situs web Olimpiade.
Robotika
Robotika nggabungake disiplin kayata algoritma, elektronik lan mekanika. Arah iki kudu dipilih kanggo sing wis sinau utawa nyiapake kanggo mlebu program master lan pascasarjana ing teknik perangkat lunak, mekanika terapan, matematika terapan lan ilmu komputer utawa teknik elektronik. Siswa sing wis kabukten bisa ndhaptar program gratis "",""Lan""universitas kita.
Apa sing bakal dadi tugas? Siswa master lan sarjana ngrampungake tugas sing beda-beda. Nanging, kabeh tugas nyoba kawruh Komplek saka teori kontrol, Processing informasi lan modeling robot. Contone, peserta bakal dijaluk mriksa stabilitas utawa kontrol sistem, milih struktur, utawa ngetung koefisien regulator.
"Kita kudu ngatasi masalah kinematika langsung utawa kuwalik kanggo robot seluler utawa manipulatif, nggarap sistem Jacobian lan goleki wektu imbangan ing sendi miturut beban eksternal sing diwenehake," ujare Sergei Alekseevich Kolyubin, wakil direktur. ing ITMO. "Ana tugas pemrograman - sampeyan kudu nulis program cilik kanggo model robot utawa ngrancang lintasan ing Python utawa C ++."
Ing final, siswa kudu program robot kanggo nindakake tugas saka perusahaan partner: Railways Rusia, Diakont, KUKA, etc. Proyèk sing ana hubungane karo drone kanggo darat lan udhara, uga robot kolaborasi sing digunakake ing kondisi kontak fisik karo lingkungan. Format kompetisi meh padha . Kaping pisanan, siswa nggarap simulator, lan banjur ing hardware nyata.
Sabanjure, kita bakal nimbang sawetara opsi kanggo tugas ing lapangan Robotika sing bisa ditemoni siswa. Ing ngisor iki conto kanggo pelamar kanggo program master:
Tuladha tugas #1: Robot kinematika otomotif obah kanthi kacepetan linear v=0,3 m/s. Roda setir diuripake kanthi sudut w = 0,2 rad. Yen radius roda robot padha karo r = 0,02 m, lan dawa lan trek robot padha karo L = 0,3 m lan d = 0,2 m, apa sing bakal dadi kecepatan sudut saben roda mburi. w1 lan w2, ditulis ing rad / s?
Ketik jawaban sampeyan ing format rong nomer sing dipisahake karo spasi, akurat nganti desimal kapindho, kanthi tandha tandha.Tuladha tugas #2: Apa sing bisa dadi tandha astatisme ing sistem tertutup relatif marang pengaruh referensi, yen analisis ditindakake miturut diagram struktural sistem kasebut?
ananΓ© pranala aperiodik ing sirkuit mbukak;
ngarsane pranala nggabungake becik ing daur ulang mbukak;
ananΓ© pranala osilasi lan konservatif ing sirkuit sing mbukak.
Mangkene masalah kanggo sing mlebu sekolah pascasarjana utawa residensi:
Tuladha tugas #1: Tokoh kasebut nuduhake manipulator robot kanthi kinematik sing berlebihan kanthi 7 sendi rotasi. Gambar kasebut nuduhake sistem koordinat basis robot {s} kanthi vektor sumbu-y jejeg bidang kaca, sistem koordinat {b} disambungake menyang flange lan collinear karo {s}. Robot kasebut digambarake ing konfigurasi sing koordinat sudut kabeh pranala padha karo 0. Sumbu heliks kanggo pitung pasangan kinematik ditampilake ing gambar kasebut (arah arah jarum jam positif). Sumbu sendi 2, 4 lan 6 diarahake bebarengan, sumbu sendi 1, 3 5 lan 7 padha karo sumbu sistem koordinat awal pangkalan. Ukuran link L1 = 0,34 m, L2 = 0,4 m, L3 = 0,4 m, lan L4 = 0,15 m.
Tuladha tugas #2: Kanggo operasi sing luwih stabil saka algoritma lokalisasi lan pemetaan simultan (SLAM) kanggo robot seluler adhedhasar saringan partikel, pangembang mutusake nggunakake algoritma resampling wheel resampling. Ing titik tartamtu ing operasi algoritma, sampel 5 "partikel" kanthi bobot w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0 tetep ana ing memori. lan w(5) = 0,8. Ing nilai ambang minimal ukuran sampel efektif ing iterasi tartamtu, mekanisme resampling bakal diluncurake. Tulis jawaban sampeyan ing format desimal kanthi akurat nganti siji desimal.
Carane nyiyapake. Sampeyan bisa ngevaluasi kawruh lan prospek nggunakake dhaptar mriksa. Peserta ing jurusan Robotika kudu:
- Ngerti prinsip modeling robot, karakteristik sensor modern lan cara kanggo entuk informasi sensori.
- Ngerti lan bisa ditrapake ing metode praktik lan algoritma kanggo perencanaan lintasan lan kontrol otomatis, uga ngolah informasi sensori.
- Nduwe katrampilan ing pemrograman terstruktur lan berorientasi obyek. Bisa kerja ing lingkungan pangembangan kanggo sistem robot.
- Ngerti prinsip, ciri utama lan fitur operasi saka bagean komputasi, drive lan sensor saka robot modern. Nduwe katrampilan kanggo ngrancang lan nyiyapake eksperimen.
Kanggo "nyenyet" samubarang wilayah, sampeyan bisa menehi perhatian . Sawetara masalah saka Olimpiade sadurunge dibahas ing kana. Ana uga sastra khusus, contone:
Buku liyane
Lan kursus online ing Openedu, Coursera lan Edx
Informasi tambahan babagan Olimpiade:
Source: www.habr.com