«“เป็นการแข่งขันสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีและปริญญาโทสาขามนุษยศาสตร์และสาขาวิชาเฉพาะทาง จัดโดยบริษัทไอทีขนาดใหญ่ของรัสเซียและมหาวิทยาลัยที่แข็งแกร่งที่สุดของประเทศ รวมถึงมหาวิทยาลัย ITMO วันนี้เรากำลังพูดถึงเป้าหมายของการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกและสองด้านที่มหาวิทยาลัยของเราดูแล - "ข้อมูลขนาดใหญ่" และ "วิทยาการหุ่นยนต์" (เกี่ยวกับส่วนที่เหลือ - ในหัวข้อนิสัยครั้งต่อไปของเรา)
View: / อันสแปลช.คอม
คำไม่กี่คำเกี่ยวกับโอลิมปิก
วัตถุประสงค์. ประเมินความรู้ของนักเรียนและแนะนำให้พวกเขารู้จักกับข้อกำหนดของนายจ้าง นักศึกษาจะได้พัฒนาในสาขาวิทยาศาสตร์ที่ตนเลือก โดยทำงานในบริษัทนานาชาติ นายจ้างยังได้รับประโยชน์อีกด้วย - เขาไม่จำเป็นต้องลงทะเบียนผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมซ้ำอีกครั้ง และทักทายพนักงานใหม่ด้วยวลี: "ลืมทุกสิ่งที่คุณเคยเรียนที่มหาวิทยาลัย"
ทำไมต้องเข้าร่วม? ผู้ชนะ เข้ามหาวิทยาลัยในรัสเซียโดยไม่ต้องสอบ คุณสามารถฝึกงานได้ที่ Yandex, Sberbank, IBS, Mail.ru และองค์กรขนาดใหญ่อื่น ๆ เมื่อปีที่แล้วข้อเสนอจากบริษัทรัสเซีย ผู้เข้าร่วมที่ดีที่สุดมากกว่าสี่ร้อยคน นอกจากนี้นักศึกษาที่พิสูจน์ตัวเองแล้วจะสามารถเข้าชมได้ .
ใครบ้างที่เข้าร่วม? นักศึกษาทุกสาขาเฉพาะทาง - เทคนิค มนุษยศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ นอกจากผู้สำเร็จการศึกษา นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ผู้อยู่อาศัย และนักศึกษามหาวิทยาลัยต่างประเทศแล้ว
รูปแบบกิจกรรม สามารถลงทะเบียนได้ถึงวันที่ 18 พฤศจิกายน รอบคัดเลือกออนไลน์จะมีขึ้นตั้งแต่วันที่ 22 พฤศจิกายนถึง 8 ธันวาคม แต่คุณสามารถข้ามขั้นตอนนี้ได้หากคุณทำสำเร็จอย่างน้อยสองครั้ง . ผู้ชนะในรอบคัดเลือกจะได้ผ่านเข้าแข่งขันภายในมหาวิทยาลัยใหญ่ๆ ทั่วประเทศ ซึ่งมีกำหนดจัดขึ้นในช่วงเดือนมกราคม-มีนาคม ผลการแข่งขันโอลิมปิก "ฉันเป็นมืออาชีพ" จะมีการเผยแพร่ในเดือนเมษายน .
โอลิมปิกปีนี้รวม 68 พื้นที่ ผู้เชี่ยวชาญของมหาวิทยาลัย ITMO ดูแลห้าคน: "โฟโตนิกส์", "ข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์", "การเขียนโปรแกรมและเทคโนโลยีสารสนเทศ" รวมถึง "ข้อมูลขนาดใหญ่" และ "วิทยาการหุ่นยนต์" เราจะบอกคุณเพิ่มเติมเกี่ยวกับสองอันสุดท้าย
ข้อมูลใหญ่
พื้นที่นี้ครอบคลุมเทคโนโลยีทั้งหมดของวงจรชีวิต Big Data รวมถึงการรวบรวม การจัดเก็บ การประมวลผล การสร้างโมเดล และการตีความ ผู้ชนะจะสามารถเข้าเรียนหลักสูตรปริญญาโทที่ ITMO University ได้โดยไม่ต้องสอบสำหรับหลักสูตรต่างๆ: “คณิตศาสตร์ประยุกต์และสารสนเทศ”, “สุขภาพดิจิทัล”, “เทคโนโลยีทางการเงิน Big Data” และ .
ผู้เข้าร่วมจะมีโอกาสได้ฝึกงานในสาขาพิเศษของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลในบริษัทพันธมิตร เหล่านี้คือศูนย์วิจัยความรู้ความเข้าใจแห่งชาติ, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank และ ER-Telecom
“ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขา Big Data ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น เทคโนโลยีสำหรับการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลหลักกำลังพัฒนา กลไกดิจิทัลใหม่กำลังเกิดขึ้น (ในด้าน IoT และเครือข่ายโซเชียล) สำหรับการบันทึกกระบวนการที่ไม่สามารถสังเกตได้ก่อนหน้านี้” Alexander Valerievich Bukhanovsky ผู้อำนวยการให้ความเห็น มหาวิทยาลัยไอทีโม. “ในขณะเดียวกัน ความสนใจไม่เพียงแต่จะจ่ายให้กับวิธีจัดระเบียบกระบวนการจัดเก็บและการใช้ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการให้เหตุผลในการสรุปและการตัดสินใจ ตลอดจนการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์”
จะมีภารกิจอะไรบ้าง? ทางทีมงานก็เตรียมการไว้ มหาวิทยาลัยไอทีโม. โดยคำนึงถึงข้อเท็จจริงที่ว่าผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data จะต้องมีความรู้พื้นฐานในด้านทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติทางคณิตศาสตร์ รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง มีความเข้าใจในตรรกะและวิธีการของระบบปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ และพูด R, Java, Scala, Python (หรือเครื่องมืออื่น ๆ สำหรับการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติ)
ด้านล่างนี้เราจะยกตัวอย่างปัญหาจากขั้นตอนหนึ่งของการแข่งขันกีฬาโอลิมปิก
งานตัวอย่าง: มีเซิร์ฟเวอร์ 50 เครื่องในคลัสเตอร์ โดยมี 12 คอร์ที่พร้อมใช้งานในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ทรัพยากรระหว่างผู้ทำแผนที่และตัวลดจะถูกแจกจ่ายซ้ำแบบไดนามิก (ไม่มีการแบ่งทรัพยากรที่เข้มงวด) เขียนว่างาน MapReduce ที่ต้องใช้ผู้ทำแผนที่ 1000 คนจะทำงานบนคลัสเตอร์ดังกล่าวกี่นาที ในกรณีนี้ เวลาทำงานของผู้ทำแผนที่หนึ่งคนคือ 20 นาที หากคุณปล่อยให้เหลือเพียง 1 ตัวลดในงาน ระบบจะประมวลผลข้อมูลทั้งหมดภายใน 1000 นาที คำตอบได้รับการยอมรับอย่างถูกต้องถึงทศนิยมหนึ่งตำแหน่ง
44.6
43.2 B.
41.6 C.
D. 50.0คำตอบที่ถูกต้องC
ต้องเตรียมตัวอย่างไร. คุณสามารถเริ่มต้นด้วยแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
- . อาจมีประโยชน์สำหรับงานอิสระที่มีซอร์สโค้ดสำหรับการแก้ปัญหา
- . งานพื้นฐานบอกว่าเหตุใดแบบจำลองความน่าจะเป็นจึงต้องมีโครงสร้างทางคณิตศาสตร์เช่น σ-พีชคณิต
- . หนังสือที่เรียบง่ายและมีประโยชน์ซึ่งสรุปพื้นฐานของแคลคูลัสความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่ม
มีหนังสืออีกหลายเล่มเกี่ยวกับสถิติประยุกต์สำหรับกิจกรรมด้านต่างๆ ผู้เขียนอธิบายตรรกะในการแก้ปัญหาการประมาณค่าจุดและช่วงเวลาอย่างเรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ:
อ้างอิง
ข้อมูลสามารถพบได้ในหลักสูตรเฉพาะเรื่อง บนเว็บไซต์โอลิมปิก
หุ่นยนต์
วิทยาการหุ่นยนต์ผสมผสานสาขาวิชาต่างๆ เช่น อัลกอริธึม อิเล็กทรอนิกส์ และกลไกเข้าด้วยกัน ทิศทางนี้คุ้มค่าที่จะเลือกสำหรับผู้ที่กำลังศึกษาอยู่หรือเตรียมเข้าศึกษาหลักสูตรปริญญาโทและสูงกว่าปริญญาตรีในสาขาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ กลศาสตร์ประยุกต์ คณิตศาสตร์ประยุกต์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ นักเรียนที่ผ่านการพิสูจน์แล้วสามารถลงทะเบียนเรียนหลักสูตรได้ฟรี”'""และ"“ของมหาวิทยาลัยของเรา
จะมีภารกิจอะไรบ้าง? นักศึกษาระดับปริญญาโทและปริญญาตรีสามารถแก้ปัญหาต่างๆ ได้ อย่างไรก็ตาม งานทั้งหมดจะทดสอบความรู้ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับทฤษฎีการควบคุม การประมวลผลข้อมูล และการสร้างแบบจำลองหุ่นยนต์ ตัวอย่างเช่น ผู้เข้าร่วมจะถูกขอให้ตรวจสอบความเสถียรหรือการควบคุมของระบบ เลือกโครงสร้าง หรือคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ตัวควบคุม
“เราจะต้องแก้ปัญหาจลนศาสตร์โดยตรงหรือผกผันสำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่หรือหุ่นยนต์ควบคุม ทำงานร่วมกับจาโคเบียนของระบบ และมองหาช่วงเวลาที่สมดุลในข้อต่อภายใต้ภาระภายนอกที่กำหนด” Sergey Alekseevich Kolyubin รองผู้อำนวยการกล่าว ที่ ITMO. “จะมีงานด้านการเขียนโปรแกรม คุณต้องเขียนโปรแกรมขนาดเล็กสำหรับการสร้างแบบจำลองหุ่นยนต์หรือการวางแผนวิถีใน Python หรือ C++”
ในรอบชิงชนะเลิศ นักเรียนจะต้องตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์ให้ทำงานจากบริษัทพันธมิตร เช่น การรถไฟรัสเซีย, Diakont, KUKA ฯลฯ โปรเจ็กต์นี้เกี่ยวข้องกับโดรนทั้งทางบกและทางอากาศ รวมถึงหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานที่ทำงานในสภาวะที่มีการสัมผัสทางกายภาพกับ สิ่งแวดล้อม. รูปแบบการแข่งขันก็คล้ายๆกัน . ขั้นแรก นักเรียนทำงานกับเครื่องจำลอง จากนั้นจึงใช้ฮาร์ดแวร์จริง
ต่อไป เราจะพิจารณาตัวเลือกต่างๆ สำหรับงานในสาขาวิทยาการหุ่นยนต์ที่นักเรียนอาจเผชิญ นี่คือตัวอย่างสำหรับผู้สมัครหลักสูตรปริญญาโท:
งานตัวอย่าง #1: หุ่นยนต์จลนศาสตร์ของยานยนต์เคลื่อนที่ด้วยความเร็วเชิงเส้น v=0,3 m/s พวงมาลัยหมุนเป็นมุม w=0,2 rad ถ้ารัศมีของล้อของหุ่นยนต์เท่ากับ r=0,02 m และความยาวและระยะการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์เท่ากับ L=0,3 m และ d=0,2 m ตามลำดับ ความเร็วเชิงมุมของล้อหลังแต่ละล้อจะเป็นเท่าใด w1 และ w2 แสดงเป็น rad/s ?
ป้อนคำตอบของคุณในรูปแบบตัวเลขสองตัวคั่นด้วยช่องว่าง โดยให้แม่นยำถึงทศนิยมตำแหน่งที่สอง โดยคำนึงถึงเครื่องหมายด้วยงานตัวอย่าง #2: อะไรอาจเป็นสัญญาณของความแอสตาทิซึมในระบบปิดที่สัมพันธ์กับอิทธิพลของการอ้างอิง หากการวิเคราะห์ดำเนินการตามแผนภาพโครงสร้างของระบบ
การมีลิงก์เป็นระยะในวงจรเปิด
การมีลิงก์บูรณาการในอุดมคติในวงเปิด
การปรากฏตัวของการเชื่อมโยงแบบสั่นและแบบอนุรักษ์นิยมในวงจรเปิด
ปัญหาสำหรับผู้ที่เข้าศึกษาในระดับบัณฑิตศึกษาหรือที่อยู่อาศัยมีดังนี้:
งานตัวอย่าง #1: รูปภาพนี้แสดงหุ่นยนต์หุ่นยนต์ที่มีจลนศาสตร์ซ้ำซ้อนพร้อมข้อต่อในการหมุน 7 ข้อ รูปภาพแสดงระบบพิกัดฐานหุ่นยนต์ {s} ด้วยเวกเตอร์แกน y ที่ตั้งฉากกับระนาบหน้า ระบบพิกัด {b} เชื่อมต่อกับหน้าแปลนและแนวร่วมด้วย {s} หุ่นยนต์ถูกแสดงในรูปแบบที่พิกัดเชิงมุมของจุดเชื่อมต่อทั้งหมดเท่ากับ 0 แกนเกลียวสำหรับคู่จลน์ศาสตร์เจ็ดคู่ถูกแสดงในรูป (ทิศทางบวกทวนเข็มนาฬิกา) แกนของข้อต่อ 2, 4 และ 6 มีทิศทางร่วมกัน แกนของข้อต่อ 1, 3 5 และ 7 เหมือนกันกับแกนของระบบพิกัดเริ่มต้นของฐาน ขนาดลิงค์ L1 = 0,34 ม., L2 = 0,4 ม., L3 = 0,4 ม. และ L4 = 0,15 ม.
งานตัวอย่าง #2: เพื่อการทำงานที่เสถียรยิ่งขึ้นของอัลกอริธึมการแปลและการทำแผนที่ (SLAM) พร้อมกันสำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่ใช้ตัวกรองอนุภาค นักพัฒนาจึงตัดสินใจใช้อัลกอริธึมการสุ่มตัวอย่างล้อการสุ่มตัวอย่างใหม่ ณ จุดหนึ่งในการดำเนินการของอัลกอริทึม ตัวอย่าง "อนุภาค" 5 ตัวที่มีน้ำหนัก w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0 ยังคงอยู่ในหน่วยความจำ 5 และ w(0,8) = XNUMX กลไกการสุ่มตัวอย่างใหม่จะเริ่มใช้ที่ค่าเกณฑ์ขั้นต่ำของขนาดตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพในการวนซ้ำที่กำหนด เขียนคำตอบของคุณในรูปแบบทศนิยมให้แม่นยำถึงทศนิยมหนึ่งตำแหน่ง
ต้องเตรียมตัวอย่างไร. คุณสามารถประเมินความรู้และกลุ่มเป้าหมายของคุณได้โดยใช้รายการตรวจสอบ ผู้เข้าร่วมสาขาวิชาวิทยาการหุ่นยนต์จะต้อง:
- รู้หลักการของการสร้างแบบจำลองหุ่นยนต์ คุณลักษณะของเซ็นเซอร์สมัยใหม่ และวิธีการรับข้อมูลทางประสาทสัมผัส
- รู้และสามารถนำไปใช้ในวิธีการปฏิบัติและอัลกอริธึมสำหรับการวางแผนวิถีและการควบคุมอัตโนมัติตลอดจนการประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัส
- มีทักษะในการเขียนโปรแกรมเชิงโครงสร้างและเชิงวัตถุ สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมการพัฒนาสำหรับระบบหุ่นยนต์ได้
- รู้หลักการ ลักษณะสำคัญ และคุณลักษณะการทำงานของชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์ ไดรฟ์ และเซ็นเซอร์ของหุ่นยนต์สมัยใหม่ มีทักษะในการวางแผนและจัดทำการทดลอง
หากต้องการ”กระชับ”ส่วนไหนก็ใส่ใจได้ . มีการพูดคุยถึงปัญหาบางอย่างจากโอลิมปิกครั้งก่อนๆ ที่นั่น นอกจากนี้ยังมีวรรณกรรมเฉพาะทาง เช่น
หนังสือเพิ่มเติม
และคอร์สออนไลน์บน Openedu, Coursera และ Edx
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโอลิมปิก:
ที่มา: will.com