«» - це конкурс для бакалаврів та магістрів гуманітарних та технічних спеціальностей. Його організують великі російські ІТ-компанії та найсильніші виші країни, зокрема Університет ІТМО. Сьогодні говоримо про цілі олімпіади та два напрямки, які курирує наш виш — «Великі дані» та «Робототехніка» (про решту — у наших наступних хабратопіках).
Фото: / Unsplash.com
Пара слів про олімпіаду
Мета. Оцінити знання студентів та познайомити їх із вимогами роботодавців. Учні розвиваються у вибраній науковій сфері, працюючи у компаніях міжнародного рівня. Виграє і роботодавець — йому не потрібно перераховувати підготовлених фахівців і зустрічати нових співробітників фразою: «Забудьте все, чого вас навчали у ВНЗ».
Навіщо взяти участь. Переможці вступити до російських вузів без іспитів. Можна пройти стажування в Яндексі, Ощадбанку, IBS, Mail.ru та інших великих корпораціях. Минулого року пропозиції від російських компаній понад чотириста найкращих учасників. Також студенти, що проявили себе, зможуть відвідати .
Хто бере участь. Студенти всіх спеціальностей — технічних, гуманітарних та природничо-наукових. Окрім випускників, аспірантів, ординаторів та учнів закордонних вишів.
Формат події. Зареєструватись можна до 18 листопада. Відбірковий онлайн-етап пройде з 22 листопада по 8 грудня, але його можна пропустити, якщо успішно закінчити не менше двох . Переможці відбіркового туру пройдуть на очні змагання у великих вишах по всій країні, які заплановані на січень-березень. Результати олімпіади «Я – професіонал» опублікують у квітні .
Цього року олімпіада включає 68 напрямків. Фахівці Університету ІТМО курують п'ять із них — «Фотоніка», «Інформаційна та кібербезпека», «Програмування та інформаційні технології», а також «Великі дані» та «Робототехніка». Про останні два ми розповімо докладніше.
Великі дані
Цей напрямок охоплює всі технології життєвого циклу Big Data, включаючи їх збирання, зберігання, обробку, моделювання та інтерпретацію. Переможці зможуть вступити до магістратури університету ІТМО без іспитів на програми: «Прикладна математика та інформатика», «Цифрова охорона здоров'я», «Фінансові технології великих даних» та .
Також учасники матимуть можливість пройти стажування за спеціальностями data scientist та data engineer у компаніях-партнерах. Це - Національний центр когнітивних розробок, Mail.ru, Газпромнефть НТЦ, Роснефть, Ощадбанк та ЕР-Телеком.
«В останні роки напрямок Big Data стає все більш затребуваним. Розвиваються технології первинного збору та зберігання даних, з'являються нові цифрові механізми (у сфері IoT та соціальних мереж) для реєстрації процесів, що раніше не спостерігалися, — коментує Бухановський Олександр Валерійович, директор Університету ІТМО. — При цьому увага приділяється не лише тому, як організувати сам процес зберігання та використання даних, а й обґрунтування висновків та рішень, а також створення передбачуваних моделей».
Які будуть завдання? Їх готує команда Університету ІТМО. Вони враховують той факт, що фахівець з обробки Big Data повинен мати базові знання в теорії ймовірності та математичної статистики, а також машинного навчання. Мати уявлення про логіку та методологію сучасних систем штучного інтелекту та володіти мовами R, Java, Scala, Python (або іншими інструментами для вирішення практичних завдань).
Далі наведемо приклад завдання з одного з етапів олімпіади.
Приклад завдання: У кластері 50 серверів з 12 доступними ядрами на кожному. Ресурси між маперами та редьюсерами перерозподіляються динамічно (немає жорсткого поділу ресурсів). Напишіть, скільки хвилин на такому кластері буде працювати MapReduce завдання, якому потрібно 1000 маперів. При цьому час роботи одного мапера складає 20 хвилин. Якщо завдання залишити лише 1 редьюсер, він опрацює всі дані за 1000 хвилин. Відповідь приймається з точністю до одного символу після коми.
A. 44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0Правильну відповідьC
Як підготуватися. Можна розпочати з наступних ресурсів:
- . Може бути корисним для самостійної роботи з вихідними кодами рішень задач.
- . Основна праця — розповідає, навіщо моделям ймовірності потрібен такий математичний конструкт, як σ-алгебра.
- . Проста та корисна книга, в якій викладено основи ймовірнісного обчислення випадкових подій.
Ще кілька доступних книг з прикладної статистики для різних напрямів діяльності. Їх автори просто, але спроможно пояснюють логіку вирішення завдань точкового та інтервального оцінювання:
Список літератури
Також інформацію можна отримати в тематичних курсах на сайті олімпіади.
робототехніка
Робототехніка поєднує такі дисципліни, як алгоритміка, електроніка та механіка. Вибирати цей напрямок варто тим, хто вже навчається чи готується вступати до магістратури та аспірантури за спеціальностями програмна інженерія, прикладна механіка, прикладна математика та інформатика або електронне машинобудування. Студенти, що проявили себе, можуть безкоштовно вступити на програми «», « » та «» нашого університету.
Які будуть завдання? Магістранти та бакалаври вирішують різні завдання. Проте, всі завдання перевіряють комплексні знання у сфері теорії управління, обробки інформації та моделювання роботів. Наприклад, учасникам запропонують перевірити стійкість чи керованість системи, вибрати структуру чи розрахувати коефіцієнти регулятора.
«Доведеться вирішувати пряме чи зворотне завдання кінематики для мобільного чи маніпуляційного робота, працювати з Якобіаном системи та шукати врівноважуючі моменти в зчленуваннях при заданому зовнішньому навантаженні, — розповідає Колюбін Сергій Олексійович, заступник директора в ІТМО. — Не обійдеться без завдань на програмування — потрібно написати невелику програму для моделювання робота або планування траєкторій на Python чи C++».
У фіналі студенти мають запрограмувати робота на виконання завдань від компаній-партнерів: РЗ, «Дияконт», KUKA та ін. Проекти пов'язані з безпілотниками для землі та повітря, а також колаборативними роботами, що працюють в умовах фізичного контакту з оточенням. Формат змагання нагадує . Спершу учні працюють на симуляторі, а потім на реальному залозі.
Далі розглянемо кілька варіантів завдань напряму «Робототехніка», з якими можуть зіткнутися студенти. Ось приклади для вступників до магістратури:
Приклад завдання №1: Робот автомобільної кінематики рухається із лінійною швидкістю v=0,3 м/с. Рульове колесо повернуто на кут w=0,2 рад. Якщо радіус коліс робота дорівнює r=0,02 м, а довжина і колія робота рівні відповідно L=0,3 м і d=0,2 м, чому дорівнюють кутові швидкості кожного із задніх коліс w1і w2, виражені в рад/с ?
Відповідь введіть у форматі двох чисел, розділених пробілом, з точністю до другого знака після коми з урахуванням знака.Приклад завдання №2: Що може бути ознакою астатизму в замкнутій системі щодо впливу, що задає, якщо аналіз ведеться за структурною схемою системи?
наявність у розімкнутому контурі аперіодичних ланок;
наявність у розімкнутому контурі ідеальних інтегруючих ланок;
наявність у розімкнутому контурі коливальних та консервативних ланок.
А ось завдання для вступників до аспірантури або ординатури:
Приклад завдання №1: На малюнку показано робот-маніпулятор надмірної кінематики з 7 обертальними зчленуваннями. На малюнку відображена система координат бази робота {s} з вектором осі y перпендикулярної площині сторінки, система координат {b} пов'язана з фланцем і колінеарна {s}. Робот зображений у конфігурації, в якій значення кутових координат всіх ланок дорівнюють 0. Гвинтові осі для семи кінематичних пар відображені на малюнку (позитивний напрямок проти годинникової стрілки). Осі зчленувань 2, 4 та 6 співспрямовані, осі зчленувань 1, 3 5 та 7 ідентичні осям початкової системи координат бази. Розміри ланок L1 = 0,34 м, L2 = 0,4 м, L3 = 0,4 м, а L4 = 0,15 м.
Приклад завдання №2: Для більш стійкої роботи алгоритму одночасної локалізації та картування (SLAM) мобільних роботів на базі фільтрів частинок (particle filters) розробники вирішили використати алгоритм ресемплювання resampling wheel. У певний момент роботи алгоритму в пам'яті залишився семпл з 5 "частинки" з вагами w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0, 5 та w(0,8) = XNUMX. При якому мінімальному граничному значенні ефективного розміру семпла на даній ітерації запуститься механізм ресемплювання. Відповідь запишіть у форматі десяткового дробу з точністю до одного символу після коми.
Як підготуватися. Оцінити свої знання та перспективи можна за допомогою чек-листа. Учасники напряму «Робототехніка» повинні:
- Знати принципи моделювання роботів, характеристик сучасних сенсорів та способів отримання сенсорної інформації.
- Знати та вміти застосовувати на практиці методи та алгоритми планування траєкторій та автоматичного управління, а також обробки сенсорної інформації.
- Мати навички структурного та об'єктно-орієнтованого програмування. Вміти працювати у середовищах розробки для робототехнічних систем.
- Знати принципи, ключові характеристики та особливості роботи обчислювальної частини, приводів та сенсорів сучасних роботів. Володіти навичками планування та постановки експериментів.
Щоб «підтягнути» якусь із областей, можна звернути увагу на . Там розібрано деякі завдання з попередніх олімпіад. Також є спеціалізована література, наприклад:
Більше книг
І онлайн-курси на Openedu, Coursera та Edx
Додаткова інформація з олімпіади:
Джерело: habr.com