Студкемп Яндекса по математике в ИИ

Погружение в устройство ИИ

Актуальные навыки
Работа со структурированными матрицами и нейронными сетями, знакомство с Multi-agent LLM и Digital Twins и многое другое
Сильное комьюнити
Командная работа и живое общение, чувство поддержки и свежие идеи
Теория и практика
Фундаментальные знания от ведущих экспертов плюс активная работа над практическими задачами или проектом
Общение с экспертами
Знакомство с профессионалами в IT, возможность лично задать вопросы и проявить себя

Как всё устроено

19 июля — 31 июля
Иннополис
Университет Иннополис
Регистрация до 26 мая

Что будет на кемпе

Две недели интенсивных занятий: лекции, домашние задания и работа над командным проектом
Преподаватели — известные математики и практикующие разработчики
Возможность получить грант на обучение в магистратуре Университета Иннополис
Кемп бесплатный. Проезд и проживание оплачивает организатор
В свободное от учёбы время — знакомство с яндексоидами и культурой компании, встречи с экспертами и мероприятия в атмосфере технологичного города и кампуса

Кому подойдёт

Студентам-старшекурсникам бакалавриата российских вузов, которые изучают Computer Science, а также:

знают основы Python
знакомы с линейной и полилинейной алгеброй
разбираются в задачах оптимизации скалярных функций
имеют представление о дискретной теории вероятностей с условным математическим ожиданием
будет плюсом, если знают основы машинного обучения, включая глубокое обучение

Учитесь применять ИИ в исследованиях

Что вас ждёт

Первую неделю посвятим фундаментальной математике. Со второй недели приступим к изучению основ искусственного интеллекта. Формат защиты вы выбираете сами: проект или экзамен

Теория

Методы оптимизации и их применение в ML
Основы работы с данными: прикладная мультилинейная алгебра
Алгоритмы генерации данных на основе генеративных потоковых сетей
Взгляд на диффузионные модели со стороны MCMC
Генеративные состязательные нейронные сети

Практика

Выбор методов оптимизации для различных задач обучения в NLP и CV
Тензорные сети и их приложения в задачах ML
Мультиагентные LLM в социальных экспериментах
Применение теории графов в ML
Цифровые двойники и состязательные атаки

А также

Знакомство с Иннополисом — инновационным городом и университетом
Общение со студентами и преподавателями
Круглые столы с участием опытных разработчиков и экспертов индустрии

Лица программы

Максим Рахуба
к.ф.-м.н, зав. лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении ФКН ВШЭ, доцент ФКН ВШЭ
Александр Безносиков
к.ф.-м.н., зав. лабораторий «Теоретические аспекты федеративного обучения» ИСП РАН, «Математические основы распределенной и федеративной оптимизации» Университета Иннополис и Лаборатории фундаментальных исследований МФТИ — Яндекс
Александр Коротин
к.ф.-м.н., руководитель исследовательской группы в Сколтехе, научный сотрудник AIRI
Сергей Самсонов
научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных НИУ ВШЭ
Илья Макаров
руководитель группы «ИИ в промышленности» Института AIRI, директор Центра искусственного интеллекта МИСиС

Этапы отбора и обучения

Регистрация

С 13 мая

На почту, которую вы укажете при регистрации, пришлём письмо с доступом к тестовому заданию

Тестирование

С 23 по 26 мая

Тест поможет проверить ваши знания в программировании

Собеседования

С 31 мая по 16 июня

С теми, кто успешно выполнил тестовое задание

Результаты отбора

18 июня

Сообщим на почту об итогах