На программе участники узнают о современных методах машинного обучения для компьютерного зрения, для работы рекомендательных систем, а также о развертывании моделей машинного обучения в процессе производства и обработки естественного языка. В течение недели студенты прослушают лекционную программу, знания которой будут закрепляться в течение второй недели, когда будет работа над кейсами.

Преподаватели:

Лашинин Олег Андреевич, ведущий исследователь-разработчик RecSys Research

Иванов Александр Владимирович, старший разработчик, Компьютерное зрение

Коновалов Дмитрий Игоревич, менеджер продукта в команде голосовых роботов

Ильин Аркадий Максимович, руководитель группы разработки Thara

Цимерман Даниил Алексеевич, ведущий исследователь-разработчик Команды адаптации LLM

Наталья Александровна Лунева, исследователь-разработчик R&D Автоматизации саппорта

Дмитриев Илларион Александрович, старший разработчик, Компьютерное зрение

Красильников Денис Ильич, исследователь-разработчик отдела персонализации

К участию приглашаются обучающиеся образовательных организаций высшего образования, осваивающие программы старших курсов бакалавриата и магистратуры, имеющие базовые знания основ фундаментальной математики, компьютерных наук, информационных технологий и инженерии.

Для освоения содержания дополнительной профессиональной программы слушатели должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

• знание основ математики;
• знание основ машинного обучения;
• знание основ обработки естественного языка;
• знание основ компьютерного зрения;
• знание основ рекомендательных систем.

Форма вступительных испытаний (конкурсного отбора):

• выполнение технических требований: прохождение регистрации в заявочной системе Сириус.Онлайн и на сайте Тинькофф Образование;
• мотивационное письмо;
• экзамен в форме решения одного кейса на выбор – по обработке естественного языка, по компьютерному зрению или по рекомендательным системам;
• прохождение технического онлайн-собеседования с командой преподавателей по результатам отборочных тестов.

Задания для конкурсного отбора:

• мотивационное письмо с описанием целей и ожиданий относительно настоящей программы, а также с информацией о релевантном опыте участия в конкурсах и мероприятиях, связанных с тематикой CS и ML, DL;
• экзамен на решение кейса на выбор из областей ML (NLP, CV, RecSys);
• техническое собеседование.

Критерии экспертной оценки мотивационного письма (от 0 до 100 баллов):

• мотивационное письмо полностью отражает цели студента в изучении Machine Learning и содержит не более 3000 знаков (от 0 до 50 баллов);
• перечислены достижения: достижения в школьных и студенческих олимпиадах, соревнованиях по Machine Learning или программированию, хакатонах, ссылки на профиль github.com с реализованными проектами, ссылка на резюме с описанием опыта работы или стажировок, наличие научных публикаций, участие в учебных проектах, знание одного или нескольких языков программирования, волонтерство и т.д. (от 0 до 20 баллов);
• наличие опыта работы или стажировок в области Machine Learning с описанием реализованных задач и зон ответственности, публикации в научных журналах (от 0 до 20 баллов);
• наличие освоенных курсов, дисциплин (модулей) в области Machine Learning (от 0 до 10 баллов).

Критерии оценки экзамена (от 0 до 100 баллов):

• продемонстрированно понимание задачи и уверенное использование базовых инструментов ML (30 баллов);
• модель, эффективно справляющаяся с поставленной задачей (30 баллов);
• понятный и чистый отчёт и код (20 баллов);
• выбор и релевантность методов, использованных для решения задачи (20 баллов).

Критерии оценки технического интервью (от 0 до 100 баллов):

• кандидат продемонстрировал теоретические и практические знания;
• умеет решать слабо формализованные задачи, уточнять требования, учитывать ограничения;
• кандидат может рассказать про кейс по решению задач машинного обучения из собственного опыта;
• кандидат работал с одним или несколькими языками программирования, может ответить на специфические вопросы;
• кандидат в полной мере изложил свои интересы, предпочтения и пожелания по развитию в сфере машинного обучения;
• учитывается опыт кандидата, в контексте конкретной секции;
• кандидат продемонстрировал развитые soft skills.

Собеседования проводятся экспертами Тинькофф Банка.

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо предоставить справку с места обучения, взятую не ранее, чем за 3 месяца до начала образовательной программы.

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд/перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ.

На программу не допускаются студенты, принимавшие ранее участие в других дополнительных образовательных программах и конференциях Университета «Сириус» в 2023 году за счет средств субсидии более 2-х раз.

Приглашенные на программу студенты, не сообщившие о невозможности прибыть на программу, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы за счет средств Университета «Сириус».

Студенты, отчисленные с дополнительной профессиональной программы как не прошедшие успешно итоговую аттестацию, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы за счет средств Университета «Сириус».