Регистрация

29 января / 6 февраля / 2026

онлайн трек мегашколы итмо

Регистрация

В рамках трека вы пройдёте путь от идеи до работающего прототипа, который способен понимать диаграммы и описывать их логику. Мы приглашаем участвовать студентов, обучающихся на программах бакалавриата, специалитета, магистратуры, а также лиц, имеющих высшее образование любого уровня.

ML System Design

прототип it продукта

на выходе получаете

задача: интерпретация визуальных структур и превращение изображений в понятные человеку алгоритмы.

прототип: сервис, который распознаёт изображение диаграммы (BPMN или блок-схемы) и генерирует текстовое описание алгоритма.

Регистрация

Что будет на треке

личный вклад: Каждый участник предоставляет технический отчёт с описаним использованной модели, промптов, архитектурных решений и выбранных оптимизаций.

итог: демонстрация работы прототипа и презентация архитектуры ML-системы. Баллы участника складываются из оценки за прототип и оценки за индивидуальный отчёт.

Для тех,

кто хочет создавать интеллектуальные системы нового поколения, где ИИ — это не набор моделей, а часть продуманной архитектуры. Участвовать могут студенты или те, у кого уже есть высшее образование.

Этот трек

здесь важно

не только умение обучать модели, но и понимание того, как они встраиваются в реальный сервис: как анализировать задачу, проектировать решение, балансировать между качеством и ограничениями среды.

это опыт

который совмещает мышление инженера, дизайнера систем и исследователя ИИ — и показывает, как рождаются настоящие ML-продукты.

Расписание

27.01

Окончание регистрации

29.01

Введение в LLM и мультимодальные модели
От API запроса до AI-ассистента
AI-агенты и применение в индустрии

30.01

Основы BPMN и визуальных нотаций
Как машина видит структуру изображения
Разметка элементов диаграмм

2.02

Мультимодальные модели на слабом железе
Оптимизация моделей
Первый чек-поинт

3.02

Построение последовательности шагов
Обсуждение сложности кейсов

4.02

Промпт-инжиниринг для распознавания диаграмм
Проверка пайплайнов

5.02

Презентация ML-решений
Второй чек-поинт

6.02

Защита проектов

Итоги прошлого года

1

Неделя

Подробнее

Задача

Создать работающий сервис для сокращения затрат на проверку 80 000+ изображений.
Функционал сервиса должен заключаться в распознавании и анализе рекламных материалов в точках продаж оператора связи.
Задача IT-решения — сравнить изображения по ряду критериев и сформировать отчет о приоритете/паритете/диспаритете определенного бренда в каждой торговой точке.

48

Заявок на участие

7

Лекций

8

Экспертов
из индустрии

39

Часов консультаций

2 437

Материалов кейса

4

Мастер- 
класса

4

Мозговых
штурма

Партнёр

Nexign

Российская IT-компания, создающая цифровые решения для бизнеса и телеком-индустрии.

Решения Nexign помогают миллионам людей по всему миру — звонить, переписываться, оставаться онлайн и становиться еще эффективнее.
Клиенты — крупнейшие мобильные операторы и бизнесы, которым нужна стабильная и умная IT-инфраструктура.

В Nexign пишут на Java, Python, C# и С++, создают микросервисы и внедряют ИИ.

Отзывы

Команда

Александр Кугаевских

Руководитель магистратуры «Проектирование и разработка систем ИИ»

Анна
Авдюшина

Преподаватель, AI-researcher в «Центр Исследований и Разработок»

Мария
Солодкая

Инженер-исследователь, аспирант ИТМО

Марат
Галиаскаров

Менеджер продуктов Nexign

Павел
Кузнецов

Ведущий инженер-программист

Андрей Герценштейн

Технический руководитель

Игорь
Макаров

Ведущий инженер-программист

Александр Константинов

Lead AI Engineer

РЕГИСТРАЦИЯ

Ответы на вопросы

Контакты

E-mail:

Adress:

ai-lab@itmo.ru

Российская Федерация, 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, лит. А.