ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

AI Learning Lab

10-19 / февраля / 2025

Образовательный интенсив, сочетающий в себе обучение и соревнование.

Формат дает возможность прослушать и изучить материал от команды экспертов университета и представителей крупных компаний. А также сразу применить и закрепить полученные знания в решении реальной бизнес-задачи.

Принять участие

прототип it продукта

на выходе получаете

Трехстороннее взаимодействие вуза, студентов и бизнеса

Проект позволяет выстроить логичный и бесшовный путь от технического задания к результату: в вузе студенты получили новые знания, затем с помощью экспертов компании применили их на практике и создали решение, отвечающее потребностям бизнеса.

Свобода в выборе технологий
и инструментов

Участники самостоятельно выбирают технологический стек для разработки решения, что дает возможность проявить творческий подход.

Принять участие

Фишки формата

Проект для портфолио участников – как результат обучения

Каждый участник получает именной сертификат и в дальнейшем может добавить проект в портфолио и демонстрировать на собеседованиях законченный прототип технического решения.

Обратная связь
и встречи со специалистами

В ходе проекта студенты имеют возможность обратиться за консультациями к экспертам от компаний и ИТМО, а также своевременно получить обратную связь на промежуточных этапах.

Для Бизнеса

Получить решение производственной задачи и привлечь на стажировку талантливых студентов

Для кого

Для ИТМО

Стать связующим звеном между студентом и бизнесом, добавить практических задач в обучение

Для студентов

Узнать новое, получить практический опыт, возможность выиграть призы, устроиться на стажировку, поступить в магистратуру ИТМО "Проектирование и разработка систем ИИ" без экзаменов

Расписание

7.02

Окончание регистрации

10.02

Очная встреча, знакомство с кураторами и задачами

11.02

Консультации и лекции

12.02

Первый онлайн чекпоинт

13.02

Консультации и лекции

15.02

Второй онлайн чекпоинт

18.02

Консультации

19.02

Финальная презентация проекта

Принять участие

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

Проекты

ecom.tech

Разработка платформы разметки данных для повышения качества обучения нейронных сетей и внедрения современных AI моделей в пользовательские сервисы Самоката, Мегамаркета и Купера.
Решение должно позволить быстро и качественно размечать различные типы данных: текст, изображения, видео и многое другое.

Подробнее

VK

Разработка модели предсказания охвата рекламных объявлений для оптимизации работы аукционов и планирования рекламных кампаний. Решение позволит точно прогнозировать количество пользователей, которые увидят объявление, на основе данных о ставках, аудитории и временных параметрах.

Подробнее

Nexign

Разработка системы автоматического анализа тональности текста для оценки эмоционального настроя сообщений в корпоративных/социальных сетях, новостных статьях и блогах.
В задачу входит создание алгоритма, способного точно определять позитивную, негативную или нейтральную тональность текстовых сообщений с высокой точностью и скоростью обработки. Результаты должны быть представлены в удобном для пользователей интерфейсе.

Подробнее

Ecom.tech

Подробнее

Для того, чтобы выжать максимум от внедрения технологий искусственного интеллекта в любом продукте, требуется огромное количество качественно размеченных данных, на которых будет обучаться нейронная сеть. Данные могут быть разнообразными: текст, изображения, видео и многое другое. Сервис, который позволит быстро и качественно размечать различные типы данных — ключевая составляющая для успешного обучения нейронных сетей и контроля качества этих моделей.

Цель проекта — создать работающий сервис разметки различных типов данных и спроектировать масштабируемую архитектуру, справляющуюся с высокими нагрузками и обработкой больших пакетов данных. Внутри системы должны быть разработаны модули статистики, обучения и контроля качества разметки. Проект направлен на повышение качества обучения нейронных сетей и внедрения современных AI технологий в пользовательские сервисы e-commerce.
Главный приз — функциональные рюкзаки с мерчом и возможность пройти летнюю стажировку в компании.

1-3

Участника команды

VK

Рекламные системы работают на основе аукционов, где рекламодатель, предложивший наибольшую ставку, получает возможность показать свою рекламу большему числу пользователей. Однако, в условиях реальных аукционов действуют различные правила и вероятности, которые усложняют предсказание результатов.

Цель проекта — разработать модель, которая предскажет количество пользователей, которые увидят конкретное рекламное объявление в будущем, учитывая историю показов, демографические данные и параметры рекламных аукционов.

Проект предполагает использование предоставленного датасета с информацией о пользователях, истории показов и параметрах рекламных кампаний для обучения модели.
Главный приз: Маруся — голосовой помощник от VK

2-3

Участника команды

Nexign

Анализ тональности текста - это методы анализа текста с точки зрения эмоциональной оценки автора к описываемому объекту/явлению, эмоционально окрашенной лексики.

С помощью специальных алгоритмов и методик, текст разбивается на его позитивную, негативную и нейтральную составляющие. Это позволяет понять общее настроение автора, реакцию аудитории или даже оценить эффективность рекламной кампании.

Задачи:
Создание алгоритма обработки естественного языка для определения положительной, отрицательной или нейтральной тональности текста.
2. Разработка модуля машинного обучения для улучшения точности анализа (более 90%)
3. Создание веб-интерфейса для удобства использования и представления результатов анализа.
Главный приз: беспроводные наушники JBL Tune и возможность попасть на стажировку.

2-3

Участника команды

Отзывы

Команда организаторов

Александр Кугаевских

Руководитель магистратуры «Проектирование и разработка систем ИИ»

Анна
Авдюшина

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

Дмитрий Азаренков

Руководитель отдела разметки данных ecom.tech

Марат
Галиаскаров

Менеджер продуктов Nexign

Алексей
Шик

старший разработчик, Лента, VK

Александр
Иванов

ML-инженер 2GIS

Максим
Маслов

ML-инженер «Нанософт»

Мария
Солодкая

аспирант ИТМО

Ответы на вопросы

Контакты

Орг.комитет

E-mail:

Adress:

ai-lab@itmo.ru

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