Junior ML Contest — конкурс проектов с возможностью поступления на бюджетное место онлайн-магистратуры AI Talent Hub «Искусственный интеллект».
Для участия необходимо отправить свой проект — самостоятельно разработанное решение с применением технологий ML.
AI Talent Hub Cовместная онлайн-магистратура университета ИТМО, Передовой инженерной школы ИТМО и компании Napoleon IT
Крупнейшая магистратура по искусственному интеллекту
Эксперты по ML из ведущих IT-компаний
Работа и развитие онлайн
200 бюджетных мест
Junior ML Contest для тебя, если ты:
Ты выпускник 4 курса бакалавриата или специалитета технических и IT-направлений
Есть личный проект или решение с применением ML технологий
Хочешь поступить в AI Talent Hub без экзаменов
Успешная защита даст тебе возможность поступить без вступительных испытаний в онлайн-магистратуру AI Talent Hub на программу «Искусственный интеллект»:
09.04.01 Информатика и вычислительная техника
11.04.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи
27.04.05 Инноватика
Какой проект можно подать в рамках конкурса?
Проект с работы — для прикладной бизнес-задачи
Выпускная работа — проект по машинному обучению, который был защищен как выпускная квалификационная работа в бакалавриате
Научное исследование — для прикладного научного исследования на данных
Защита проекта по курсу — для выпускников курса My First Data Project, успешно защитивших итоговый проект и прошедших конкурсный отбор.
Стартап – для AI-стартапов, инициатив, проектов, которые были поданы ранее на стартап-конкурсы.
Проект может быть в рамках любого направления Data Science: компьютерное зрение, обработка естественного языка, предиктивная аналитика, рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений, генеративный ИИ, обучение с подкреплением, автоматизация сбора и обработки данных и другое.
Как оцениваются проекты?
Сложность и оригинальность решаемой задачи.
Понимание специфики данных, качество разведочного анализа данных, предобработки.
Выбор моделей машинного обучения, грамотность проведения экспериментов на данных.
Качество реализации пайплайнов машинного обучения, применение инструментов MLOps / DevOps.
Качество кода, техническая грамотность проектирования и программной реализации.
Презентация проекта оценивается по критериям:
Умение презентовать решение
Ответы на вопросы комиссии
Таймлайн
До 10 июля 2023 - приём заявок
До 16 июля 2023 - загрузка решений и запись на защиту
17-19 июля 2023 - проведение защит конкурса
26 июля 2023 - публикация итогового списка победителей