В МФТИ провели осеннюю школу по машинному обучению для студентов из Индии
МФТИ — Московский физико-технический институт ·
Студенты двух индийских университетов изучили методы машинного обучения и подготовили командные проекты на Machine Learning Autumn School в МФТИ. Программа проходила на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики. В осенней школе приняли участие студенты Chhatrapati Shivaji Maharaj University (CSMU) и Chandigarh University. Занятия проводились на английском языке и включали лекции и работу над командными проектами. Программа была рассчитана на участников с разным уровнем подготовки, поэтому после общих занятий студенты работали над заданиями соответствующей сложности: начинающие разбирали базовые методы машинного обучения, а более подготовленные участники переходили к нейронным сетям и инструментам глубокого обучения. Первые занятия были посвящены инструментам Python, анализу и предобработке данных, а также основным принципам машинного обучения. Затем студенты перешли к задачам регрессии и классификации, обучению моделей и оценке их качества. Главным практическим результатом школы стали командные проекты. Студенты работали над ними параллельно с занятиями: выбирали методы, анализировали данные, обсуждали решения с преподавателями и готовили итоговые презентации. По итогам программы участники представили результаты приглашённым экспертам МФТИ и получили обратную связь. Работы оценивали заведующий кафедрой алгоритмов и технологий программирования (АТП) Олег Ивченко и старший преподаватель кафедры Аркадий Чернецкий. Помимо занятий, участники знакомились с университетской инфраструктурой, учебной и научной жизнью Физтеха.
Студенты двух индийских университетов изучили методы машинного обучения и подготовили командные проекты на Machine Learning Autumn School в МФТИ. Программа проходила на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики. В осенней школе приняли участие студенты Chhatrapati Shivaji Maharaj University (CSMU) и Chandigarh University. Занятия проводились на английском языке и включали лекции и работу над командными проектами. Программа была рассчитана на участников с разным уровнем подготовки, поэтому после общих занятий студенты работали над заданиями соответствующей сложности: начинающие разбирали базовые методы машинного обучения, а более подготовленные участники переходили к нейронным сетям и инструментам глубокого обучения. Первые занятия были посвящены инструментам Python, анализу и предобработке данных, а также основным принципам машинного обучения. Затем студенты перешли к задачам регрессии и классификации, обучению моделей и оценке их качества. Главным практическим результатом школы стали командные проекты. Студенты работали над ними параллельно с занятиями: выбирали методы, анализировали данные, обсуждали решения с преподавателями и готовили итоговые презентации. По итогам программы участники представили результаты приглашённым экспертам МФТИ и получили обратную связь. Работы оценивали заведующий кафедрой алгоритмов и технологий программирования (АТП) Олег Ивченко и старший преподаватель кафедры Аркадий Чернецкий. Помимо занятий, участники знакомились с университетской инфраструктурой, учебной и научной жизнью Физтеха.