Большие данные и искусственный интеллект
Участникам предстоит решать задачу выявления закономерностей и построения прогнозов по заданному массиву реальных данных. Для этого им будет необходимо написать собственную программу, используя набор размеченных данных для обучения. Команда работает одновременно над анализом предметной области и написанием кода, обсуждая методику и результаты друг с другом.
Участники должны следующими навыками и компетенциями:
- понимание основных концепций в области машинного обучения и нейросетей;
- анализ материалов в заданной предметной области, поиск существующих подходов к решению поставленной задачи;
- программирование на языках, сочетающих скорость разработки с возможностью использовать современные инструменты для работы с данными (например, Python);
- умение быстро находить решения, разбираться в них и адаптировать под свои потребности в интернете на специализированных ресурсах (stackexchange и пр.);
- умение эффективно работать с большими данными, писать алгоритмы эффективно; умение вести тестирование, отладку.
Распределенный реестр
Участникам предстоит разработать децентрализованное приложение на базе платформы Ethereum для решения прикладной задачи. Участникам предстоит анализировать требования к продукту, разрабатывать решение и верифицировать его как с помощью промышленных систем тестирования, так и с реальными пользователями.
Участникам необходимы следующие навыки и компетенциями:
- анализ пользовательских требований и разработка собственной архитектуры системы;
- освоение и применение такие разделов математики, как теория чисел, теория графов, алгебру и начала анализа;
- прикладное применение алгоритмических основ технологий распределенного реестра (“блокчейн” и др.);
- построение моделей машинного обучения;
- разработка программ, связанных с функционированием P2P-сетей, криптографией.
Нейротехнологии
Участникам предстоит создать систему управления бионическим протезом руки человека, что будет включать в себя сборку протеза и разработку системы управления протезом на основе мышечной и мозговой активности. Система должна обладать определенной мерой чувствительности. Необходимо будет реализовать точную систему управления с минимальным количеством ошибок при выполнении заданий.
Участники должны следующими навыками и компетенциями:
- уметь программировать, включая алгоритмы управления системами с обратной связью и обработки данных в режиме реального времени;
- знать основы физиологии человека: принципы работы мышц человека, особенности мозговой активности;
- азы сборки и тестирования электрических схем и электронных устройств, основы программирования микроконтроллера Arduino (либо любого другого микроконтроллера);
- знакомство с простейшими методами обработки информации (подсчет погрешности измерения, вычисления средних параметров и отклонений и т.д.) и методами цифровой обработки сигналов.
Виртуальная и дополненная реальность
Участники будут разрабатывать собственное решение в области виртуальной и дополненной реальности. Команде предстоит решить целый спектр задач - от создания 3D-моделей и виртуальной среды до программирования собственного программного решения с использованием существующих библиотек. В процессе создания приложения командам необходимо будет используя стартовый набор контента не просто создать приложение под заданные тему и с использованием требуемой технологии, но, применяя собственную фантазию и осваиваемые навыки, разработать уникальный продукт с интересной механикой, использующий особенности технологии, самостоятельно создать дополнительный контент для приложения и провести демонстрацию (презентацию) получившегося продукта.
Участникам необходимо обладать следующими навыками и компетенциями:
- дизайн интерфейса и учет пользовательских требований к продукту;
- создание 3D-сцены и моделей;
- разработка приложений в интегрированных средах типа Unity3D или аналогов;
- применение алгоритмического аппарата и знания основ геометрии при написании программ.
Новые и портативные источники энергии
Участники мастерской будут учиться решать задачу построения умной электрической сети, которая способна объединить потребителей с различными объектами генерации, в том числе возобновляемыми источниками энергии и накопителями электричества, в единую систему, оптимизируя графики производства электроэнергии и минимизируя расход ресурсов. Для этого участникам предстоит рассчитать экономическую стратегию проекта, написать программу управления распределенной энергетической сетью, управляющей специальным модельным стендом, на котором есть потребители (жители городов и заводы) и объекты генерации, то есть электростанции, ветряки и т.п.
Участники должны обладать следующими навыками и компетенциями:
- анализ поведения конкурентов и решение оптимизационных задач с использованием инструментария теории игр;
- статистический анализ данных;
- разработка математических моделей потребления для энергетической системы, учитывая разные факторы (время суток, солнце, ветер, режим аварии и т.д.);
- программирование автономных систем управления на языке Pyhton.