DLS — новости
01.04.202514:48
🖥 Олимпиада DLS состоится уже через 4 дня!
До начала отборочного этапа олимпиады, который пройдет 5-6 апреля, осталось уже не так много времени! Если вы еще не зарегистрировались, то стоит поторопиться!
РЕГИСТРАЦИЯ
Чтобы освежить в голове знания и немного подготовиться, можно просмотреть варианты отборочного этапа и финала олимпиады прошлого года. Кроме самих условий, на сайте доступны также и решения 🏆
А если вы новичок, и хотите ускоренно повторить материл к олимпиаде, рекомендуем обратиться к нашему короткому-онлайн курсу. Потом можно будет пройти полноценное обучение в DLS 😉
До начала отборочного этапа олимпиады, который пройдет 5-6 апреля, осталось уже не так много времени! Если вы еще не зарегистрировались, то стоит поторопиться!
РЕГИСТРАЦИЯ
Чтобы освежить в голове знания и немного подготовиться, можно просмотреть варианты отборочного этапа и финала олимпиады прошлого года. Кроме самих условий, на сайте доступны также и решения 🏆
А если вы новичок, и хотите ускоренно повторить материл к олимпиаде, рекомендуем обратиться к нашему короткому-онлайн курсу. Потом можно будет пройти полноценное обучение в DLS 😉
27.03.202515:19
🤝Как оптимально попасть на стажировку
Стажировка в первую очередь нужна как элемент вашего образования, чтобы разобраться на практике, а что вам вообще интересно. Если вам интересны деньги, то всегда можно пойти на фронтендера, тестировщика, qa-инженера и прочие увлекательные вакансии, не связанные с ML.
На первых курсах может быть довольно сложно работать.
Во-первых из-за учебы и быта вам может быть плохо на вакансии фулл тайм. Лучше инвестировать это время в образование, курсы, пет проекты, накачаться — все то, чем вам в будущем не будет времени заниматься. Молодость дается лишь раз, а на то, чтобы заработать годы опыта у вас будет вся оставшееся жизнь.
Во-вторых не все компании любят первокурсников, ибо могут не считать их надежными сотрудниками. Даже если вы осознанный первокурсник и прошли через сотню рекрутеров, то в штат вас могут не взять: на проверке документов откажут из-за политики компании.
Также бывает, что компаниям интереснее видеть студента топового университета и приходится, подтягивать не только харды (математика, алгоритмы, знание специальности), но и набивать ачивки как курсы, пет проекты и тд, которые требуются в больших компаниях. Как вариант, можно пойти необязательно в бигтех, а в компании попроще, аутсосорс. Таких стажировок полно на сайте, а про подобные активности написано здесь.
Кроме компаний попроще, можно рассматривать вакансии попроще. Например, если хотите в мл, можно начать с продуктовой аналитики, бизнесс аналитики и тд — все зависит от того, насколько далеко вы готовы начинать. Из преимуществ: гарантировано дойдете до работы мечты, осознаете все тонкости айти, а потом проще будет расти в компании как вертикально, так и горизонтально. Из недостатков: очень и очень долгий путь.
Оригинальный пост и другой полезный контент про карьеру в IT читайте в @postypashki_old. А в комментариях обязательно поделитесь историей про вашу первую стажировку: как и где она прошла, а так же помог ли курс DLS при подготовке 😉
Стажировка в первую очередь нужна как элемент вашего образования, чтобы разобраться на практике, а что вам вообще интересно. Если вам интересны деньги, то всегда можно пойти на фронтендера, тестировщика, qa-инженера и прочие увлекательные вакансии, не связанные с ML.
На первых курсах может быть довольно сложно работать.
Во-первых из-за учебы и быта вам может быть плохо на вакансии фулл тайм. Лучше инвестировать это время в образование, курсы, пет проекты, накачаться — все то, чем вам в будущем не будет времени заниматься. Молодость дается лишь раз, а на то, чтобы заработать годы опыта у вас будет вся оставшееся жизнь.
Во-вторых не все компании любят первокурсников, ибо могут не считать их надежными сотрудниками. Даже если вы осознанный первокурсник и прошли через сотню рекрутеров, то в штат вас могут не взять: на проверке документов откажут из-за политики компании.
Также бывает, что компаниям интереснее видеть студента топового университета и приходится, подтягивать не только харды (математика, алгоритмы, знание специальности), но и набивать ачивки как курсы, пет проекты и тд, которые требуются в больших компаниях. Как вариант, можно пойти необязательно в бигтех, а в компании попроще, аутсосорс. Таких стажировок полно на сайте, а про подобные активности написано здесь.
Кроме компаний попроще, можно рассматривать вакансии попроще. Например, если хотите в мл, можно начать с продуктовой аналитики, бизнесс аналитики и тд — все зависит от того, насколько далеко вы готовы начинать. Из преимуществ: гарантировано дойдете до работы мечты, осознаете все тонкости айти, а потом проще будет расти в компании как вертикально, так и горизонтально. Из недостатков: очень и очень долгий путь.
Оригинальный пост и другой полезный контент про карьеру в IT читайте в @postypashki_old. А в комментариях обязательно поделитесь историей про вашу первую стажировку: как и где она прошла, а так же помог ли курс DLS при подготовке 😉
04.03.202514:22
🧠Центр Когнитивного Моделирования МФТИ проводит набор на стажировку в области искусственного интеллекта и робототехники (Robotics, LLM, RL, CV, Planning)!
Оплачиваемая стажировка в Центре когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ предполагает работу над прикладными или поисковыми проектами в составе опытной команды, написание статей в ведущие конференции и журналы.
Стажировка проходит в рамках одного из направлений работ Центра:
— большие поведенческие модели
— методы манипуляция двуруких роботов
— нейросетевые методы компьютерного зрения
— обучение с подкреплением
— большие языковые модели
В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— разработку новых SOTA алгоритмов.
— написание публикаций и участие в международных конференциях со своими результатами;
— современные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта для решения практических задач.
Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру, продолжение работы в компаниях-партнерах.
Чтобы подать заявку нужно заполнить анкету.
Прием заявок до 20 марта 2025 включительно!
Вопросы можно задать в сообщениях или по почте: mukhina.ad@phystech.edu, @fissun.
Подробности о стажировке читайте в статье.
Оплачиваемая стажировка в Центре когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ предполагает работу над прикладными или поисковыми проектами в составе опытной команды, написание статей в ведущие конференции и журналы.
Стажировка проходит в рамках одного из направлений работ Центра:
— большие поведенческие модели
— методы манипуляция двуруких роботов
— нейросетевые методы компьютерного зрения
— обучение с подкреплением
— большие языковые модели
В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— разработку новых SOTA алгоритмов.
— написание публикаций и участие в международных конференциях со своими результатами;
— современные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта для решения практических задач.
Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру, продолжение работы в компаниях-партнерах.
Чтобы подать заявку нужно заполнить анкету.
Прием заявок до 20 марта 2025 включительно!
Вопросы можно задать в сообщениях или по почте: mukhina.ad@phystech.edu, @fissun.
Подробности о стажировке читайте в статье.
28.03.202510:54
📹 Открытая лекция
Вчера у нас прошла открытая лекция на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Материалы по прошедшей лекции:
📹 YouTube и VK
🖇 Материалы:
- Презентация
- Статья про TabM
- Код TabM
- Jupyter
- Статья про эмбеддинги признаков
- Код
Вчера у нас прошла открытая лекция на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Материалы по прошедшей лекции:
📹 YouTube и VK
🖇 Материалы:
- Презентация
- Статья про TabM
- Код TabM
- Jupyter
- Статья про эмбеддинги признаков
- Код
22.03.202512:53
📹 Анонс открытой лекции!
В этот четверг, 27 марта в 19:00, пройдет открытая лекция на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Одна из последних работ с участием Юры — это статья про архитектуру TabM. Эта статья была принята на научную конференцию ICLR 2025, а сам TabM активно использовался в недавних Kaggle соревнованиях на табличных данных.
Ссылки на профили Юры: Telegram, GitHub, Google Scholar.
Ссылка на подключение будет ближе к началу лекции. Запись будет 😊
В этот четверг, 27 марта в 19:00, пройдет открытая лекция на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Одна из последних работ с участием Юры — это статья про архитектуру TabM. Эта статья была принята на научную конференцию ICLR 2025, а сам TabM активно использовался в недавних Kaggle соревнованиях на табличных данных.
Ссылки на профили Юры: Telegram, GitHub, Google Scholar.
Ссылка на подключение будет ближе к началу лекции. Запись будет 😊
01.03.202514:12
AI-ассистент Совелий 🦉
С прошлого семестра у нас появился AI-ассистент для помощи с вопросами по теории и домашним заданиям для участников 1 части курса.
Ассистент работает в виде тг-бота: @educational_ai_assistant_bot.
Собрали для вас подробную инструкцию по работе с Совелием!
С прошлого семестра у нас появился AI-ассистент для помощи с вопросами по теории и домашним заданиям для участников 1 части курса.
Ассистент работает в виде тг-бота: @educational_ai_assistant_bot.
Собрали для вас подробную инструкцию по работе с Совелием!
27.03.202516:14
Просим прощение, трансляция пройдет по ссылке https://www.youtube.com/watch?v=qpdGUFF7vsI
18.03.202516:04
🤝Где еще искать другие события из мира AI?
Мы проводим образовательные программы, а где искать места для получения первой индустриальной практики? Что делать ближе к концу обучения? Хотим порекомендовать вам ресурс, которым пользуемся сами: хакатоны.рус.
Наши друзья публикуют информацию о локальных, региональных, федеральных оффлайн и онлайн хакатонах для тех, кто хочет вовремя узнавать о них.
Думаем, что участие в хакатонах — хороший способ построить карьеру от джуна к сеньору или своему стартапу.
Сайт: хакатоны.рус
Группа ВК: https://vk.com/hackathonsrus
Канал в Tg: @hackathonsrus
А если хотите удостовериться, что хакатоны это правда важно для профессионального развития, то рекомендуем послушать наш подкаст по этой теме.
Мы проводим образовательные программы, а где искать места для получения первой индустриальной практики? Что делать ближе к концу обучения? Хотим порекомендовать вам ресурс, которым пользуемся сами: хакатоны.рус.
Наши друзья публикуют информацию о локальных, региональных, федеральных оффлайн и онлайн хакатонах для тех, кто хочет вовремя узнавать о них.
Думаем, что участие в хакатонах — хороший способ построить карьеру от джуна к сеньору или своему стартапу.
Сайт: хакатоны.рус
Группа ВК: https://vk.com/hackathonsrus
Канал в Tg: @hackathonsrus
А если хотите удостовериться, что хакатоны это правда важно для профессионального развития, то рекомендуем послушать наш подкаст по этой теме.
27.03.202515:56
📹 Открытая лекция
Мы начинаем открытую лекцию на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Посмотреть трансляцию можно по ссылке!
Мы начинаем открытую лекцию на тему Deep Learning для табличных данных.
Спикер — Юра Горишний, исследователь из Yandex Research, автор научных статей по обучению нейросетей на табличных данных.
Посмотреть трансляцию можно по ссылке!
13.03.202514:44
🔥Олимпиада DLS 2025!
Приглашаем на вторую Олимпиаду Школы глубокого обучения!
РЕГИСТРАЦИЯ И ПОДРОБНОСТИ
Когда?
Отборочный тур: 5-6 апреля
Финальный тур: 29 апреля
Для кого?
Трек "Школьники" для тех, кто еще не окончил школу
Трек "Студенты+" для всех, кто интересуется ML и DL
К участию приглашаются все желающие!
Формат?
Все Олимпиада будет проходить в онлайн-формате
Призы?
Наш мерч, призы от партнеров и льготы для поступления в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ
Еще больше новостей будет в канале Олимпиады: @dls_olympiad
Приглашаем на вторую Олимпиаду Школы глубокого обучения!
РЕГИСТРАЦИЯ И ПОДРОБНОСТИ
Когда?
Отборочный тур: 5-6 апреля
Финальный тур: 29 апреля
Для кого?
Трек "Школьники" для тех, кто еще не окончил школу
Трек "Студенты+" для всех, кто интересуется ML и DL
К участию приглашаются все желающие!
Формат?
Все Олимпиада будет проходить в онлайн-формате
Призы?
Наш мерч, призы от партнеров и льготы для поступления в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ
Еще больше новостей будет в канале Олимпиады: @dls_olympiad
Көрсетілген 1 - 10 арасынан 10
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.