Подготовка к финалу НТО.Джуниор-2025: Технологии и Искусственный интеллект
Компания «Альтернативное будущее» — лидер в создании цифровых решений завтрашнего дня. Её миссия — объединять технологии и науку, чтобы раскрывать тайны мира и защищать природу с помощью искусственного интеллекта. Среди проектов компании — «Цифровой Байкал», направленный на изучение экосистем, прогнозирование природных явлений и сохранение редких видов.
Теперь вы — часть этой миссии. Вы — исследователи нового поколения, «Цифровые кентавры». Каждый шаг вашего исследования приближает вас к разгадке великой тайны Байкала.
Вперёд, к приключениям и открытиям будущего!
🔍 Что нужно сделать?
Ваша команда будет изучать фауну Байкала — животных, которые живут в этом огромном и древнем озере.
Изучая данные, решая задачи и выполняя задания, вы будете собирать интересные факты о жизни байкальских существ.
Все собранные данные вы оформите в вычислительное эссе — это небольшая статья о вашем исследовании.
Это не просто текст: в эссе можно добавлять графики, схемы, таблицы и визуализации, архитектуру нейронных сетей в конструкторе GraphNet, чтобы представить результаты исследования красиво и наглядно.
Создавать и публиковать эссе вы будете в специальном приложении — «Датавиз-конструктор».
👩💻 Как вам организовать свою работу:
Каждый участник вашей команды должен взять на себя определенную роль:
Дата-журналист проводит фактчекинг методов, расставляет приоритеты, строит математические модели , обобщает и объясняет результаты, полученные аналитиком и программистом;
Дата-аналитик обрабатывает данные, строит визуализации, оформляет всё в виде готовой публикации — вычислительного эссе.
ИИ-программист собирает данные, разрабатывает программы, строит архитектуры нейросетей.
Когда все этапы завершены, вы получите настоящее научно-технологическое исследование о фауне Байкала, созданное вашей командой!
В скобках () рядом с задачей указано время, на которое следует ориентироваться участникам финала при желании достичь максимально возможного результата за определенный для финала период времени.
Также у задач указана тематика и уровень сложности в виде звёздочек.
- Данные из Задачи №5 передаются дата-аналитику для подготовки и анализа данных (Задача №7 и Задача №6).
- Код из Задачи №5 и Задачи №8 передается дата-журналисту для подготовки вычислительного эссе.
- Подготовленные данные из Задачи №7 передаются ИИ-программисту для проектирования, оценки и построения модели нейросети.
- Оценка точности из Задачи №9 служит ориентиром для выполнения Задачи №11.
- Архитектура нейросети, метрики точности в виде изображений и текста передаются ИИ-программистом дата-аналитику в вычислительное эссе.
- Решения задач дата-журналистом оформляются в виде текстовых решений и передаются дата-аналитику при формировании вычислительного эссе.
- Дата-аналитик формирует вычислительное эссе на основе созданных визуализаций и полученных от соучастников материалов с результатами исследования.
Обратите внимание: вычислительное эссе формируется Дата-аналитиком, ИИ-программист загружает решения на платформу "Орбита", а Дата-журналист подготавливает материалы по решению задач своих и ИИ-программиста.
Вычислительное эссе
Вычислительное эссе — это короткий отчёт о проделанной работе, в котором стажеры могут рассказать о результатах проделанной, показать расчёты, графики, архитектуры разработанных нейросетевых моделей и сделать выводы о полученных результатах, высказать свои идеи.
Вычислительное эссе формируется на платформе Датавиз-конструктор - https://dataviz.1ffy.ru/ .
Убедитесь, что ваше эссе содержит все элементы:
В качестве обмена информацией внутри команды используйте Задачу №12 с неограниченным числом попыток и типом файлов. Запишите в текстовое поле примечание к загруженному файлу, чтобы было проще ориентироваться в материалах. При загрузке итогового вычислительного эссе запишите в это поле фразу "Вычислительное эссе".
Инструменты
🔹Датавиз-конструктор в новой версии 🚀:
🔹Trinket.io для отладки кода Python: https://trinket.io/python3
🔹GraphNet - конструктор нейросетей:
Подготовка по ролям
ИИ-программист
- собирает данные,
- разрабатывает программы на языке Python,
- проектирует и обучает модели нейросети,
- оценивает точность моделей.
- Владеет навыками работы в графовом конструкторе нейросетей GraphNet.
Ссылка на скачивание GraphNet.
Общая инструкция GraphNet (старая версия GraphNet).
Материалы по работе в GraphNet.
Дата-журналист
- проводит фактчекинг,
- знает и ориентируется в определениях тематики сферы "Технологии и Искусственный интеллект",
- решает математические задачи, в том числе на последовательности в данных,
- пишет тексты с выводами о полученных результатах исследования для вычислительного эссе.
Дата-аналитик
- Находит зависимости в данных.
- Умеет работать в платформе Датавиз-конструктор: https://dataviz.1ffy.ru/
- Подготавливает данные для обучения и тестирования модели нейросети.
- Создает вычислительное эссе.
Видео-материалы на основе данных и заданий 2ой попытки Отборочного этапа.
Формирование вычислительного эссе и выгрузка в формате html: