С 14 по 28 августа 2016 года факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с центром дополнительного образования “Стратегия” проводит летнюю школу по компьютерным наукам, на которой школьники 8-10 классов смогут освоить алгоритмы для решения олимпиадных задач (здесь преподавать будут [user:GlebsHP,2016-05-27], [user:pshevchuk,2016-05-27], я и Инесса Шуйкова), а также научатся применять машинное обучение.↵
↵
Машинное обучение — область компьютерных наук, которая изучает методы поиска скрытых зависимостей в массивах данных. Эти методы всё активнее используются как в различных областях науки (в физике, экономике, журналистике, социальных науках и т.д.), так и во многих индустриальных областях. Обнаружение спама, распознавание людей на фотографии, персонализованные рекомендации музыки в социальных сетях или товаров в онлайн-магазинах, определение лучшего хода в игре Го, предсказание эффекта от лекарства с определённой химической формулой — это лишь немногие примеры важных и интересных задач, которые невозможно решить с помощью классических алгоритмов. Тем не менее, все эти задачи могут быть решены с помощью стандартных методов машинного обучения.↵
↵
[cut]↵
↵
Потребность в специалистах по машинному обучению растёт с каждым годом, они высоко ценятся и имеют одни из самых высоких зарплат в IT-сфере. Более того, сейчас активно набирают популярность соревнования по машинному обучению ([kaggle.com](https://www.kaggle.com/), [drivendata.org](https://www.drivendata.org/)), которые во многом схожи с олимпиадами по программированию. Они позволяют получать очень ценный опыт в этой области, а размеры призов на них достигают миллионов рублей.↵
↵
В курсе параллели ML мы расскажем участникам о базовых алгоритмах машинного обучения, научим основным инструментам, решим много прикладных задач и потренируемся участвовать в соревнованиях по машинному обучению. Преподаватели параллели — Евгений Соколов, Михаил Хальман и Тимур Гарипов ([user:timgaripov,2016-05-27]) — имеют большой практический опыт применения методов машинного обучения, а также принимают участие в научных исследованиях по этой тематике. Евгений ведёт курсы по машинному обучению на ФКН ВШЭ и ВМК МГУ и является автором нескольких курсов на Coursera. Возможно, вы уже слушали его выступление на Всероссийской олимпиаде по информатике, где речь шла о предсказании оценок студентов по их результатам на олимпиадах с помощью методов машинного обучения.↵
↵
Чтобы поступить в летнюю школу, необходимо заполнить анкету и решить задачи отборочного этапа. Сегодня мы предлагаем еще один способ попасть на параллель ML — решить задачу, посвященную подготовке данных к дальнейшему анализу. В этой задаче фамилии, имена и отчества даны в случайном порядке и нужно записать их в стандартном порядке (фамилия, имя, отчество). Чем больше правильных ответов — тем выше балл. [Вход в тур](https://contest.yandex.ru/contest/2518). ↵
Тур пройдет с 18:00 27 мая (пятница) до 23:59:59 29 мая (воскресенье) по московскому времени.↵
↵
По итогам блиц-тура как минимум один из официальных участников будет приглашен принять участие в обучении в параллели ML летней школы. Официальными участниками считаются школьники, заполнившие анкету на [сайте школы](https://cs.hse.ru/csss2016) (там же можно прочитать о школе подробнее). Все остальные могут решить задачу just for fun!↵
↵
Стоимость участия в школе — 23 000 рублей, но победители и призеры Всероссийских олимпиад по информатике, математике и физике могут принять участие в школе бесплатно. Мы очень хотим провести школу хорошо, чтобы в следующем году спонсоры дали нам столько денег, чтобы мы могли еще и доплатить всем участникам :)↵
↵
update: Теперь можно посылать решение 100 раз и оценивается лучшая посылка, а не последняя.
↵
Машинное обучение — область компьютерных наук, которая изучает методы поиска скрытых зависимостей в массивах данных. Эти методы всё активнее используются как в различных областях науки (в физике, экономике, журналистике, социальных науках и т.д.), так и во многих индустриальных областях. Обнаружение спама, распознавание людей на фотографии, персонализованные рекомендации музыки в социальных сетях или товаров в онлайн-магазинах, определение лучшего хода в игре Го, предсказание эффекта от лекарства с определённой химической формулой — это лишь немногие примеры важных и интересных задач, которые невозможно решить с помощью классических алгоритмов. Тем не менее, все эти задачи могут быть решены с помощью стандартных методов машинного обучения.↵
↵
[cut]↵
↵
Потребность в специалистах по машинному обучению растёт с каждым годом, они высоко ценятся и имеют одни из самых высоких зарплат в IT-сфере. Более того, сейчас активно набирают популярность соревнования по машинному обучению ([kaggle.com](https://www.kaggle.com/), [drivendata.org](https://www.drivendata.org/)), которые во многом схожи с олимпиадами по программированию. Они позволяют получать очень ценный опыт в этой области, а размеры призов на них достигают миллионов рублей.↵
↵
В курсе параллели ML мы расскажем участникам о базовых алгоритмах машинного обучения, научим основным инструментам, решим много прикладных задач и потренируемся участвовать в соревнованиях по машинному обучению. Преподаватели параллели — Евгений Соколов, Михаил Хальман и Тимур Гарипов ([user:timgaripov,2016-05-27]) — имеют большой практический опыт применения методов машинного обучения, а также принимают участие в научных исследованиях по этой тематике. Евгений ведёт курсы по машинному обучению на ФКН ВШЭ и ВМК МГУ и является автором нескольких курсов на Coursera. Возможно, вы уже слушали его выступление на Всероссийской олимпиаде по информатике, где речь шла о предсказании оценок студентов по их результатам на олимпиадах с помощью методов машинного обучения.↵
↵
Чтобы поступить в летнюю школу, необходимо заполнить анкету и решить задачи отборочного этапа. Сегодня мы предлагаем еще один способ попасть на параллель ML — решить задачу, посвященную подготовке данных к дальнейшему анализу. В этой задаче фамилии, имена и отчества даны в случайном порядке и нужно записать их в стандартном порядке (фамилия, имя, отчество). Чем больше правильных ответов — тем выше балл. [Вход в тур](https://contest.yandex.ru/contest/2518). ↵
Тур пройдет с 18:00 27 мая (пятница) до 23:59:59 29 мая (воскресенье) по московскому времени.↵
↵
По итогам блиц-тура как минимум один из официальных участников будет приглашен принять участие в обучении в параллели ML летней школы. Официальными участниками считаются школьники, заполнившие анкету на [сайте школы](https://cs.hse.ru/csss2016) (там же можно прочитать о школе подробнее). Все остальные могут решить задачу just for fun!↵
↵
Стоимость участия в школе — 23 000 рублей, но победители и призеры Всероссийских олимпиад по информатике, математике и физике могут принять участие в школе бесплатно. Мы очень хотим провести школу хорошо, чтобы в следующем году спонсоры дали нам столько денег, чтобы мы могли еще и доплатить всем участникам :)↵
↵
update: Теперь можно посылать решение 100 раз и оценивается лучшая посылка, а не последняя.
