Starlink: невидимый айсберг оптимизации динамических графов — открытая лекция Сергея Алексеева ⬇️

– Страница мероприятия
– 21 февраля, суббота, 14:00-15:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения

⭐️ О лекторе

Сергей Алексеев,
PhD, MBA, CEO Voxtellar (Singapore), член ряда экспертных комитетов по связи и навигации

📢 Анонс

Почему зона покрытия мобильной связи стремительно сокращается, а планету постепенно опутывают десятки тысяч спутников?
Как позвонить обычным смартфоном из Тихого Океана в Сахару, и зачем для этого требуются каналы данных по 10Тбпс?
Как вообще устроен интернет 2.0 (на примере 3-го поколения Старлинка), и почему для этого требуются сверх-эффективные алгоритмы поиска кратчайшего пути?

Это лишь малая толика вопросов с фронтира современного телекома, ответы на которые вы получите на открытой лекции аэрокосмического инженера и руководителя разработки передовых систем связи Сергея Алексеева.

Впереди весенний семестр! Напоминаем, что наши мероприятия стартуют уже на этой неделе⤵️

Большие курсы:

1️⃣ Фотограмметрия: трехмерная реконструкция

17 февраля, 18:00

Чтобы работать с предметами реального мира в цифровой форме, нужно уметь автоматически и с высокой точностью получать их трехмерное представление. Фотограмметрия решает эту задачу на основании большого количества фотографий объекта/человека/памятника/здания или даже целого города с разных сторон.

Представим, вы научились программировать… И язык C++ вам даже не слишком не нравится… Может даже разобрались в том, как ускорять вычисления с помощью многопоточности и видеокарт… И даже остались в здравом состоянии рассудка! Но в чем смысл?… Зачем все это теперь нужно, если все задачи компьютерного зрения решают с помощью нейросетей?...

Оказывается, до сих пор большой пласт задач фотограмметрии решается в т.ч. нейросетями, хотя традиционными методами решается быстрее и дешевле по стоимости вычислений. Кроме того, некоторые из этих методов просто красивы и расширяют сознание.

2️⃣ Алгоритмы для NP-трудных задач

19 февраля, 18:00

Один из ключевых открытых вопросов компьютерных наук — равенство классов P и NP: если корректность решения можно проверить за полиномиальное время, можно ли столь же эффективно его найти? NP-трудные задачи находятся в центре этого вопроса и задают фундаментальные ограничения для алгоритмов во многих практических областях: от оптимизации и планирования до анализа графов и вычислительной логики.

В курсе рассматриваются NP-трудные задачи и основные подходы к работе с ними: точные экспоненциальные алгоритмы, приближённые методы, параметризованные алгоритмы и решения для частных случаев. Классические задачи, такие как 3-раскраска графа, используются как базовые примеры для понимания общих принципов и границ применимости алгоритмических методов.

Пререквизиты: базовый курс по алгоритмам.

Открытая лекция:

💬 Starlink: невидимый айсберг оптимизации динамических графов

21 февраля, 14:00

Почему зона покрытия мобильной связи стремительно сокращается, а планету постепенно опутывают десятки тысяч спутников?
Как позвонить обычным смартфоном из Тихого Океана в Сахару, и зачем для этого требуются каналы данных по 10Тбпс?
Как вообще устроен интернет 2.0 (на примере 3-го поколения Старлинка), и почему для этого требуются сверх-эффективные алгоритмы поиска кратчайшего пути?

Это лишь малая толика вопросов с фронтира современного телекома, ответы на которые вы получите на открытой лекции аэрокосмического инженера и руководителя разработки передовых систем связи Сергея Алексеева.

Мероприятия будут проходить в Мраморном зале, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург. Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения. Достаточно сделать это один раз для посещения любой лекции курса.

Студент, диплом и LLM: Что такое хорошо и что такое плохо ⬇️

– Страница мероприятия
– 6 марта, пятница, 19:00 – 20:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения

⭐️ О лекторе

Александр Сироткин,
К.ф.-м.н., Доцент НИУ ВШЭ, Главный академический консультант CRC

📢 Анонс

LLM развиваются с безумной скоростью: то, что позавчера казалось фантастикой, вчера стало реальностью, а сегодня — просто еще один инструмент в большом наборе.

На лекции мы попробуем разобраться, какие возможности для обучения и преподавания открывают нам большие языковые модели. Поговорим о том, где генеративные нейросети помогут сэкономить кучу времени, а где могут откровенно накосячить (отвечать за это, как обычно, придется нам).

Отдельно остановимся на святая святых — дипломных работах. Почему промпт «Напиши диплом на тему "Анализ применения LLM при подготовке дипломов"» пока не сработает так, как хочется? И как его исправить, чтобы получить толковый результат?

А главное — расставим на поле флажки, которые укажут, где именно лежат грабли. Чтобы, готовя диплом, вы наступали на них как можно реже.

Как найти сумму ряда? ⬇️

– Страница мероприятия
– 20 марта, пятница, 19:00 – 20:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения

⭐️ О лекторе

Александр Игоревич Храбров,
кандидат физико-математических наук, руководитель департамента информатики факультета Школа информатики, физики и технологий ВШЭ и доцент факультета математики и компьютерных наук СПбГУ

📢 Анонс

Нахождение сумм рядов является весьма сложной задачей, решить ее удается лишь в очень небольшом количестве случаев. Обычно получается найти лишь её приближенное значение. Но при нахождении приближенного значения приходится сталкиваться с неожиданными трудностями. Ряды могут сходиться достаточно медленно и для вычисления их суммы требуется просуммировать большое количество слагаемых. А чем больше слагаемых, тем больше погрешность, которая в итоге может оказаться очень значительной.

Лекция будет посвящена обсуждению этих проблем и методов их решения. А именно будет рассказано про некоторые методы ускорения сходимости рядов (методы Куммера, Эйлера, Шанкса, Эйткена и Ричардсона), а также про то, какую пользу можно извлечь из численного значения суммы для нахождения ее точного значения.

Для понимания лекции достаточно иметь базовые знания из математического анализа: предел, сумма ряда, ряд Тейлора, интеграл, O-большое и o-малое.

Лето ближе, чем кажется! Самое время подумать о стажировке. И как раз сейчас у наших партнёров Pinely открыт набор на этот сезон ⤵️

⚡️ Machine Learning Research Intern — это отличная возможность для тех, у кого уже есть промышленный опыт в ML или DL и интерес к сфере трейдинга или же просто сильный академический бэкграунд.
Во время стажировки вы будете работать с рыночными данными, участвовать в исследовании и оптимизации торговых стратегий вместе с командой Pinely. Это отличный шанс увидеть на реальных задачах, как устроен мир HFT.

〰️ Язык стажировки: менторы и команда русскоговорящие, документация и данные на английском;
〰️ Формат участия: очный, локация зависит от команды, в которую кандидат пройдёт отбор: Москва или Амстердам;
〰️ Длительность: 3 - 6 месяцев, старт гибкий;
По итогам стажировки возможен оффер на фуллтайм.

Если есть вопросы по процессу, обязательно пишите в телеграм @pinelyhr или на почту artem.ukhin@pinely.com.
И главное — не откладывайте! Заявки принимаются до 3 апреля!

Сборы к финалу ВсОШ по ИИ в Санкт-Петербурге 📢

Команда CS Space при поддержке Яндекса провела подготовительные занятия для школьников Санкт-Петербурга, прошедших на заключительный этап Всероссийской олимпиады по искусственному интеллекту.

За время сборов участники успели пройти большой объём материала:
✔️ С Иваном Лопатиным разобрали классический ML и deep learning, включая CNN и задачи обработки текста, а также поучаствовали в практиках и соревнованиях.
✔️ Максим Бидва сосредоточился на математике: теория вероятностей, линейная алгебра и методы оптимизации с практическими занятиями.
✔️ Максим Николаев вёл блок по статистике и моделированию, включая реализацию алгоритмов на Python.
✔️ Артур Игнатьев дополнил программу лекцией по теории информации и дискретной математике.

Мы старались сделать сборы максимально полезными: много задач, разборов и практики — всё, чтобы участники чувствовали себя уверенно на олимпиаде. Продолжить подготовку можно на Stepik:
↗️ Тренажёр по математике в ИИ.

Финал уже близко — желаем ребятам показать свой максимум! 🏆

Succinct структуры, деревья и скобочные последовательности ⬇️

– Страница мероприятия
– 28 марта, суббота, 14:00 – 15:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения

⭐️ О лекторе

Николай Мальковский — кандидат физико-математических наук; Principal Engineer, Chebyshev Research Center

📢 Анонс

Формально, succinct-структуры — это такие, которые используют o(N) дополнительной памяти для обеспечения операций над множеством из N бит. Неформально — это несколько способов хранения дерева размера N за 2N + o(N) бит и использования этих o(N) бит для навигации по дереву, а иногда и для ответов на довольно сложные запросы.

Одно из подобных битовых представлений вы, с большой вероятностью, встречали: делаем обход в глубину, каждый раз, когда опускаемся, записываем «(», когда поднимаемся — «)». В результате мы должны получить правильную скобочную последовательность длины 2N-2. В целом, вот эти 2N бит, но что можно делать с таким представлением? Как оказывается, всё, что нам обычно нужно от дерева, можно получить с помощью небольших вспомогательных вычислений. А сами succinct-деревья очень даже практичны, особенно когда число узлов переваливает за миллион.

Наши друзья из Школы анализа данных открывают набор на 2026 год!

Поступить в ШАД можно по одному из трёх треков:
🟡 Классическому
🟡 Альтернативному
🟡 ИИ в естественно-научных исследованиях
Подробнее читайте на сайте.

Основные даты набора:

02.04–03.05 — заполнение анкеты
30.04–04.05 — онлайн-тестирование
16.05–23.05 — экзамен (зависит от выбора трека поступления и формата экзамена)
17.06–18.07 — собеседования

Участвуйте в дне открытых дверей, чтобы узнать больше о Школе анализа данных! Ответы на многие вопросы уже доступны в канале ШАДа по тегу #поступление.

Что можно сделать уже сейчас:
✔️ Заполнить анкету и попробовать свои силы
✔️ Зарегистрироваться на день открытых дверей
✔️ Продолжить подготовку к вступительным испытаниям по материалам ШАДа

⁉️ Остались вопросы?
Задавайте их в чате ШАД или на почте education.sup@yandex.ru.

Если ШАД — ваша цель, время начать свой путь!

Хотите узнать реальный опыт стажировок от тех, кто их прошел?⤵️

Приходите на митап Стажировки в IT — взгляд студентов! Спикеры расскажут:

〰️В каких компаниях стажировались и как туда попадали;
〰️Какими проектами занимались и что получилось;
〰️Что понравилось, а что можно улучшить;
〰️Советы тем, кто только собирается подаваться.

Подробное расписание смотрите на сайте.

Дата и место
🟡18 апреля, суббота, 18:00-22:00
🟡Mishka Бар, Конногвардейский бул., 4, Санкт-Петербург
🟡Регистрация открыта. Участие свободное, количество мест ограничено.

⚡️ Митап проходит при поддержке наших друзей из Pinely. Мероприятие будет интересно как студентам, так и сотрудникам IT компаний для впечатлений о стажировках из первых рук!