"
أنا محترف " هي مسابقة للحصول على درجة البكالوريوس والماجستير في التخصصات الإنسانية والتقنية. يتم تنظيمها من قبل شركات تكنولوجيا المعلومات الروسية الكبيرة وأقوى الجامعات في البلاد ، بما في ذلك جامعة ITMO. نتحدث اليوم عن أهداف الأولمبياد والمجالين اللذين تشرف عليهما جامعتنا - البيانات الكبيرة والروبوتات (الباقي في منافساتنا المقبلة).
الصورة: فيكتور Aznabaev / Unsplash.comبضع كلمات عن الأولمبياد
الهدف. تقييم معرفة الطلاب وتعريفهم بمتطلبات أصحاب العمل. يتطور الطلاب في المجال العلمي المختار ، ويعملون في شركات دولية. يربح صاحب العمل أيضًا - إنه لا يحتاج إلى إعادة تثقيف المتخصصين المدربين ومقابلة الموظفين الجدد بالعبارة: "انسوا كل ما تعلمته في الجامعة".
لماذا المشاركة. يحصل الفائزون
على فرصة لدخول الجامعات الروسية دون امتحانات. يمكنك الحصول على تدريب داخلي في Yandex و Sberbank و IBS و Mail.ru وغيرها من الشركات الكبيرة. في العام الماضي ، تلقى أكثر من أربعمائة مشترك أفضل العروض من الشركات الروسية. سيتمكن الطلاب الذين أثبتوا أنفسهم من الالتحاق
بالمدارس الشتوية .
من يشارك. طلاب من جميع التخصصات - العلوم التقنية والإنسانية والطبيعية. بالإضافة إلى الخريجين وطلاب الدراسات العليا والمقيمين وطلاب الجامعات الأجنبية.
تنسيق الحدث. يمكنك التسجيل قبل 18 نوفمبر. سيتم عقد مرحلة التصفيات عبر الإنترنت من 22 نوفمبر إلى 8 ديسمبر ، ولكن يمكنك تخطيها إذا أكملت بنجاح دورتين
على الأقل
من القائمة على الإنترنت . سيذهب الفائزون بجولة التصفيات إلى مسابقات بدوام كامل في جامعات كبيرة في جميع أنحاء البلاد ، والمقرر عقدها في الفترة من يناير إلى مارس. سيتم نشر نتائج أولمبياد "أنا محترف" في أبريل
على موقع المشروع .
يشتمل الأولمبياد هذا العام على 68 اتجاهًا. يشرف خبراء جامعة ITMO على خمسة منهم - الضوئيات والمعلومات والأمن السيبراني والبرمجة وتكنولوجيا المعلومات ، وكذلك البيانات الضخمة والروبوتات. سنتحدث أكثر عن آخر اثنين.
البيانات الكبيرة
تغطي هذه المنطقة جميع تقنيات دورة حياة Big Data ، بما في ذلك عمليات التجميع والتخزين والمعالجة والنمذجة والتفسير. سيتمكن الفائزون من الالتحاق بجامعة ITMO دون امتحانات للبرامج: "الرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر" ، "الصحة الرقمية" ، "البيانات المالية الكبيرة للتكنولوجيا"
والعديد من الآخرين .
أيضا ، سوف تتاح الفرصة للمشاركين لإكمال التدريب في عالم البيانات ومهندسي البيانات المتخصصين في الشركات الشريكة. هؤلاء هم المركز الوطني للتطوير المعرفي و Mail.ru و Gazpromneft STC و Rosneft و Sberbank و ER-Telecom.
"في السنوات الأخيرة ، أصبحت البيانات الكبيرة في الطلب أكثر فأكثر. تتطور تقنيات جمع البيانات الأولية وتخزينها ، كما تظهر آليات رقمية جديدة (في مجال إنترنت الأشياء والشبكات الاجتماعية) لتسجيل العمليات التي لا يمكن ملاحظتها سابقًا "، تعليق بوخانوفسكي ألكساندر فاليريفيخ ، مدير كلية تكنولوجيا المعلومات للترجمة بجامعة ITMO. "في الوقت نفسه ، يتم إيلاء الاهتمام ليس فقط لكيفية تنظيم عملية تخزين واستخدام البيانات ، ولكن أيضًا لإثبات الاستنتاجات والقرارات ، وكذلك إنشاء نماذج تنبؤية".
ماذا ستكون المهام. يتم إعدادها من قبل فريق من
كلية تقنية المعلومات متعدية من جامعة ITMO. يأخذون في الاعتبار حقيقة أن أخصائي معالجة البيانات الكبيرة يجب أن يكون لديه المعرفة الأساسية في نظرية الاحتمالات والإحصاءات الرياضية ، وكذلك التعلم الآلي. لديك فكرة عن منطق ومنهجية أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وتحدث لغات R أو Java أو Scala أو Python (أو أدوات أخرى لحل المشكلات العملية).
بعد ذلك ، نقدم مثالاً لمشكلة من إحدى مراحل الأولمبياد.
مثال المهمة: في مجموعة من 50 خوادم ، مع 12 النوى المتاحة على كل منها. يتم إعادة توزيع الموارد بين المخططين والمخفضات ديناميكيًا (لا يوجد فصل صارم للموارد). اكتب عدد الدقائق التي ستعمل عليها MapReduce على هذه المجموعة ، والتي تتطلب 1000 معين. في هذه الحالة ، يكون وقت عمل معين معين 20 دقيقة. إذا تم ترك مخفض واحد فقط في المهمة ، فسيتم معالجة جميع البيانات في 1000 دقيقة. يتم قبول الإجابة بدقة من منزلة عشرية واحدة.
A. 44.6
ب 43.2
C. 41.6
50.0
كيف تستعد. يمكنك البدء بالموارد التالية:
عدد قليل من الكتب حول الإحصاءات المطبقة في مجالات النشاط المختلفة. يشرح مؤلفوهم ببساطة ولكن بثبات منطق حل المشكلات المتعلقة بتقدير النقاط والفاصل الزمني:
يمكن أيضًا الحصول على المعلومات في الدورات المواضيعية
من القائمة المعتمدة على موقع الأولمبياد.
الروبوتات
يجمع الروبوتات بين التخصصات مثل الخوارزميات والإلكترونيات والميكانيكا. اختيار هذا الاتجاه هو لأولئك الذين يدرسون بالفعل أو يستعدون لدخول كلية الدراسات العليا في تخصصات هندسة البرمجيات ، والميكانيكا التطبيقية ، والرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر ، أو الهندسة الإلكترونية. يمكن للطلاب المؤهلين التسجيل في برامج
الروبوتات وأنظمة التحكم الرقمية وأنظمة وتقنيات الإنتاج الرقمي في جامعتنا مجانًا.
ماذا ستكون المهام. الطلاب الجامعيون والعزاب يحلون المهام المختلفة. ومع ذلك ، فإن جميع المهام اختبار المعرفة المعقدة في مجال نظرية التحكم ، ومعالجة المعلومات ونمذجة الروبوت. على سبيل المثال ، سيُطلب من المشاركين التحقق من ثبات النظام أو قابليته للتحكم أو اختيار هيكل أو حساب معاملات المنظم.
يقول سيرجي أليكسييفيتش كولوبين ، نائب مدير قسم تكنولوجيا المعلومات والإدارة في قسم تكنولوجيا المعلومات والحاسوب في ITMO: "يتعين علينا حل مشكلة الحركية المباشرة أو العكسية لروبوت متحرك أو معالج ، والعمل مع Jacobian للنظام والبحث عن موازنة لحظات في المفاصل في عبء خارجي معين". "لن يتم ذلك بدون مهام البرمجة - تحتاج إلى كتابة برنامج صغير لمحاكاة روبوت أو تخطيط مسارات في Python أو C ++."
في النهاية ، يجب على الطلاب برمجة الروبوت لتنفيذ المهام من الشركات الشريكة: السكك الحديدية الروسية ، و Diacon ، و KUKA وغيرها ، وترتبط المشاريع بطائرات بدون طيار للأرض والجو ، بالإضافة إلى الروبوتات التعاونية التي تعمل في ظروف اتصال جسدي مع البيئة. يشبه شكل المسابقة
تحدي DARPA Robotics . أولاً ، يعمل الطلاب على جهاز محاكاة ، ثم على أجهزة حقيقية.
بعد ذلك ، ننظر في العديد من الخيارات لمهام الاتجاه "Robotics" ، والتي قد يواجهها الطلاب. فيما يلي أمثلة للمتقدمين للدراسات العليا:
مثال للمهمة رقم 1: يتحرك روبوت من حركيات السيارات بسرعة خطية v = 0.3 م / ث. يتم تدوير عجلة القيادة من خلال زاوية ث = 0.2 راد. إذا كان نصف قطر عجلات الروبوت r = 0.02 m ، وكان طول ومسار الروبوت L = 0.3 m و d = 0.2 m ، على التوالي ، مما يساوي السرعات الزاوية لكل من العجلات الخلفية w1 و w2 ، معبراً عنها بالرادار / s ؟
أدخل الإجابة بتنسيق رقمين مفصولين بمسافة ، حتى المكان العشري الثاني ، مع مراعاة العلامة.
مثال على المهمة رقم 2: ما الذي يمكن أن يكون علامة على النجم في نظام مغلق فيما يتعلق بالإجراء الرئيسي إذا تم إجراء التحليل وفقًا للمخطط الهيكلي للنظام؟
وجود روابط aperiodic في الحلقة المفتوحة ؛
التواجد في حلقة مفتوحة من الروابط المتكاملة المثالية ؛
وجود في دائرة مفتوحة من الروابط الاهتزازية والمحافظة.
وإليك مهام الالتحاق بكلية الدراسات العليا أو الإقامة:
مثال للمهمة رقم 1: يوضح الشكل مناورًا روبوتًا لعلم الحركة المفرط مع 7 مفاصل دورانية. يُظهر الشكل نظام الإحداثيات لقاعدة الروبوت {s} مع متجه المحور y عموديًا على مستوى الصفحة ، ونظام الإحداثيات {b} متصل بالشفاه والمتزامن مع {s}. يصور الروبوت في تكوين تكون فيه قيم الإحداثيات الزاوي لجميع الروابط 0. وتظهر المحاور اللولبية للأزواج الحركية السبعة في الشكل (اتجاه إيجابي عكس اتجاه عقارب الساعة). محاذاة محاور المفاصل 2 و 4 و 6 ، محاور المفاصل 1 و 3 و 5 و 7 مماثلة لمحاور نظام الإحداثيات الأولي للقاعدة. أحجام الوصلات L1 = 0.34 م ، L2 = 0.4 م ، L3 = 0.4 م ، و L4 = 0.15 م.
مثال للمهمة رقم 2: من أجل التشغيل الأكثر استقرارًا لخوارزمية التعريب ورسم الخرائط في نفس الوقت (SLAM) للروبوتات المتنقلة القائمة على مرشحات الجسيمات ، قرر المطورون استخدام خوارزمية إعادة تشكيل عجلة إعادة التشكيل. عند نقطة معينة من تشغيل الخوارزمية ، بقيت عينة من 5 "جزيئات" في الذاكرة مع الأوزان w (1) = 0.5 ، w (2) = 1.2 ، w (3) = 1.5 ، w (4) = 1 ، 0 و (5) = 0.8. عند الحد الأدنى لقيمة حجم العينة الفعال في هذا التكرار ، ستبدأ آلية إعادة التشكيل. اكتب الإجابة بالتنسيق العشري بدقة من منزلة عشرية واحدة.
كيف تستعد. يمكنك تقييم معرفتك وآفاقك باستخدام قائمة التحقق. يجب على المشاركين في اتجاه "الروبوتات":
- معرفة مبادئ الروبوتات النمذجة ، وخصائص أجهزة الاستشعار الحديثة وطرق الحصول على المعلومات الحسية.
- لمعرفة القدرة على تطبيق أساليب وخوارزميات تخطيط المسار والتحكم التلقائي ، بالإضافة إلى معالجة المعلومات الحسية والقدرة على تنفيذها.
- لديهم مهارات البرمجة الهيكلية وجوه المنحى. تكون قادرة على العمل في بيئات التطوير للأنظمة الآلية.
- تعرف على المبادئ والخصائص والميزات الرئيسية لجزء الحوسبة ومحركات الأقراص وأجهزة استشعار الروبوتات الحديثة. لديهم مهارات في تخطيط وإعداد التجارب.
"لسحب" أي من المناطق ، يمكنك الانتباه إلى
ندوات عبر الإنترنت من الموقع الرسمي . يتم تحليل بعض المهام من أولمبياد السابقة هناك. هناك أيضا أدب متخصص ، على سبيل المثال:
ودورات عبر الإنترنت في Openedu و Coursera و Edx
معلومات إضافية عن الأولمبياد: