17 февраля 2014 года Московский физико-технический институт первым из российских вузов запускает образовательный онлайн-курс на платформе Coursera. Курс «Электричество и магнетизм» рассчитан на 10 недель обучения с дополнительным временем для выполнения двух контрольных работ.



Курс рассчитан на широкую аудиторию тех, кто хочет выучить или вспомнить физику электричества и магнетизма. Учащиеся познакомятся с фундаментальными понятиями заряда, потенциала, поля и тока. Узнают и научатся использовать основные законы электричества, что позволит им лучше понять мир вокруг.

Так написано в официальном пресс-релизе. В этом же посте хотелось бы добавить немного подробностей о том, что ждет на курсе, как он делался и почему.

Всем привет. Сразу поделим аудиторию на две части — тех, кто любит смотреть видео, и тех, кто, как я, лучше воспринимает тексты. Чтобы не томить первых, запись моего выступления на Дата-Ёлке:

Там есть все основные моменты, но формат выступления не предполагает подробного рассмотрения статей. Любители ссылок и подробных разборов, добро пожаловать под кат.

Сейчас, когда Arduino продолжает триумфальное шествие по планете, вряд ли кого-то удивишь схемами на макетной плате. Белые беспаечные макетные платы уже стали обязательным элементом наборов для гиков. И всё-таки я решила попробовать заинтересовать юных программистов из летней школы GoToCamp: провести для них мастер-класс по основам цифровой схемотехники, оканчивающийся сборкой интересного устройства – генератора случайных чисел.


При нажатии на кнопку, на индикаторе высвечивается случайное число. В чем же тут случайность, откуда она берется? Сразу раскрою секрет. Цифры генерируются по порядку: 0, потом 1, 2, и так далее. Хитрость вот в чем: очень высокая частота импульсов. Они выдаются так быстро, что цифры сливаются в одну на индикаторе. И совершенно невозможно угадать цифру!

Далее вы прочтете о том, как устроен такой генератор, и как собрать его самостоятельно.

Не так давно iTunes U официально стал доступен для размещения материалов российских вузов. Чем не преминул воспользоваться Физтех, разместив там пару своих курсов. И несмотря на то, что сам Apple имеет достаточно подробные мануалы по этому процессу, мы подготовили данную статью, чтобы оградить желающих попасть в iTunes University от ряда ошибок, которые сами совершили.

Всем привет! Мы открываем цикл статей, посвященных решению практических задач, связанных с обработкой естественного языка (Natural Language Processing или просто NLP) и созданием диалоговых агентов (чат-ботов) с помощью open-source библиотеки DeepPavlov, которую разрабатывает наша команда лаборатории Нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Главная цель цикла — познакомить широкий круг разработчиков с DeepPavlov и показать, как можно решать прикладные задачи NLP, не обладая при этом глубокими познаниями в Machine Learning и PhD in Mathematics.

К NLP задачам относят определение тональности текста, парсинг именованных сущностей, определение того, что хочет от вашего бота собеседник: заказать пиццу или получить справочную информацию и многое другое. Более подробно про задачи и методы NLP вы можете прочитать тут.

В этой статье мы расскажем, как запустить REST север с предобученными моделями NLP, готовыми к использованию без какой-либо дополнительной настройки или обучения.

Все статьи цикла:
1. DeepPavlov для разработчиков: #1 инструменты NLP и создания чат-ботов
2. DeepPavlov для разработчиков: #2 настройка и деплоймент

Продолжаем постигать современную магию (компьютерное зрение). Часть 2 не значит, что нужно сначала читать часть 1. Часть 2 значит, что теперь всё серьёзно — мы хотим понять всю мощь нейросетей в зрении. Детектирование, трекинг, сегментация, оценка позы, распознавание действий… Самые модные и крутые архитектуры, сотни слоёв и десятки гениальных идей уже ждут вас под катом!

Хабр, МФТИ приветствует тебя! Как истинные технари, сразу переходим к делу и приглашаем всех, кому интересно, принять участие в новом хакатоне DeepHack, который пройдет на Физтехе с 6 по 12 февраля. Отборочный этап уже начался и продлится до 22 января. Это мы всё к чему… Если вы не понаслышке знаете, что такое DQN, deep RL и DeepHack сразу регистрируйтесь на очередную научную школу-хакатон — rl.deephack.me.



А если вы не до конца в теме и вам, например, не ясно, почему компьютерные игры, какое отношение они имеют к управлению дата-центрами и что на самом деле будет в феврале, то срочно идите под кат — там максимальное погружение в жизнь искусственного интеллекта от древности и до наших дней. Ну вы же не думаете, что всё это изобрели только в XXI веке?

Предисловие

Думаю, многие читали статью о том, выживают ли команды после хакатона.
Как писали в комментах к этой статье, статистика удручающая. Поэтому хотелось бы рассказать о себе, дабы подправить статистику и дать несколько практических советов по тому, как не сдуться после хакатона. Если хотя бы одна команда, прочтя статью, не бросит развивать свою классную идею после хакатона, воспользуется моими советами и создаст компанию — эту статью можно будет считать успешной :)
Предупреждение! В данной статье не будет технических подробностей реализации приложения. В начале я расскажу нашу историю (TL;DR), а полезные советы, которые мы вывели для себя в ходе развития, приведены в конце.

“Success” story

Меня зовут Даня, я основал emovi — сервис для подбора фильма по эмодзи, который за последние несколько дней вирально вырос на 600%. Сейчас приложение имеет 50 тысяч скачиваний и попало в топ-2 App Store и Google Play. В команде я занимаюсь продакт-менеджментом и дизайном, а раньше Android-разработкой. Учусь в МФТИ.

МФТИ совместно с Фондом развития Физтех-школ при поддержке Фонда президентских грантов открыл набор на бесплатный онлайн-курс «Быстрый старт в спортивное программирование» для студентов младших курсов технических специальностей и тех, кто обладает базовыми навыками программирования. Онлайн-курс – это первая ступень проекта интенсивной подготовки по спортивному программированию RuCode.

Когда еще один плодотворный год подходит к концу, хочется оглянуться назад, подвести итоги и показать, что мы смогли сделать за это время. Библиотеке #DeepPavlov, на минуточку, уже два года, и мы рады, что наше сообщество с каждым днем растет.

За год работы над библиотекой мы достигли:

• Скачивания библиотеки возросли на треть по сравнению с прошлым годом. Сейчас у DeepPavlov более 100 тысяч установок и более 10 тысяч установок контейнеров.
• Увеличилось количество коммерческих решений за счет state-of-art технологий, реализованных в DeepPavlov, в разных отраслях от ритейла до промышленности.
• Вышел первый релиз DeepPavlov Agent.
• Количество активных участников сообщества возросло в 5 раз.
• Наша команда студентов и аспирантов была отобрана для участия в Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3.
• Библиотека стала призером конкурса от компании Google «Powered by TensorFlow Challenge».

Что же помогло достичь таких результатов и почему DeepPavlov — это лучший открытый источник для построения разговорного AI? Расскажем в нашей статье.

Вчера в конгресс-центре «Альфандега» в Порту объявили, что Москва выбрана площадкой для проведения старейшего и самого престижного в мире студенческого чемпионата по спортивному программированию International Collegiate Programming Contest (ICPC) в июне следующего года. Организатором финала выступит МФТИ при поддержке компании RDI.Creative.

За право принять финал боролись в этом году Шанхай, Сидней и Орландо. Исполнительный директор ICPC, профессор Университета Бейлор и член Ассоциации вычислительной техники Уильям Паучер поздравил столицу России с победой: «На финале чемпионата ICPC 2019 в Порту мы встретились с делегацией от МФТИ и наметили план проведения финала в июне 2020 года в Москве. В следующем году мы соберемся вместе, чтобы наградить самых одаренных студентов в области программирования, которые умеют изобретать решения для проблем будущего. Я в предвкушении того, что в Москве состоится крупнейший финал в истории ICPC, и я смогу приветствовать всех по-русски со словами: «Добро пожаловать!».

В издательстве “ДМК Пресс” вышла книга “Олимпиадное программирование” с подзаголовком “Изучение и улучшение алгоритмов на соревнованиях”. Она стала глотком свежего воздуха для всех, кто интересуется, готовит и готовится к участию, или только планирует в будущем, в таком интеллектуальном виде деятельности, как различные мероприятия спортивного программирования. В России с ними знакомы недостаточно.

Российское издание книги “Guide to Competitive Programming” (издательство Springer International Publishing AG)вышло при поддержке Центра развития ИТ-образования МФТИ и его руководителя Алексея Малеева, Mail.Ru Group, а также проекта Moscow Workshops ICPC.

Все люди делятся на нормальных и прокрастинаторов, и последних абсолютное большинство. Мы разобрались и выявили два типа прокрастинации: неустранимую, которая приводит к неразрешимым жизненным проблемам и болезненным психологическим эффектам, и устранимую, при которой человек даже после наступления критического момента времени всё равно выполняет необходимую работу в срок.

Под катом мы приводим случаи перемещения прокрастинаторов типа PRO как в прошлое, так и в будущее, рассчитываем скорость подобных перемещений, а также влияние прокрастинации на жизнь до и после дедлайнов.

Статью мы сопроводили строгими математическими расчетами, а также данными эксперимента, который был проведён на шестерых добровольцах. С этой работой мы выступали на крупнейшей Антинаучной конференции, которая в этом году пройдет 4 мая. Так что можете нам доверять (ну или нет, ведь сегодня 1 апреля).

Сентябрь – волнительное время не только для школьников и студентов, но и для нас в ABBYY. Осенью студенты наших кафедр на Физтехе вернулись к учебе, а десятки наших коллег – к преподаванию. Каким будет этот учебный год – не загадываем. Просто пусть все будет хорошо. А в этом посте мы расскажем интересные подробности о Физтех-школе прикладной математики и информатики (ФПМИ МФТИ) и о том, как вместе с ней мы уже не первый год готовим крутых специалистов в области Natural Language Processing (NLP) и Computer Vision (CV).


Первокурсники ФПМИ на фоне самого популярного корпуса МФТИ для совместных фотографий.

Недавно завершился «Deep Learning in Natural Language Processing», открытый образовательный курс по обработке естественного языка. По традиции кураторы курса — сотрудники проекта DeepPavlov, открытой библиотеки для разговорного искусственного интеллекта, которую разрабатывают в лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Курс проводился при информационной поддержке сообщества Open Data Science. Если нужно больше деталей по формату курса, то вам сюда. Один из ключевых элементов «DL in NLP» — это возможность почувствовать себя исследователем и реализовать собственный проект.

Периодически мы рассказываем на Medium о проектах, которые участники создают в рамках наших образовательных программ, например о том, как построить разговорного оракула. Сегодня мы готовы поделиться итогами весеннего семестрового курса 2020 года.

Немного данных и аналитики

В этом году мы побили все рекорды по численности курса: в начале февраля записавшихся было около 800 человек. Скажем честно, мы не были готовы к такому количеству участников, поэтому многие моменты придумывали на ходу вместе с ними. Но об этом мы напишем в следующий раз.

Вернемся к участникам. Неужели все окончили курс? Ответ, конечно, очевиден. С каждым новым заданием желающих становилось все меньше и меньше. Как итог — то ли из-за карантина, то ли по другим причинам, но к середине курса осталась только половина. Ну что ж, а дальше пришлось определяться с проектами. В качестве итоговых участниками было заявлено семьдесят работ. А самый популярный проект — Tweet sentiment extraction — девятнадцать команд пытались выполнить задание на Kaggle.

Подробнее про представленные проекты

На прошлой неделе мы провели заключительное занятие курса, где несколько команд представили свои проекты. Если вы пропустили открытый семинар, то мы подготовили запись. А ниже мы постараемся кратко описать реализованные кейсы.

Лаборатория нейронных сетей и глубоко обучения МФТИ открывает курс Deep Learning in Natural Language Processing. Он стартует 21 февраля и будет проходить каждую среду в 19:00 в 105 БК, необходимо зарегистрироваться. Длительность курса — 10 занятий, их проведёт сотрудник лаборатории Валентин Малых (madrugado). Курс открыт для всех желающих углубить свои знания в Deep Learning и Natural Language Processing. Занятия также будут транслироваться в режиме онлайн в Youtube-канале лаборатории.

Все статьи цикла:

1. DeepPavlov для разработчиков: #1 инструменты NLP и создания чат-ботов
2. DeepPavlov для разработчиков: #2 настройка и деплоймент

Всем привет! В первой статье из нашего цикла мы узнали, что такое DeepPavlov, какие модели библиотеки готовы к использованию без предварительного обучения и как запустить REST серверы с ними. Перед тем, как приступить к обучению моделей, мы расскажем о различных возможностях деплоймента моделей DeepPavlov и некоторых особенностях настройки библиотеки.

Договоримся, что все скрипты запуска библиотеки выполняются в environment Python с установленной библиотекой DeepPavlov (про установку см. первую статью, про virtualenv можно прочитать здесь). Примеры из этой статьи не требуют знания синтаксиса Python.

Если вы давно хотели поехать на зарубежную стажировку, но совершенно не знаете, как к этому подступиться, то эта статья для вас.

Фёдор Киташов (kitashov), студент 4 курса ФРКТ МФТИ, рассказал что нужно сделать, чтобы съездить на стажировку с полным покрытием, поработать над системой распознавания речи в Cisco, увидеть 20 американских штатов, и зачем возвращаться назад.

Компьютерное зрение. Сейчас о нём много говорят, оно много где применяется и внедряется. И как-то давненько на Хабре не выходило обзорных статей по CV, с примерами архитектур и современными задачами. А ведь их очень много, и они правда крутые! Если вам интересно, что сейчас происходит в области Computer Vision не только с точки зрения исследований и статей, но и с точки зрения прикладных задач, то милости прошу под кат. Также статья может стать неплохим введением для тех, кто давно хотел начать разбираться во всём этом, но что-то мешало ;)