2023_bookWTD_Dyakonov_27.pdf
6.3 MB
#книга
Каждая книга — кража у собственной жизни. // Марина Цветаева
И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?". В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.
Каждая книга — кража у собственной жизни. // Марина Цветаева
И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?". В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.
#поздравление
В Болгарии закончилась первая международная олимпиада по искусственному интеллекту (IOAI). От каждой страны было не более двух команд-участников. От России поехала одна команда, составленная из школьников «Летово», которые готовились на базе Центрального университета. В итоге команда с названием «Летово» и флагом с изображением символики ЦУ завоевала золотые медали на научном этапе (первое место с огромным отрывом от конкурентов), получила серебро в практическом этапе и стала первой по сумме баллов за оба этапа.
Поздравляю победителей:
Анастасия Гайнуллина,
Андрей Грицаев,
Андрей Громыко,
Никита Курлаев.
В Болгарии закончилась первая международная олимпиада по искусственному интеллекту (IOAI). От каждой страны было не более двух команд-участников. От России поехала одна команда, составленная из школьников «Летово», которые готовились на базе Центрального университета. В итоге команда с названием «Летово» и флагом с изображением символики ЦУ завоевала золотые медали на научном этапе (первое место с огромным отрывом от конкурентов), получила серебро в практическом этапе и стала первой по сумме баллов за оба этапа.
Поздравляю победителей:
Анастасия Гайнуллина,
Андрей Грицаев,
Андрей Громыко,
Никита Курлаев.
#история
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
centraluniversity.ru
Центральный университет
Официальный сайт Центрального университета. Центральный университет — первый в России вуз на основе STEM-модели: Science, Technology, Engineering, Mathematics. Открыт при поддержке Т-Банка и других ведущих компаний.
#поздравление
На платформе Kaggle закончилось соревнование Kaggle AutoML Grand Prix (в рамках международной конференции International Conference on Automated Machine Learning). В соревновании было 5 этапов, на каждом нужно за 24 часа создать хорошую модель. Победила команда из России - сотрудников лаборатории ИИ Сбера:
* Александр Рыжков,
* Дмитрий Симаков,
* Ринчин Дамдинов,
при решении использовали свою разработку - open-source библиотеку LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Поздравляю!
И совсем приятное для меня... т.к. связано с моим воспитанником;)
Александр Рыжков стал 4х-кратным грандмастером Kaggle (в разных номинациях: соревнования, код, дискуссии, датасеты). Всего в мире таких 4xGM 10 человек. Молодец, Саша!
На платформе Kaggle закончилось соревнование Kaggle AutoML Grand Prix (в рамках международной конференции International Conference on Automated Machine Learning). В соревновании было 5 этапов, на каждом нужно за 24 часа создать хорошую модель. Победила команда из России - сотрудников лаборатории ИИ Сбера:
* Александр Рыжков,
* Дмитрий Симаков,
* Ринчин Дамдинов,
при решении использовали свою разработку - open-source библиотеку LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Поздравляю!
И совсем приятное для меня... т.к. связано с моим воспитанником;)
Александр Рыжков стал 4х-кратным грандмастером Kaggle (в разных номинациях: соревнования, код, дискуссии, датасеты). Всего в мире таких 4xGM 10 человек. Молодец, Саша!
#книга
У Сергея Маркова есть замечательный 2-х-томник по ИИ: "Охота на электроовец" (читал всю прошлую неделю). Стоит, правда, предупредить, что это в большей степени исторический обзор, но очень тщательно составленный, автор прям докапывается по мельчайших деталей, кто, когда и что первый придумал. Например, вы узнате:
- Аду Байрон, в честь которой назвали язык программирования, на самом деле звали Августа.
- Кто такой Жаккар (и его тоже звали не Жаккар).
- Как Гёдель нашёл изъян в конституции США.
- Почему в первой программе игры шашки в конце партии играл гимн.
и многое другое.
Доступно бесплатно:
https://markoff.science/#book
У Сергея Маркова есть замечательный 2-х-томник по ИИ: "Охота на электроовец" (читал всю прошлую неделю). Стоит, правда, предупредить, что это в большей степени исторический обзор, но очень тщательно составленный, автор прям докапывается по мельчайших деталей, кто, когда и что первый придумал. Например, вы узнате:
- Аду Байрон, в честь которой назвали язык программирования, на самом деле звали Августа.
- Кто такой Жаккар (и его тоже звали не Жаккар).
- Как Гёдель нашёл изъян в конституции США.
- Почему в первой программе игры шашки в конце партии играл гимн.
и многое другое.
Доступно бесплатно:
https://markoff.science/#book
#книга
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
#книга
Стюарт Ричи «Наукообразная чушь. Разоблачение мошенничества, предвзятости, недобросовестности и хайпа в науке»
Неплохой научпоп про недостоверные и мошеннические исследования, проблему воспроизводимости, p-хакинг и т.п. Много примеров из медицины и психологии.
Цитата:
Порочные стимулы действуют как злой джинн, давая вам именно то, что вы просили, но не обязательно то, чего вы хотели. Поощряйте наращивание числа публикаций, и вы его добьетесь — но будьте готовы к тому, что у ученых останется меньше времени на проверку ошибок, а нарезка статей станет нормой. Поощряйте публикации в журналах с высоким импакт-фактором, и вы их получите — но будьте готовы к тому, что ученые в своих попытках пробиться туда станут прибегать к p-хакингу, публикационному смещению и даже мошенничеству. Поощряйте конкуренцию за гранты, и вы ее добьетесь — но будьте готовы к тому, что ученые начнут без всякой меры раздувать свои результаты и подавать нужным углом в попытке привлечь внимание спонсоров.
Стюарт Ричи «Наукообразная чушь. Разоблачение мошенничества, предвзятости, недобросовестности и хайпа в науке»
Неплохой научпоп про недостоверные и мошеннические исследования, проблему воспроизводимости, p-хакинг и т.п. Много примеров из медицины и психологии.
Цитата:
Порочные стимулы действуют как злой джинн, давая вам именно то, что вы просили, но не обязательно то, чего вы хотели. Поощряйте наращивание числа публикаций, и вы его добьетесь — но будьте готовы к тому, что у ученых останется меньше времени на проверку ошибок, а нарезка статей станет нормой. Поощряйте публикации в журналах с высоким импакт-фактором, и вы их получите — но будьте готовы к тому, что ученые в своих попытках пробиться туда станут прибегать к p-хакингу, публикационному смещению и даже мошенничеству. Поощряйте конкуренцию за гранты, и вы ее добьетесь — но будьте готовы к тому, что ученые начнут без всякой меры раздувать свои результаты и подавать нужным углом в попытке привлечь внимание спонсоров.
#книга
Emil Hvitfeldt "Feature Engineering A-Z"
Открытая книга по предобработке данных и генерации признаков. Пока ещё до конца не дописана, но по деформации признаков, категориальным признакам, пропускам и текстовым признакам информация есть. Примеры кода на R и Python.
https://feaz-book.com/
Emil Hvitfeldt "Feature Engineering A-Z"
Открытая книга по предобработке данных и генерации признаков. Пока ещё до конца не дописана, но по деформации признаков, категориальным признакам, пропускам и текстовым признакам информация есть. Примеры кода на R и Python.
https://feaz-book.com/
#визуализация
Забавная игрушка на "геометрический интеллект": надо как можно точнее определять центры окружностей, середины отрезков и прямые углы. Не так просто, как кажется на первый взгляд. Это упражнение рекомендуют на некоторых курсах дизайна и визуализации.
https://woodgears.ca/eyeball/index.html
Забавная игрушка на "геометрический интеллект": надо как можно точнее определять центры окружностей, середины отрезков и прямые углы. Не так просто, как кажется на первый взгляд. Это упражнение рекомендуют на некоторых курсах дизайна и визуализации.
https://woodgears.ca/eyeball/index.html
#видео
Доклады прошлого года семинара "Математические основы искусственного интеллекта", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других.
https://www.mathnet.ru/conf2402
П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.
Доклады прошлого года семинара "Математические основы искусственного интеллекта", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других.
https://www.mathnet.ru/conf2402
П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.
#книга
Фридман Д. П., Мендхекар А. "The Little Learner. A Straight Line to Deep Learning" (Чудесное машинное обучение)
Недавно на русском вышла книга. Меня заинтересовала манера изложения - она сделана в виде диалога (показан на рисунке). Как будто читатель задаёт вопросы, а автор на них отвечает и так происходит обучение. Подход известен, даже в книгах про ML было что-то подобное (в книге Шлезингера и Главача было обучение в переписке). Примеры кода здесь на Scheme (кажется, что это только увеличивает порог входа). Забавный факт - предисловие написал Питер Норвиг и сделал это "по правилам повествования" (в виде диалога).
Фридман Д. П., Мендхекар А. "The Little Learner. A Straight Line to Deep Learning" (Чудесное машинное обучение)
Недавно на русском вышла книга. Меня заинтересовала манера изложения - она сделана в виде диалога (показан на рисунке). Как будто читатель задаёт вопросы, а автор на них отвечает и так происходит обучение. Подход известен, даже в книгах про ML было что-то подобное (в книге Шлезингера и Главача было обучение в переписке). Примеры кода здесь на Scheme (кажется, что это только увеличивает порог входа). Забавный факт - предисловие написал Питер Норвиг и сделал это "по правилам повествования" (в виде диалога).
#интересно
Более 10 лет назад была создана платформа для соревнований в анализе данных DrivenData - она поставила своей целью приспособить DS в первую очередь для блага общества (а не для выгоды коммерческих компаний). Недавно у них был юбилей, и они в своём блоге сделали очень неплохой пост, в котором подвели итоги 10-летней деятельности, описали удачи и проблемы.
https://drivendata.co/blog/10-years-of-data-science-for-social-good
Более 10 лет назад была создана платформа для соревнований в анализе данных DrivenData - она поставила своей целью приспособить DS в первую очередь для блага общества (а не для выгоды коммерческих компаний). Недавно у них был юбилей, и они в своём блоге сделали очень неплохой пост, в котором подвели итоги 10-летней деятельности, описали удачи и проблемы.
https://drivendata.co/blog/10-years-of-data-science-for-social-good
#таланты
Если кто-то умеет и хочет попридумывать задачки в стиле современных олимпиад по ИИ для школьников, то можно помочь Саше Гущину отобрать таланты в этом году.
Подробности по ссылке:
https://yangx.top/aguschin_ai/113
Если кто-то умеет и хочет попридумывать задачки в стиле современных олимпиад по ИИ для школьников, то можно помочь Саше Гущину отобрать таланты в этом году.
Подробности по ссылке:
https://yangx.top/aguschin_ai/113
#книга
Илья Шпигорь Искусственный интеллект в стратегических играх
Выложена на leanpub в открытом доступе. Мне в целом понравилась, что-то подобное искал и нашёл.
+ есть история исследования игр и логического перебора,
+ повествование доходит до AlphaZero и современных игровых движков,
+ попутно разбираются концепции машинного обучения,
- кажется, что некоторые концепции типа альфа-бета отсечений стоило бы разобрать подробнее,
- широта повествования может быть неудобна начинающим (например, объясняются свёрточные сети на задачах с картинками и тут же рассказывается, где они применяются в играх).
https://leanpub.com/ai-in-strategy-games
Илья Шпигорь Искусственный интеллект в стратегических играх
Выложена на leanpub в открытом доступе. Мне в целом понравилась, что-то подобное искал и нашёл.
+ есть история исследования игр и логического перебора,
+ повествование доходит до AlphaZero и современных игровых движков,
+ попутно разбираются концепции машинного обучения,
- кажется, что некоторые концепции типа альфа-бета отсечений стоило бы разобрать подробнее,
- широта повествования может быть неудобна начинающим (например, объясняются свёрточные сети на задачах с картинками и тут же рассказывается, где они применяются в играх).
https://leanpub.com/ai-in-strategy-games