Новости

14 марта в ИМЭИ уже во второй раз прошел День науки для первокурсников. Программа мероприятия была очень насыщенной и разнообразной. Состоялись презентации кафедр ИМЭИ ИГУ, олимпиады по алгебре и геометрии, математическому анализу и программированию, два мастер-класса, а также квиз (интеллектуально-развлекательная игра).

Представители кафедр института рассказали об истории и коллективах своих кафедр, основных направлениях научных исследований и перспективах развития, про насыщенную культурными, общественными и спортивными событиями студенческую жизнь. Подробнее познакомиться с презентацией каждой кафедры можно на сайте института в разделе нирс.

Перед первокурсниками выступил Андрей Кантер, представитель компании «Форус» и руководитель студенческого центра информационных технологий «Unicom». Он рассказал о том, что студенты, работающие в «Unicom», получают навыки работы с программными продуктами 1С, опыт работы с клиентами и навыки коммуникаций. А также имеют значимый приоритет при приеме на работу в компанию «Форус» и другие IT-компании.

Большой интерес студентов вызвала интеллектуально-развлекательная игра (квиз). Ребята были разделены на 8 команд, каждой из которых было предложено ответить на 25 вопросов, посвященных математике, интернету, компьютерным играм и IT-технологиям. По правилам игры команда, набравшая больше всех баллов, объявляется победителем. В ходе упорной борьбы и разыгрывания дополнительного вопроса третье место заняли  команда "47x5" в составе: Хойлов Виктор, Микаелян Арсен, Литке Юлия, Васильева Полина, Ёлшина Виктория и команда "Архимеды" в составе: Галиакберов Руслан, Ващук Михаил, Зайцев Илья, Косьянов Никита. Второе место заняла команда "House of Air" в составе: Жижин Гордей и Асташкевич Дарина. Первое место завоевала команда "Brainless Squad" в составе: Карноухов Семен, Мирошниченко Александр, Козлов Алексей, Шубин Дмитрий, Разуваев Михаил.

На мастер-классе по машинному обучению были рассмотрены основные типы задач и области применения алгоритмов машинного обучения. Была продемонстрирована работа нейронных сетей на простых задачах, а также рассмотрены некоторые примеры обучения с подкреплением. Машинное обучение используется в случаях, когда соответствующую программу очень сложно или практически невозможно написать человеку. Например, для задач распознавания символов, обработки естественного языка, управления беспилотным автомобилем. Машинное обучение позволяет использовать общие для разных задач алгоритмы, настраивая их на конкретные данные. С лекцией можно познакомиться на нашем сайте.

Фотографии: Иван Добринец, Борис Ильин, Проект-студия ГОС