Форма обратной связи
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
Учебно-методическая лаборатория инноватики
Заведующий лабораторией
Благодарный Евгений Владимирович
Заместитель директора Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ по научно-инновационной работе, руководитель научной группы в РАНХиГС.
Окончил бакалавриат Московского физико-технического института по специальности «Прикладная математика и физика» (2017 г.) и магистратуру по специальности «Наукоемкие технологии и экономика инноваций» (2019 г.). Обучался на Факультете инноваций и высоких технологий.
Является преподавателем и ведущим разработчиком образовательных программ и специализаций по искусственному интеллекту в ЦДПО МФТИ и в Корпоративном Университете Сбербанка, основателем Deep Learning School. В период 2017-2018 гг. руководил IT-департаментом «Стартап-лаборатории МФТИ».
Главный организатор более 10 соревнований и хакатонов по искусственному интеллекту и веб-разработке. Член методической комиссии олимпиады «Я — Профессионал» по направлению «Искусственный интеллект».
Профессиональные интересы: оптимальные методы решения сильно выпукло-вогнутых седловых задач с различными условными константами, численные методы, нейросетевые модели обучения, модели адаптивного управления сложными системами, методы повышения управляемости в сложных системах.
Является преподавателем и ведущим разработчиком образовательных программ и специализаций по искусственному интеллекту в ЦДПО МФТИ и в Корпоративном Университете Сбербанка, основателем Deep Learning School. В период 2017-2018 гг. руководил IT-департаментом «Стартап-лаборатории МФТИ».
Главный организатор более 10 соревнований и хакатонов по искусственному интеллекту и веб-разработке. Член методической комиссии олимпиады «Я — Профессионал» по направлению «Искусственный интеллект».
Профессиональные интересы: оптимальные методы решения сильно выпукло-вогнутых седловых задач с различными условными константами, численные методы, нейросетевые модели обучения, модели адаптивного управления сложными системами, методы повышения управляемости в сложных системах.
Специализация лаборатории:
Лаборатория инноватики представляет собой учебно-методическое подразделение, которое выполняет функцию связующего звена между МФТИ и компаниями, выступающими заказчиками образовательных продуктов в IT-сфере и/или потенциальными работодателями для студентов. Одним из приоритетов лаборатории является развитие практико-ориентированного образования через вовлечение учащихся в прикладные проекты. В настоящее время коллектив включает в себя около 40 сотрудников.
В соответствии с самыми современными требованиями рынка специалисты лаборатории проводят актуализацию уже существующих образовательных программ обучения и разрабатывают новые. Наряду с узкоспециализированными образовательными модулями слушателям предлагаются междисциплинарные программы, сочетающие методы экономики, прикладной математики, программирования, нейрофизиологии, лингвистики и других областей, смежных с техническими. Часть курсов проводится на английском языке, большой сегмент программ доступен в онлайн формате.
Преимущества сотрудничества:
В соответствии с самыми современными требованиями рынка специалисты лаборатории проводят актуализацию уже существующих образовательных программ обучения и разрабатывают новые. Наряду с узкоспециализированными образовательными модулями слушателям предлагаются междисциплинарные программы, сочетающие методы экономики, прикладной математики, программирования, нейрофизиологии, лингвистики и других областей, смежных с техническими. Часть курсов проводится на английском языке, большой сегмент программ доступен в онлайн формате.
Преимущества сотрудничества:
- Авторские методики преподавания, основанные на «Системе Физтеха»;
- Разработка эксклюзивных образовательных программ под предметную область и специфику заказчика;
- Использование современных технологий в образовательном процессе (blended learning, индивидуальные траектории, геймификация обучения);
- Преподаватели — профессора и кандидаты наук, практикующие исследователи с опытом работы в индустрии;
- Выдача документов государственного образца (диплом, удостоверение о повышении квалификации, сертификат).
Основные направления деятельности:
- Подготовка профессиональных кадров в рамках ООП, модификация образовательных треков, развитие практико-ориентированного образования;
- Корпоративное обучение для индустриальных заказчиков (взаимодействие с корпоративными университетами, создание учебных центров);
- Дополнительное профессиональное b2c-образование (курсы профессиональной переподготовки и повышения квалификации) — краткосрочные и долгосрочные специализированные модули;
- Проведение олимпиад, хакатонов и соревнований для школьников и студентов по тематикам искусственного интеллекта;
- Разработка учебных курсов и методических пособий для преподавателей вузов, ссузов и школ;
- Выполнение НИР и НИОКР от индустриальных заказчиков в рамках предметной области искусственного интеллекта;
- Создание и поддержка социально-значимых образовательных проектов для школьников и студентов, популяризация предметной области машинного обучения.
Тематики обучающих программ и курсов:
- Обработка естественного языка
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение в прикладных проектах
- Глубокое обучение и нейронные сети
- Анализ временных рядов
- Обучение с подкреплением
- Принятие операционных решений на основе данных
- Веб-разработка
- Hadoop-инфраструктура
- Компьютерная безопасность
- Оптимизация бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта
- Методы оптимизации
- Эффективный подбор команд для IT-проектов
Ключевые разработки и программные решения:
1) Корпоративное обучение для индустриальных заказчиков
Партнерские отношения между компаниями и ведущими вузами в настоящее время находятся на подъеме и будут только укрепляться, т.к. в современном мире технологии искусственного интеллекта развиваются крайне быстро, вследствие чего сотрудники корпораций должны регулярно повышать свою квалификацию путем прохождения новых образовательных курсов в своей предметной области. Лаборатория инноватики тесно сотрудничает с индустриальными заказчиками и корпоративными университетами в аспекте создания сетевых образовательных программ. Для закрытия вышеназванной потребности была разработана и запущена эксклюзивная линейка курсов в сфере искусственного интеллекта для сотрудников Сбербанка.
Партнерские отношения между компаниями и ведущими вузами в настоящее время находятся на подъеме и будут только укрепляться, т.к. в современном мире технологии искусственного интеллекта развиваются крайне быстро, вследствие чего сотрудники корпораций должны регулярно повышать свою квалификацию путем прохождения новых образовательных курсов в своей предметной области. Лаборатория инноватики тесно сотрудничает с индустриальными заказчиками и корпоративными университетами в аспекте создания сетевых образовательных программ. Для закрытия вышеназванной потребности была разработана и запущена эксклюзивная линейка курсов в сфере искусственного интеллекта для сотрудников Сбербанка.
Цикл образовательных программ:
«Методы анализа данных и машинного обучения»
«Анализ временных рядов методами машинного обучения»
«Natural Language Processing, углубленный курс»
«Deep learning»
«Нейронные сети»
«Reinforcement learning»
«Экосистема Hadoop»
«Основы анализа пользовательских потребностей»
«Методы анализа пользовательских потребностей»
«Управление продуктом на основе анализа пользовательских потребностей»
«Школа Data Scientist»
«Школа Data Engineer»
«Школа Data Analysis»
2) Дополнительное профессиональное образование для b2c-клиентов
Лаборатория разрабатывает курсы повышения квалификации и профессиональной переподготовки и публикует их в Центре дополнительного профессионального образования МФТИ:
Лаборатория разрабатывает курсы повышения квалификации и профессиональной переподготовки и публикует их в Центре дополнительного профессионального образования МФТИ:
Первичный анализ данных в Python
Математика для анализа данных
ML для непрофильных специалистов на кейсах
Математическое моделирование для анализа данных
3) НИР и НИОКР в предметной области искусственного интеллекта
Наряду с образовательными проектами, лаборатория реализует прикладные НИР и НИОКР для индустриальных заказчиков, среди которых:
● Оптимизация процесса выбора потенциальных клиентов для предложения продуктов Банка;
● Методология пересчета коэффициентов модели кредитного скоринга;
● Аналитика и оптимизация коллекшн-стратегии Банка;
● Аналитическая платформа ROSA (russian open science analytics) — модуль смыслового распознавания научных статей.
Наряду с образовательными проектами, лаборатория реализует прикладные НИР и НИОКР для индустриальных заказчиков, среди которых:
● Оптимизация процесса выбора потенциальных клиентов для предложения продуктов Банка;
● Методология пересчета коэффициентов модели кредитного скоринга;
● Аналитика и оптимизация коллекшн-стратегии Банка;
● Аналитическая платформа ROSA (russian open science analytics) — модуль смыслового распознавания научных статей.
4) Школа глубокого обучения (Deep Learning School)
Школа глубокого обучения – образовательный проект на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, запущенный и реализуемый лабораторией инноватики.
Команда DLS занимается разработкой курсов по ИИ для школьников, студентов и выпускников вузов, интересующихся программированием и математикой.
Цель курсов – познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате.
Школа глубокого обучения – образовательный проект на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, запущенный и реализуемый лабораторией инноватики.
Команда DLS занимается разработкой курсов по ИИ для школьников, студентов и выпускников вузов, интересующихся программированием и математикой.
Цель курсов – познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате.
Занятия проводят ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий МФТИ, а также студенты и аспиранты ФПМИ.
Школа глубокого обучения проводит два потока курса «Deep Learning 1»: базовый и продвинутый, а также курс «Deep Learning 2». Кроме этого, совместно с командой Catalyst и компанией Тинькофф был создан новый продвинутый курс «Deep Learning на Catalyst».
Школа глубокого обучения проводит два потока курса «Deep Learning 1»: базовый и продвинутый, а также курс «Deep Learning 2». Кроме этого, совместно с командой Catalyst и компанией Тинькофф был создан новый продвинутый курс «Deep Learning на Catalyst».
С 2017 года DLS собрала:
около 15 000
слушателей
из 700
населенных пунктов России, СНГ и зарубежных стран
5) Олимпиада «Я – Профессионал»
«Я — профессионал» — это масштабная образовательная олимпиада нового формата для студентов разных специальностей: технических, гуманитарных и естественно-научных. Олимпиада проверяет не абстрактную эрудицию, а профессиональные знания. Лаборатория инноватики отвечает за проведение направления «Искусственный интеллект» (составляет задания, производит методическую поддержку, организовывает очный этап совместно с партнерами олимпиады).
«Я — профессионал» — это масштабная образовательная олимпиада нового формата для студентов разных специальностей: технических, гуманитарных и естественно-научных. Олимпиада проверяет не абстрактную эрудицию, а профессиональные знания. Лаборатория инноватики отвечает за проведение направления «Искусственный интеллект» (составляет задания, производит методическую поддержку, организовывает очный этап совместно с партнерами олимпиады).
6) Хакатоны по веб-разработке и искусственному интеллекту от индустриальных партнеров
Image Inpainting Online Hackathon (2019)
совместно с Huawei - 113 команды, 3 победителя
Birth Hack (2018)
совместно с S7 Airlines и 1C, 6 хакатонов в рамках проекта Global Changers.
7) Инновационный практикум
Инновационный практикум — дисциплина, в рамках которой студенты могут получить практические навыки проектной деятельности и выбрать траекторию дальнейшего профессионального развития уже во время учебы.
Студенты могут выбирать из двух треков:
Инновационный практикум — дисциплина, в рамках которой студенты могут получить практические навыки проектной деятельности и выбрать траекторию дальнейшего профессионального развития уже во время учебы.
Студенты могут выбирать из двух треков:
1) Проектный трек:
Разработка IT-проектов В рамках данного трека проекты предоставляют партнёры практикума: кафедры и лаборатории ФПМИ, а также внешние компании. В каждом проекте изначально сформулирована конкретная задача и намечены ожидаемые роли в команде, работа подразумевает активное общение с заказчиками в течение всего семестра.
2) Стартап-трек:
Стартап преакселератор 1-2 Стартап-трек — это возможность для студентов во время учебы заниматься своим собственным проектом под руководством менторов. Участники могут протестировать гипотезы и провести настоящий customer development. Кроме того, студенты учатся работать в команде и самостоятельно выстраивать процесс разработки с нуля.
8) Образовательные проекты для школьников и студентов
При поддержке лаборатории проводятся кружки по программированию и Computer Science. Занятия ведут студенты, аспиранты и преподаватели МФТИ
Олимпиада ФПМИ МФТИ
Мероприятие для школьников, увлекающихся программированием и математикой.
Индустриальные партнёры:
