Ru

Учебно-методическая лаборатория инноватики

Заведующий лабораторией

evgeny_blagodarny_mipt_innovatics_lab.pngБлагодарный 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.

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».

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:

  • 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

Специализация лаборатории:

● 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:
mipt_innovatics_lab_ill_1.png
● обработка естественного языка;
● компьютерное зрение;
● машинное обучение в прикладных проектах;
● глубокое обучение и нейронные сети;
● анализ временных рядов;
● обучение с подкреплением;
● оптимизация бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта;
● принятие операционных решений на основе данных;
● веб-разработка;
● hadoop-инфраструктура;
● компьютерная безопасность;
● методы оптимизации;
● эффективный подбор команд для IT-проектов.

Ключевые проекты лаборатории

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.

Цикл образовательных программ повышения квалификации для технических специалистов:
● «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».

Цикл образовательных программ повышения квалификации для product owners:
● «Основы анализа пользовательских потребностей»;
● «Методы анализа пользовательских потребностей»;
● «Управление продуктом на основе анализа пользовательских потребностей».

Цикл образовательных программ профессиональной переподготовки:
● «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:
● Первичный анализ данных в Python;
● Математика для анализа данных;
● Машинное обучение 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.

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 искусственному интеллекту 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».

С 2017 года DLS собрала уже около 15 000 слушателей из более чем 700 населенных пунктов России, СНГ и зарубежных стран.

5. Олимпиада «Я – Профессионал»
mipt_innovatics_lab_ill_2.png
«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.
mipt_innovatics_lab_ill_3.png  
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:

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

Кружки ФПМИ МФТИ для школьников
При поддержке лаборатории проводятся кружки по программированию и Computer Science. Занятия ведут студенты, аспиранты и преподаватели МФТИ

Олимпиада ФПМИ
Мероприятие для школьников, увлекающихся программированием и математикой.
mipt_innovatics_lab_ill_4.png

Индустриальные и научные партнеры

ПАО «Сбербанк», Тинькофф Банк, ВКонтакте, S7 Airlines, Банк России, AIM Tech, Huawei, Россельхозбанк, Университет НТИ 20.35.