Лекции от компаний

Антон Слесарев , Яндекс, «Технологии беспилотных автомобилей»

Глеб Гусев, Яндекс, «Обработка естественного языка»

Виталий Ширяев, НЛМК, “О задачах анализа данных и математического моделирования на НЛМК”

Краткий обзор задач НЛМК, связанных с применением методов машинного обучения, математического моделирования и методов оптимизации.

Задача на ТЭЦ НЛМК заключается в минимизации затрат на закупку природного газа и электричества при производстве пара для нужд предприятия. Такая минимизация производится с помощью оптимального распределения нагрузки на всех котлах и максимального использования доменного и коксовых газов. Оптимальное распределение нагрузки по котлам учитывает факт, что в разных режимах котёл работает с разным КПД. Зависимость выработки пара и потребления электроэнергии каждым котлом от объёма поступающих газов определяется по историческим данным.

Тинькофф «Искусственный интеллект в финансовой аналитике»

iPavlov «Диалоговые системы нового поколения»

Мастер-классы

Рони Штерн «Методы планирования пути»

Дмитрий Юдин, CDS Lab, МФТИ «Using CST to build a Cognitive Architecture controlling an NPC in a Computer Game«

In this practical seminar, we provide a step-by-step demonstration illustrating the main foundations of the CST Cognitive Systems Toolkit in building a cognitive architecture to work as an artificial mind for controlling an NPC (non-player character) in a 3D virtual environment computer game. We start by introducing the main foundations of CST: Codelets and Memories, and how they should be used to integrate a cognitive architecture, controlling the NPC. The demonstration is a hands-on programming activity, using Java and Netbeans as language/tool.

Конкурсы

Конкурс НЛМК. «Прогнозирование износа валков прокатного стана горячей прокатки»

Необходимое ПО: Python, Anaconda (sklearn), Excel

Аннотация. Обработка металла на стане горячей прокатки разбита на партии. После каждой партии стан останавливается, и все валки заменяются. Отработанные валки отправляются на шлифовку для удаления дефектов и приведения поверхности валка к необходимому профилю. После шлифовки валки снова устанавливаются на стан для дальнейшей работы. Валки эксплуатируются до полного износа рабочего слоя. Износ валка определяется как уменьшение диаметра валка при его эксплуатации и последующей шлифовке. Износ может зависеть от типа материала валка, места его установки и от прокатываемого сортамента. На основе статистических данных и теоретических соображений необходимо построить математическую модель износа рабочих валков и спрогнозировать износ валков после каждой партии.