1. Мероприятие прошло в гибридном формате с трансляцией работы секций. В течение двух дней участники, среди которых студенты, преподаватели и исследователи из России и других стран, изучающие ИИ, обсуждали достижения в искусственном интеллекте, его применение в исследованиях и практических областях, а также развитие межвузовского сотрудничества в области развития искусственного интеллекта.
меняем на:
Мероприятие прошло в гибридном формате с трансляцией работы секций. В течение двух дней участники, среди которых школьники, студенты, преподаватели и исследователи из России и других стран, изучающие ИИ, обсуждали достижения в искусственном интеллекте, его применение в исследованиях и практических областях, а также развитие межвузовского сотрудничества в области развития искусственного интеллекта.
2. Заключительной частью конференции стало командное мероприятие AI'sBATTLE - интеллектуальное командное соревнование, где студенты разных специальностей решают в командах задачи профессиональных областей с применением искусственного интеллекта. Благодаря такому формату студенты развивают критическое мышление, учатся взаимодействовать в команде, а также на реальных примерах понимают, что человеческую стратегию и креативность невозможно заменить никаким ИИ – лучше всего использовать его в качестве помощника для решения задач.
меняем на
Заключительной частью конференции стало командное мероприятие AI'sBATTLE - интеллектуальное командное соревнование, где школьники и студенты разных специальностей объединившись в команды решали задачи профессиональных областей с применением искусственного интеллекта. Благодаря такому формату участники прокачали критическое мышление, а также на реальных примерах поняли, что человеческую стратегию и креативность невозможно заменить никаким ИИ – лучше всего использовать его в качестве помощника для решения задач.
3. Студенты смогли погрузиться в современный мир нейронных сетей: познакомились с основными типами нейронных сетей, такими как сети прямого распространения, рекуррентные сети, сверточные нейронные сети, генеративно-состязательные сети (GAN) и генеративный предварительно обученный трансформер (GPT).
меняем на
Участники смогли погрузиться в современный мир нейронных сетей: познакомились с основными типами нейронных сетей, такими как сети прямого распространения, рекуррентные сети, сверточные нейронные сети, генеративно-состязательные сети (GAN) и генеративный предварительно обученный трансформер (GPT).
Особое внимание было уделено практическому применению нейронных сетей в медицине, экологии, биологии. В качестве примеров были рассмотрены следующие кейсы:
1.Нейросеть AlphaFold от DeepMind, которая в 2020 году смогла расшифровать механизм сворачивания белка. Над этой задачей ученые-биологи бились больше 50 лет.
2.НАСА использует анализ спутниковых снимков и создание компьютерных моделей с помощью машинного обучения для оценки текущего и прогнозирования будущего состояния фитопланктона в Мировом океане.
3.В Югре ИИ следит за незаконными вырубками леса прямо из космоса.
В заключение лекции спикер обсудила потенциальные риски и проблемы, связанные с использованием ИИ. Слушатели познакомились с современными киберугрозами и методами мошенничества. В частности, был представлен актуальный статистический факт: согласно отчету Positive Technologies за 2025 год около 21% кибератак в России используют ИИ, включая фишинг и манипуляции с персональными данными. Также студенты получили рекомендации по безопасному взаимодействию с нейронными сетями. Самые активные студенты были отмечены специальными наградами от НКО «Прогрессия».
Дата публикации:
05.12.2025