Вхід Реєстрація
Реклама
Ваше рекламне місце
Забронюйте цей слот без конкуренції на обраний період.
Купити рекламу →
Логотип телеграм спільноти - Деканат ФМФ
Додано 06 гру 2025 🌐 UK

Деканат ФМФ

@dekanat_fmf
Кількість підписників: 392
Фото: 1,500
Відео: 71
Посилання: 5,850
Опис:
Офіційний канал. Тут ви знайдете всю необхідну інформацію деканату ФМФ та новини факультету. Питання до @fmf_kpibot
Джерело

Деканат ФМФ | Хочеш протестити себе на справжній науковій задачі? Залітай на ML-хака...

Логотип телеграм спільноти - Деканат ФМФ Деканат ФМФ @dekanat_fmf
192 Охват/переглядів 2026-10-05 14:07 Повідомлення №7565
🔥 Хочеш протестити себе на справжній науковій задачі? Залітай на ML-хакатон — спробуй передбачити поведінку плазми за даними з термоядерного реактора.

Хакатон організовують ФМФ КПІ ім. Ігоря Сікорського та Abitly, щоб за допомогою Machine Learning дослідити реальну наукову проблему та пошукати нові рішення.

🎯 Що на тебе чекає?

Отримаєш набір даних із параметрами роботи реактора і спробуєш:
1. Знайти закономірності в числових даних і з’ясувати, як налаштування реактора впливають на плазму.
2. Побудувати ML-модель, яка передбачатиме поведінку плазми.
3. Перевірити фізичні гіпотези за допомогою своєї моделі. Обґрунтовано спростувати гіпотезу — теж результат!

🧐 Не знаєш фізики плазми? Не проблема. Це передусім ML-задача.

Після відбору учасники отримають зрозумілі матеріали про роботу токамака — установки для магнітного утримання плазми — та пояснення змінних у датасеті. Також буде відеокурс про використання ШІ в навчанні, який допоможе швидко розібратися в темі.

💻 Які скіли знадобляться?
• базове програмування на Python і розуміння принципів побудови ML-моделей;
• уміння аналізувати числові дані, знаходити кореляції та закономірності;
• інтерес до складних задач і дослідницький азарт.

⚙️ Працюєш із ML / Data Science, прикладною математикою, програмуванням чи фізикою — тут точно буде де розвернутися. Якщо твоя спеціальність інша, але база є — теж долучайся.

Це можливість попрацювати зі складними науковими даними, застосувати ML на практиці й додати до портфоліо сильний кейс.

📅 Коли: 9–11 жовтня
⏰ Дедлайн реєстрації: 8 жовтня
📍 Де: Київ ( точну локацію з укриттям повідомлять згодом)

🔗 Реєструйся: https://forms.gle/opYVtdRHWhJ5NmF47