Login Sign Up
Advert
Your ad spot
Reserve this exclusive slot for the selected period.
Buy advertising →
Telegram community logo - Деканат ННФТІ
Added 06 Dec 2025 🌐 UK

Деканат ННФТІ

@dekanat_fti
Number of subscribers: 2 370
Photos: 2,580
Videos: 155
Links: 4,860
Description:
Офіційний канал фізико-технічного інституту. У цьому каналі ви знайдете всю необхідну інформацію деканату НН ФТІ та новини інституту. Питання, скарги, пропозиції до @fti_kpibot. Мова спілкування українська
Source

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

Telegram community logo - Деканат ННФТІ Деканат ННФТІ @dekanat_fti
1 290 Views/Reach 2026-10-06 10:09 Message №9148
🔥 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