Iniciar sesión Registro
Anuncios
Tu espacio publicitario
Reserva este slot exclusivo para el periodo elegido.
Comprar publicidad →
Logotipo de la comunidad de telegram - Деканат ФМФ
Añadido 06 dic. 2025 🌐 UK

Деканат ФМФ

@dekanat_fmf
Número de suscriptores: 392
Fotos: 1,500
Videos: 71
Enlaces: 5,850
Descripción:
Офіційний канал. Тут ви знайдете всю необхідну інформацію деканату ФМФ та новини факультету. Питання до @fmf_kpibot
Fuente

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

Logotipo de la comunidad de telegram - Деканат ФМФ Деканат ФМФ @dekanat_fmf
192 Vistas/Alcance 2026-10-05 14:07 Mensaje №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