RASCAR

🧪 Внимание, 1 и 2 курсы Инженерии ИИ!

Готовы провести эксперимент, который изменит всё?
Объявляем набор на предстоящий хакатон! 🚀

🎯 Это шанс:
— решить реальный кейс из индустрии
— прокачаться и получить новый опыт
— найти свою команду и познакомиться с другими участниками

👥 Формат:
Соберите группу из 3–5 человек

🧠 Задача:
Найти идеальную формулу решения для кейса, который заставит ваш мозг кипеть

📅 Когда/Где:
1 марта, Кронверский проспект 49

📢 Ожидание:
Ждём вашей активной реакции!

🔥 К чему всё это?
Пусть этот ивент станет катализатором вашего профессионального роста.
Не упустите возможность синтезировать что-то действительно мощное, создать крепкие связи внутри команды... а также поесть пиццу 🍕

👉 Регистрация по ссылке:
https://forms.gle/AgVpmXMxGH9n4hW38
ВАЖНО! Регистрация открыта до 23:59 20.02.2026

P.s. настоятельно рекомендуем ознакомиться с записью прошлой лекции, возможно, Вам это понадобиться) https://disk.yandex.ru/d/RkGMDwtFUEFXTQ

По всем вопросам пишите @data_unsorted

Спешим порадовать праздничным анонсом!
27 декабря в 19:00 в дистанционном формате состоится лекция от Александра Смирнова!

На лекции разберем победное решение с международного хакатона AI Challenge 2023, кейс «Анализ видео и изображений». Решалась задача оценки визуальной эстетичности изображений из ленты ВК: нужно было научить модель угадывать, как пользователи оценят пост с определенными картинками (содержательность, эстетичность, актуальность и т.д.)

Для этого был реализован масштабный пайплайн, включающий в себя алгоритмы обработки изображений, извлечения разнообразных признаков из них и процессинг всего этого через дообученный мультимодальный энкодер.

Даже если сейчас какие-то слова выглядят страшно - на лекции легко и понятно всё объясним и ответим на все вопросы интересующие вопросы.

В последующих лекциях буду ссылаться на моменты, рассмотренные в этой, так что настоятельно рекомендую прийти послушать или потом ознакомиться в записи.

Посмотреть записи лекций, задать вопросы и узнать о следующих разборах можно будет в нашем новом чате, вступайте!

upd: забыли приложить фотоотчёт 😁 а вот и он: https://disk.yandex.ru/d/4s2xsa0NNAruAg

Вот и прошел хакатон для первокурсников от команды RASCAR! Делимся результатами и фотоотчётом👇🏻

Задача была довольно необычная: нужно было предсказать, как измениться рельеф Земли через 10 веков. Команда RASCAR дала участникам данные с координатами XYZ и разметкой рельефа — реки, озёра, вулканы, хребты. Нужно было понять закономерности, а затем спрогнозировать будущее расположение рек и озёр.

В решении этой задачи приняли участие 20+ команд и 100+ участников. Ребята работали над задачей 5 часов, кто-то шел через аналитику и законы природы, другие доверились алгоритмам ML.

Итоги:
▪️Сработали оба подхода. Первые два места взяли команды, которые пошли аналитическим путём, а третье — команда, применившая ML.
🏆 Победителями стали Google It Too с лучшей метрикой 0.81. Отрыв от соперников составил всего 0.08.
▪️ Дополнительные призы получили команды, которые внедрили самые креативные решения

Для участников это был опыт, адреналин и новые знакомства) а для организаторов — радость работать с таким количеством талантливых ребят! Спасибо всем ребятам, команде RASCAR и администрации ФТИИ за впечатления и классный опыт!

🚨 Первокурсники, вот скоро и произойдет ваш первый хакатон!

Внимание, это учебная тревога! Команда RASCAR, принесшая факультету пачку медалей в прошлом году, проводит хакатон для студентов первого курса бакалавриата.

Что вообще такое «хакатон»? Это наш любимый спорт для мозга. Вам дают задачу, а вы за несколько часов находите решение и показываете результат. Такие мероприятия проводятся, чтобы найти лучших, и сделать им предложение, от которого будет сложно отказаться.

Что будет на хакатоне от ребят и зачем вообще туда идти (да еще и в воскресенье, брр):
▪️вы будете решать задачу, связанную с ИИ и математикой. Да, это именно то, чему вы будете учиться 4 года. Так давайте же начинать:)
▪️это возможность попробовать себя в командной работе и в нестандартных условиях. Многие пренебрегают этим, но тем не менее это отличная тренировка.
▪️вы почувствуете вайб дедлайнов. Прямо как в реальном проекте!

Спойлер №1: там будут пицца и призы.

И спойлер №2: это весело. Участие дает гораздо больше, чем просто возможность победить — например, это отличный повод познакомиться поближе с однокурсниками, а также с опытными второкурсниками (командой RASCAR).

📅 Когда: 28.09
📍 Где: Кронверский пр., 49
👥 С кем: команда 3–5 человек, соберите свою команду! если не удается собрать — напишите в чате
🔗 Форма для регистрации: https://forms.gle/yJMD8gaPjr7gMooW8

Ребята, бояться не стоит, хакатон специально для первого курса — обязательно приходите, теперь вы часть нашей факультетской семьИИ!

📻 FINAM X HSE AI TRADE HACK — хакатон про ИИ в финансах

Три кейса чистого ИИ:
— FORECAST (Time Series, News NLP)
— TRADER (LLM Agents, Trade API)
— RADAR (Event Detection, LLM)
Оценка в виде онлайн-лидербода и немного питчинга!

Лёгкий старт для новичков
— Бейзлайн-решение
— Бесплатный доступ к топовым LLM
— Активная менторская поддержка
Чтобы каждый смог сделать первый сабмит в первые 30 минут!

О хакатоне:
— 1,2 млн₽ призовой фонд
— Команды 2–4 человека
— Даты: 3–5 октября
Наша цель на хакатон — захантить самых лучших!

Вступай в чат: @finam_ai_trade_hack

📎 Регистрация до 19 сентября
(за первые регистрации — мерч!)

Подробности на сайте

https://t.me/ai_panov/1267?single

Александр Игоревич Панов выпустил огромную серию постов со статьями с ACL 2025, советую почитать, посмотреть вечерком за чаем, есть интересные доклады

Наука + бизнес = идеальный мэтч в ИИ ❤️

Наука помогает понять, как всё работает, и находит новые решения. А бизнес даёт ресурсы, чтобы эти решения стали реальностью.

Но это если кратко и в теории. Реальные кейсы такой синергии и возможности для молодых исследователей обсудим на паблик-толке 17 июля в нашем офисе на Лесной и онлайн.

Вместе с Иваном Оселедцем, генеральным директором Института ИИ AIRI и Андреем Рыбинцевым, старшим директором по ИИ Авито разберём:

☑️что такое RnD в компании, и как это работает;
☑️может ли бизнес без фундаментальных исследований и могут ли они приносить прибыль;
☑️какие новые задачи появятся у учёных в эпоху ИИ;
☑️как не ошибиться в выборе — научной карьере или развитии в бизнесе.

Встреча будет особенно полезна начинающим исследователям и тем, кто хочет развиваться в RnD. Зарегистрироваться можно тут*.

*Количество мест на встречу ограничено, поэтому рекомендуем не откладывать. Также внимательно заполняйте форму: приглашение участникам будем рассылать исходя из темы паблик-толка.

#ds

Христос Воскресе! 🕊

Желаем счастья, доброты и домашнего тепла! 🌿✨

#Пасха #ХристосВоскресе

🚀💥🏆 [RASCAR] Артём Гончаров – Призёр РСОШ Олимпиады НТО по ИИ!

💻🔥 Задача:
Re-identification (ReID) амурских тигров.🐯😵‍💫

Нужно провести идентификацию тигров из различных наборов изображений, снятых в разных условиях, а в качестве предсказания организаторы просили таблицу, где первый столбец – имя изображения, а второй – рекомендации (отсортированный массив имён файлов по степени сходства). Метрика оценки – Weighted CMC @1-5.

💡 Наше решение:
— Использована модель ViT L14 DINO – современная архитектура Vision Transformer, дообученная с использованием методологии DINO, что позволяет эффективно извлекать представления (embeddings) из изображений.
— В качестве loss-функции выбрали ArcFace Loss – она отлично помогает разделять классы в embedding-пространстве. Экспериментировали и с другими вариантами, такими как Triplet, Focal и Circle Loss, но ArcFace показал себя лучше всех!

🔍 Сложности:
— Реидентификация изображений из разных серий требовала от модели некой адаптации для правильного сопоставления – это был настоящий вызов!
— Интеграция с сервером организаторов и весьма ограниченные вычислительные мощности, доставили неприятности – пришлось проявить находчивость.
— Времени на детальную настройку (fine-tuning) и blending не хватило, но базовое решение уже доказало свою эффективность.

🔥 Ключевые инсайты:
— Правильный выбор архитектуры (ViT L14 DINO) и loss-функции (ArcFace Loss) являются критичными для задач ReID.
— Оптимизация вычислительных ресурсов и организация серверного взаимодействия – важные аспекты при реализации сложных задач.
— Даже базовые решения, если подойти к делу грамотно, могут принести отличный результат, способный вывести в призёры!

🏆 Итог:
Грамотное сочетание современных архитектур и loss-функций способно решать сложнейшие задачи ReID, несмотря на вычислительные ограничения!


📂 Код и детали: GitHub
🚀#Rascar #НТО #DataScience

P.S.

Это уже моя третья выигранная олимпиада с уровнем РСОШ (с) Артем

Data Fusion 2025, итоги ✔️

16 и 17 апреля в кластере «Ломоносов» проходит международная конференция по ИИ "Data Fusion", а вместе с ней — масштабный Data Fusion Contest с призовым фондом 3 млн рублей! 🔥
команда RASCAR участвовала в двух кейсах из трёх: Label Craft и Distribution.

🏆 в Label Craft, где нужно было предсказывать категорию товара по описанию, команда в составе Епифанова Антона, Михаила Шперлинга, Артёма Гончарова и Анастасии Коваленко среди 170 команд и почти 700 участников заняли 5 место. Решение состояло из блендинга метода опорных векторов SVC на синтетических и спаршенных с маркетплейсов данных.

💬 Комментарий Михаила:

Я больше, чем расстроен. Больше месяца держали топ-1, но в последние 2 недели его упустили. Возможно, не хватило свежих идей. Спасибо команде, очень качественно поработали и боролись до последней минуты, горжусь каждым ❤️.

🥈в кейсе Distribution (предсказание распределения остатков на счетах клиента) команда в составе Артёма Гончарова, Анастасии Коваленко, Артёма Гуйвана и Михаила Шперлинга заняла 2 место среди 118 команд. 3 бустинга и логарифмированный таргет сделали своё дело.

Спасибо большое организаторам за классные задачи и подаренные эмоции 🥳🎉

#Rascar #Datafusion #NLP #2место

Фото: награждение Data Fusion, 16 апреля 2025.

🚀💥🏆 [RASCAR] ВРЫВАЕТСЯ В ТОП-9 НА НТО БДиМО С МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ МАГИЕЙ!

💻🔥 48 часов драйва, 3 гения и 7 таргетов, которые не хотели сдаваться. А еще — серверы без GPU в 2024. Но мы справились!

🧠 Команда "feel the agi":
Артем Гончаров
Егор Андреасян
Даниил Антонов

🔍 Задача:
«Предсказать виральность: лайки, репосты, комментарии и ещё 4 метрики по тексту, картинкам и просмотрам».
Мультимодальная мультирегрессия — звучит страшно? Для нас нет!

💡 Наше решение:

🔥 1.«Слоны» не взлетели
Проблема:
CLIP и BERT не завелись на сервере без GPU. Докер плакал в углу.

✅ Решение:
«Ребята, забудьте про трансформеры — достаем TF-IDF и пиксельные фичи!»

📊 2.Текст: Выжимаем суть

— TF-IDF на 500+ фичей → сжали до 50 через SVD (как диета для данных).
— Базовые метрики: слова, пробелы, хэштеги, HTML-теги.

🖼 3. Картинки: Цифры вместо нейросетей
— Средний/мин/макс пиксель по каналам.
— Стандартное отклонение, градиенты — да, это всё, что нужно для победы!

🚀 4. Почему сработало?
— Простота ≠ слабость.
— Комбинация фичей дала р2 выше, чем у попыток запихнуть BERT в CPU.

🔥 Главные инсайты:
— Иногда линейная регрессия > трансформеров.
— Мультимодальность — это про умение видеть данные, а не про stack моделей.
— «Грязные» фичи могут бить SOTA, когда время поджимает.

🏆 Итог:
Топ-9 из 45 команд, статус призеров и доказательство, что даже без GPU можно добиться успеха!

📢 Вопрос вам:
Как думаете — какие фичи оказались ключевыми? Текст, картинки или комбинация? Пишите в комментах!

#Rascar #БДИМО #НТО #DataScience #Мультимодальность

P.S. Спасибо организаторам за интересный кейс и крутые эмоции! 💻🔥🚀
Github

🚀 Итоги хакатона «Любовь & ML» от RASCAR и ITMO ФТИИ! 🚀

Наши организаторы - Кирилл Черников и Игорь Карташов – устроили настоящий праздник искусственного интеллекта, где студенты первого курса Инженерии Искусственного Интеллекта показали, на что способны! 💥

🔍 Что было на хакатоне:

1️⃣ Кейс для новичков – ML-купидоны в деле!
Два датасета с признаками и обучающей выборкой.
Задача: подобрать идеальные совпадения, словно настоящие купидоны, но на машинном обучении! ❤️🤖

2️⃣ Кейс для продвинутых – предсказание уровня любви
Датасет с ID пар, датами и событиями.
Задача: предсказать поведение функции «уровень любви», анализируя последовательность событий. Сложно? Да! Интересно? Ещё как!


🔥 Что говорят участники?

💬 «Всё как я и представлял! Очень классный датасет, было интересно поотбирать фичи. Очень классное комьюнити, я испытал всю палитру эмоций!»

💬 «Самое то, чтобы расслабиться от будних дней и рутинной сдачи допсы! Нам как раз не хватало такого движа. Мы на славу порешали задачки!»

💬 «На моё удивление, за весь мой опыт в хакатонах, данная мини-организация в разы лучше большинства аккредитованных проектов (возможно, из-за дружной атмосферы).»


🏆 Итоги:

🔹 Хакатон получился заряженным, борьба между командами была напряжённой до последней секунды!
🔹 Участники не только прокачали свои ML-скиллы, но и получили море эмоций!
🔹 Полный лидерборд и эмоции победителей – в следующем посте. Спойлер: борьба была нереально плотной!

🎉 Спасибо всем участникам, организаторам и ITMO ФТИИ за крутой опыт!

#ХакатонЛюбви #RASCAR #ИТМО #ФТИИ #ИИИ #DataScience #ML

💘 Влюбиться в ML? Легко! Хакатон для тех, кто ищет любовь... к Data Science!

Привет, студенты! Готовы найти свою «вторую половинку» в мире машинного обучения? 🔍❤️
2 марта в медиазоне на Ломоносова, 9 стартует хакатон, где алгоритмы и романтика сливаются в коде!

Что будет?
👉 Два кейса по ML:

Для новичков: Соберите "ML купидон" — почувствуйте себя самым метким лучником любви, подобрав каждому идеальную половинку!

Для профи: Создайте "LoveGPT" — нейросеть, которая предскажет, переживёт ли пара второй свидание.

Почему стоит прийти?
✅ Еда и напитки — голодный мозг не выдаст гениальный код!
✅ Призы — топ-3 команды в каждом кейсе получат крутые призы (какие? секрет, выиграете и узнаете).
✅ 5 часов драйва — с 14:00 до 19:00 прокачаете скиллы, мозги и чувство юмора.

Не проспи свою любовь к Data Science!
Регистрируйся командой из 3 человек, ждём всех, кто готов влюбиться в магию кода и пиццы 🍕.

📍 Где: Ломоносова, 9 (медиазона)
⏰ Когда: 2 марта, 14:00–19:00
🔗 Регистрация: [ссылка] (до 26-ого числа только для ИИИ!!!)
P.S. Даже если не найдешь любовь жизни — точно найдешь задачи и море адреналина!

#RASCAR, #MLove, #ХакатонЛюбви

Победа, которая открывает многие двери 🚀

Михаил Шперлинг, с которым мы уже хорошо знакомы по достижениям в RASCAR, стал победителем финала GSEA Russia в главной номинации «Будущий единорог». Теперь Михаил представит Россию в гранд-финале Global Student Entrepreneur Awards в Берлине!

Его проект — Shperling.ai, безопасная корпоративная платформа с LLM и AI-агентами, которая помогает бизнесу автоматизировать задачи, интегрироваться с IT-системами и работать с данными без утечки информации. По сути, это «внутренний ChatGPT» для компаний, где важны безопасность и эффективность. Уже сейчас его решения ускоряют аналитику, улучшают клиентский сервис и сокращают издержки.

Поздравляем Михаила с победой и желаем ему удачи на мировой арене! 🔥