В Яндекс придумали новый формат в образовании для айти-студентов — студкемпы, в рамках которых студенты из разных городов объединяются в группы на две недели, изучают сложную теорию (ИИ в математике, робототехника, кибербезопасность) и создают реальные проекты.
Такие челленджи проходят каждый раз в новом вузе и дают мощный буст в знаниях и опыте, новые контакты и дипломы в результате. В кэмпах есть и культурная программа с походами в музеи, прогулками на теплоходе и погружением в культуру биг-теха.
В этом году компания провела за год четыре интенсивных студкемпа в ведущих вузах – Высшей школе экономики, ИТМО, Иннополисе и УрФУ.
Студент института искусственного интеллекта и цифровых технологий Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х. М. Бербекова Марат Мельгизин, единственный из 34 претендентов со всей России, стал участником всех четырех студкемпов.
Чтобы попасть туда, он прошёл сложный предварительный отбор: тестовое задание и собеседование.
На первом студкемпе ребята получили от ведущих ML‑экспертов Яндекса, школы анализа данных и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, актуальные навыки по работе с различными моделями машинного обучения, познакомились с современными подходами к ML и освоили инструменты для работы с GPT‑моделями.
Марат в составе команды разрабатывал проект «UDC Classifier» – классификатор, который определяет код УДК статьи на основе ее аннотации.
На втором этапе участников познакомили с работой высоконагруженных систем, Kubernetes, сетевых стеков и SAST. Итогом этого кемпа стал еще один проект в портфолио Марата «TheBreeder» – инструмент для объединения нескольких .py файлов в один скрипт.
Студкемп по математике в искусственном интеллекте прошёл в университете Иннополис. Он был посвящен работе со структурированными матрицами и нейронными сетями, знакомству с Multi-agent LLM и Digital Twins и многому другому, связанному с новейшими тенденциями в ИИ. По результатам этого кемпа Марат Мельгизин со своей командой реализовал проект «AI code detector» – бинарный классификатор, который на входе получает программный код и выдает ответ на вопрос «Сгенерирован ли этот код LLM (языковой моделью ИИ?)
Заключительный в этом году кемп был посвящен разработке роботов и компьютерному зрению. Студенты работали с алгоритмами планирования и нейронными сетями в робототехнике, знакомились с Raspberry Pi, а итогом двухнедельной работы стал собранный руками ребят автономный робот на гусеничной платформе с манипулятором для поднятия и перемещения груза, обученные нейронные сети для построения карты полигона и распознавания объектов, а также разработанный алгоритм перемещения робота по полигону.
Студкемпы позволили Марату Мельгизину проявить себя, пообщаться с экспертами, познакомиться с профессионалами в IT.
Выпускники программы получат сертификат Яндекса и университетов-партнёров.