Электроэнергетика – один из важнейших секторов отечественной экономики, который во многом определяет нашу жизнь. Без электричества не будет ни мобильных телефонов, ни социальных сетей. Именно благодаря электричеству ранним утром нас разбудит любимая мелодия, звучащая из умной колонки. Только электроэнергия даст нам возможность за чашкой бодрящего кофе или ароматного чая пролистать ленту друзей, узнать главные городские или спортивные новости с экранов наших смартфонов. Лишь электрический ток позволит будто вживую пообщаться с родными и близкими, которые в десятках или даже сотнях километров от нас. Все это стало возможно благодаря электричеству, ведь именно электрический ток обеспечивает питание серверов, ответственных за работу сети Интернет! Но задумывались ли вы когда-нибудь, откуда берется электрическая энергия? Как ток попадает в каждую розетку? Почему он бесконечен? И когда все же закончится? Ответы на эти вопросы вы получите в ходе обучения на треке «Энерговайб: как приручить электрический ток и не перегореть».

В рамках трека вам предстоит:

• Познакомиться с электрическими сетями и основами электроснабжения;
• Научиться проектировать системы электроснабжения;
• Научиться проводить реальные эксперименты с помощью математического моделирования и реальных моделей участков электрических цепей;
• Научиться считать основные характеристики режимов электрических сетей.

Добро пожаловать на наш трек! Зарядитесь энергией Политеха!

Тестовые задания будут направлены после 22 апреля.

В жизнь современного человека прочно вошли носимые устройства и датчики вокруг нас. На их основе создают «умные» дома, больницы, дороги, производство, магазины, города, которые позволяют повысить комфорт и безопасность человека. Все чаще решение принимает искусственный интеллект, обрабатывая огромное количество данных, собираемых с помощью различных устройств, взаимодействующих друг с другом. Программа познакомит слушателей с понятием «встроенные системы», «интернет вещей», позволит прикоснуться к принципам проектирования «умного» дома и города и как он работает, покажет применения интернета вещей.

Тестовые задания будут направлены после 22 апреля.

Голосовые помощники, чат-боты, машинный перевод, анализ эмоциональной окраски отзывов в Интернете, поисковый запрос, искусственный интеллект – все эти понятия стали привычными для нас, и они связаны с использованием информационных технологий, без которых мы не представляем нашу современную жизнь. За продуктивностью "общения" с компьютером стоят специалисты, которые разрабатывают программы для автоматической обработки естественного языка, систем машинного перевода, создают инструменты для распознавания и анализа текстов и речи и многое другое. Профессия цифрового лингвиста совмещает в себе знания в области изучения языка с навыками программирования. Другими словами, цифровой лингвист – это эксперт в области обработки текстовой информации и создания новых способов взаимодействия между человеком и компьютером, который владеет знаниями естественного языка и навыками использования компьютерных технологий.

Данный трек позволит учащимся по-новому взглянуть на привычные вещи и сформирует представление о практическом применении и перспективах развития востребованного направления XXI века – цифровой лингвистики.

В рамках трека участники познакомятся:
• с основными задачами и направлениями цифровой лингвистики XX–XXI вв.;
• с понятием «лингвистический корпус», его свойствами и где и зачем он используется;
узнают:
• как информация о слове, его значении и структуре предложения представляется в компьютерном виде;
• как компьютер переводит тексты с одного языка на другой, ищет ответы на вопросы, извлекает информацию из текста;
научатся:
• выполнять простые программы на языке Python;
• выполнять несложные практические задания с использованием инструментов для обработки и анализа естественного языка.

Тестовые задания будут направлены после 22 апреля.

В ходе программы участники познакомятся с современными средствами проектирования наземной техники, оборудования и конструкций. За время интенсива участники освоят основы работы 3D-моделирования технических объектов в CAD программах и проведению инженерного анализа с применением метода конечных элементов в CAE программах. Учащиеся познакомятся с современными технологиями производства, в том числе аддитивными, и способами проектирования с учетом применяемых технологий.

В рамках Летней школы Политеха учащимся предстоит выполнить технический проект в распределённых командах. Команды участников получат техническое задание на решение реальной промышленной проблемы. В ходе выполнения проекта участникам предстоит использовать приобретенные навыки работы в CAD и CAE пакетах, а также навыки генерации идей по решению технических задач. В заключительной части программы участникам предстоит создать прототип устройства и провести его испытания. Команда участников, представившая лучший результат, будет награждена ценными призами.

Тестовые задания будут направлены после 22 апреля.

С развитием и широким распространением информационных технологий увеличивается как скорость накопления, так и объем доступных для анализа данных. Так, в 2023 году в мире было произведено около 130 зеттабайт данных, что на 24% больше 2022 года. При этом объем размеченных данных оценивается примерно в 2.5%, а объем пригодных для анализа – в 0.5%. Компании инвестируют в разработку решений в области структуризации, анализа и моделирования данных, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке и увеличивать свою прибыльность, а государство, чтобы повышать уровень благосостояния и качество жизни своих граждан. В основе этих процессов лежит работа аналитиков, которые превращают данные в знания, чтобы управленцы могли принимать обоснованные решения и достигать заявленных целей.

Данный трек позволит вам почувствовать себя в роли аналитиков данных и дата-сайентистов. Работая индивидуально и в командах в ходе практических и лекционных занятий, вы:

• узнаете об основных тенденциях в области анализа и моделирования данных, в т.ч. с использованием методов искусственного интеллекта;
• поймёте, почему 80% времени аналитики тратят на обработку данных и только 20% на построение моделей и их оптимизацию;
• получите практические навыки работы на языке программирования Python и освоите такие библиотеки, как: pandas; NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, statsmodels, Plotly, scikit-learn и другие;
• сможете составить компетентностный профиль специалиста по интересующей вас специальности и оценить, какие навыки и компетенции вам необходимы для того, чтобы быть востребованным на рынке труда;
• сможете выявить связи между различными экономическими процессами и понять причины их возникновения.

Присоединяйся к нашему треку сегодня, чтобы стать успешным специалистом завтра!

Тестовые задания будут направлены после 22 апреля.

Участникам кейса предлагается разработать геометрическую модель аэродинамического профиля с выявлением основных характеристик крыла. В качестве исходных данных участникам будет представлен набор необходимых координат точек на основе, из которых нужно сначала создать плоский чертеж профиля, а затем полноценную трехмерную модель. Также дополнительными исходными данными для участников будут выступать параметры продувки профиля в аэродинамической трубе. Для реализации кейса участникам необходимо произвести комплексный расчет аэродинамического профиля с применением различных исследований: численный расчет и физический эксперимент. Данный расчет будет выступать в качестве опорной точки для дальнейших расчетов, базирующихся на основе сравнительного анализа характеристик профилей различной формы. Заключительным этапом работы будет проведение сравнительного анализа с выводами/предположения увеличения/ухудшения характеристик рассчитанных профилей.

Задачи кейса:

1. Познакомиться с основами аэродинамики;

2. Научиться проектировать аэродинамические профили и изготавливать их опытные образцы;

3. Научиться проводить реальные эксперименты с помощью компьютеров и реального экспериментального стенда;

4. Научиться считать ключевые характеристики крыла самолета;

5. Научиться проводить сравнительный анализ аэродинамических профилей различной геометрической формы.