Олимпиадные задачи и машинное обучение — чем запомнилась Летняя школа по компьютерным наукам

В течение двух недель участники Летней школы по компьютерным наукам из 19 городов России готовились к Всероссийской олимпиаде школьников и перечневым олимпиадам и изучали методы машинного обучения. Такая школа была проведена факультетом компьютерных наук ВШЭ впервые.

Летняя школа по компьютерным наукам (ЛШКН) для выпускников 8-10 классов проходила в Липецкой области с 14 по 28 августа. Ее соорганизатором выступил липецкий Центр дополнительного образования «Стратегия». На школу было подано более двухсот заявок со всей страны. В результате конкурсного отбора, который состоял из интернет-тура и конкурса портфолио, были отобраны 44 участника, среди них были в том числе победители и призеры заключительного этапа Всероссийских олимпиад по информатике, математике и физике и других олимпиад.

Школьники были распределены по трем параллелям: участники параллелей В и С изучали алгоритмы, а в параллели ML — методы машинного обучения. На школе преподавали директор Центра студенческих олимпиад факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Михаил Густокашин, директор Центра дополнительного образования «Стратегия» г. Липецка Инесса Шуйкова, руководитель группы анализа неструктурированных данных в Яндексе Евгений Соколов, дважды вице-чемпион мира ACM ICPC, старший преподаватель факультета Глеб Евстропов, сотрудники научно-исследовательской группы Байесовских методов машинного обучения Михаил Хальман и Тимур Гарипов. В качестве ассистентов со школьниками работали Павел Шевчук, студент 2 курса факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, и Дмитрий Пыркин, студент 3 курса факультета инноваций и высоких технологий МФТИ.

В последний день школы все участники писали командную олимпиаду, проводимую по правилам ACM ICPC, на которой им предложили 10 задач из олимпиад прошлых лет. Так как в командной олимпиаде на итоговый результат влияет не только количество выполненных заданий, но и скорость их выполнения, то важной составляющей успешного участия становится грамотная организация командной работы.

Задачи олимпиады были одинаковыми для учащихся всех параллелей и все могли найти интересные и посильные для себя задания.

Что изучали на параллели С

Параллель С предназначалась для самых юных участников школы, учеников 8-9 классов, только начинающих знакомиться с олимпиадным программированием. Здесь основное внимание было уделено изучению базовых алгоритмов, необходимых для решения большинства олимпиадных задач.

 

Александр Толмачев, г. Саров

В мае мне на электронную почту пришло письмо от Вышки о том, что в августе пройдет Летняя школа по компьютерным наукам, меня приглашали принять участие в конкурсном отборе. До ЛШКН я в основном занимался математикой и физикой, а так как программирование тесно связано с математикой, то мне показалось интересным поехать на эту школу, чтобы повысить знания и в программировании.

На школе были очень интересные контесты, позволяющие закрепить полученный на лекции материал. Огромное спасибо преподавателям параллели С, Инессе Анатольевне Шуйковой и Михаилу Сергеевичу Густокашину, за интересные занятия. Приятным бонусом стала командная олимпиада: я впервые участвовал в командном соревновании по информатике и оно мне очень запомнилось.

Что происходило на параллели B

Программа параллели B была посвящена продвинутым алгоритмам, необходимым для решения олимпиад высокого уровня, в частности, Всероса по информатике.

 

Михаил Первеев, г. Липецк

Я поехал в Летнюю школу, потому что мне хотелось получить какие-либо новые знания по программированию, выучить новые алгоритмы и узнать об их применении. Из учебной программы запомнились интересные задачки на утренних контестах и, конечно, лекции от Михаила Густокашина и Глеба Евстропова. Несмотря на то что нам иногда рассказывали о чем-то весьма непростом, все равно было понятно, как это работает, и на следующий день можно было смело применить это на практике. Конечно, иногда возникали вопросы, но преподаватели на них отвечали и помогали исправлять ошибки.

Параллель ML — занятия по машинному обучению

Для самых искушенных школьников, которые уже хорошо знакомы с алгоритмами и имеют опыт участия в олимпиадах по информатике, была организована параллель по машинному обучению. Эта молодая область компьютерных наук, которая используется для решения сложнейших задач, где традиционные алгоритмы попросту неприменимы. Участники познакомились с основными методами машинного обучения, потренировались применять их в практических задачах и даже попробовали себя в соревнованиях по анализу данных.

 

Ярослава Сысоева, г. Москва

Я выбрала параллель ML, потому что хотела изучить основы машинного обучения и научиться решать задачи, которые часто встречаются в жизни.

Наиболее интересными темами для меня стали градиентный спуск и нейронная сеть, которая не только может предсказывать правильный ответ для какой-либо поставленной задачи, но и сама выбирает признаки, на которых стоит обучаться. Также мы изучали регрессию, решающие деревья, поточные алгоритмы и полезные библиотеки Python, которые позволяют с легкостью строить графики, преобразовывать данные в нужный тип и вычислять нужные значения.

Думаю, что один из самых интересных контестов был про игру Dota 2. Я уверена, многие играли в эту игру или хотя бы слышали о ней. Задача состояла в том, что надо было на выборке из некоторого количества матчей по Dota 2, в которой были указаны такие данные, как герои, выбранные игроками, уровни героев на 5-й минуте игры, время покупки курьера и др., а также результат матча, обучить программу и с помощью нее предсказать на другой выборке без результатов, какая команда выиграет. Для этого надо было некоторые данные использовать исходном виде, а другие перевести, например, в бинарную матрицу. Чтобы получить как можно больше баллов, требовалось продумать, какой алгоритм лучше всего использовать для этой задачи и какие признаки стоит использовать, а какие нет. Чем больше результатов матчей наши программы предсказывали правильно, тем больше мы получали баллов.

Хочу отметить, что учиться в параллели ML было одно удовольствие — преподаватели были не только умными, но и веселыми, и всегда были готовы помочь; а ученики параллели были общительными, креативными и дружелюбными, поэтому каждый день на школе был в радость.

 

Внеучебная программа состояла из футбольных и волейбольных матчей, занятий краеведением и робототехникой, интеллектуальных игр — от музыкальной «Своей игры» до графической мультимедийной азбуки. Также для участников школы были организованы две экскурсии: в музей-заповедник «Галичья гора», где школьникам рассказали о флоре и фауне Липецкой области, и в сафари-парк «Кудыкина гора».

Все материалы школы доступны на сайте Informatics.

Фото: Ольга Шустер