Хочешь стать участником реального проекта и пройти стажировку, которую организовывает компания Quantum, совместно с Society for Conservation GIS Ukraine, на базе общественной инициативы AI for Ecology?
На данный момент существует множество экологических проблем,таких как незаконная вырубка лесов, эрозия почвы или загрязнение пресной воды в водоёмах. Эти угрозы требуют постоянного мониторинга и, как следствие, большого количества человеческих ресурсов. Оперативное реагирование и предотвращение такого рода событий является критически важным фактором для поддержания здоровой окружающей среды в Украине.
В то же время современные методы машинного обучения позволяют эффективно оптимизировать такого рода задачи. Обработка спутниковых снимков, анализ статистических данных, выявление аномалий и автоматическое оповещение в случае обнаружения значимых отклонений - всё это может работать в виде единой системы без задействования человеческих ресурсов.
Компанией Quantum, совместно с Society for Conservation GIS Ukraine, предложена инициатива AI for Ecology. В рамках этой программы будут реализованы проекты, направленные на защиту окружающей среды, используя передовые технологии машинного обучения.
Практика в области машинного обучения и анализа данных для студентов
Сфера машинного обучения и анализа данных только набирает популярность, и на сегодняшний день лишь немногие учебные заведения могут предложить качественное образование по этому направлению. Таким образом, людям, которые хотят реализоваться в этой области, приходится проходить очень долгий путь самообразования, собирая знания по крупицам из разных источников, и им катастрофически не хватает практических навыков.
С целью предоставить начинающим специалистам возможность поучаствовать в реальном проекте, Quantum организовывает стажировку на базе общественной инициативы AI for Ecology. В процессе этой стажировки участникам предстоит решить одну из множества экологических проблем методами машинного обучения.
Стажировка предполагает 3 месяца работы над одной из задач, нацеленных на сохранение окружающей среды. Под руководством опытных разработчиков, участники будут работать над анализом имеющихся данных, формулировкой задачи, обучением нейронных сетей и внедрением разработанных решений.
Константин Кройс
