Олимпиады НИУ МГСУ

Искусственный интеллект в строительной отрасли

В олимпиаде могут принять участие обучающиеся 3 - 5 курсов бакалавриата, 4 - 6 курсов специалитета, а также выпускники бакалавриата и специалитета, не обучающиеся в текущем учебном году в магистратуре и аспирантуре.

Открытая многопрофильная олимпиада «Строительная олимпиада имени Н.С. Стрелецкого» проводится в два этапа. Первый (отборочный) этап имеет единственную цель - отобрать участников, которые допускаются ко второму этапу. По результату отборочного этапа участник отбирается во втрой (заключительный) этап.

Победители и призеры заключительного этапа становятся победителями и призерами Олимпиады.

Задачи для всех курсов не разделяются по уровням сложности. Максимальная оценка за всю работу в каждом этапе - 100 баллов.

Темы для подготовки:

Машинное обучение и нейронные сети в задачах проектирования, строительства и эксплуатации зданий и сооружений

Материалы

Глубокое обучение. – СПб: Питер, 2018. – 480 с.: ил. – (Серия «Библиотека программиста»).

Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 400 с.: ил.

Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер. Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow. – СПб: Питер, 2022. – 624 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O`Reilly»).

Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам / пер. с англ. А.А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 436 с.: ил.

Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети : учебное пособие / А. И. Павлова. — Москва :Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 190 c.

Яхъяева, Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 315 c.

Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс / Джон Д. Келлехер ; [перевод с английского М.А. Райтман]. – Москва: Эксмо, 2022. – 160 с. – (Библиотека MIT).

Уатт Дж. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения: Пер. с англ. / Дж. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 640 с.: ил.

Крейман Г. Биологическое и компьютерное зрение / пер. с англ. И.Л. Люско;под ред. Т.Б. Киселевой, Т.И. Люско. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 314 с.: ил.

Траск Эндрю. Грокаем глубокое обучение – СПб: Питер, 2019. – 352 с.:ил. – (Серия «Библиотека программиста»).

Открытая многопрофильная олимпиада "Строительная олимпиада имени Н.С. Стрелецкого"

Искусственный интеллект в строительной отрасли

Материалы

Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 400 с.: ил.

Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам / пер. с англ. А.А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 436 с.: ил.

Уатт Дж. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения: Пер. с англ. / Дж. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 640 с.: ил.