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

Будущее наступило сегодня! Обучай нейросети для проектирования, управления строительством и прогнозирования рисков. Стань уникальным специалистом на стыке IT и строительства.

 

Темы для подготовки:

• Основы искусственного интеллекта

  • Тема 1.1: Понятие искусственного интеллекта как области науки

  • Тема 1.2: Цели и направления исследований в ИИ

  • Тема 1.3: Отличие ИИ от традиционных вычислительных систем

  • Тема 1.4: Основные области применения ИИ

  • Тема 1.5: Роль и необходимость ИИ в строительной сфере

• Искусственные нейронные сети (ИНС)

  • Тема 2.1: Понятие искусственного нейрона, персептрона

  • Тема 2.2: Структура и элементы нейрона (веса, вход, выход, порог, функция активации)

  • Тема 2.3: Синапсы, дендриты, нейроны-победители

  • Тема 2.4: Архитектура сети: слои, обратные связи, рекуррентные сети, сети Кохонена

  • Тема 2.5: Роль весов, топология сети, свойства устойчивости и параллелизма

  • Тема 2.6: Классы нейронных сетей (однослойные, многослойные)

• Обучение нейронных сетей

  • Тема 3.1: Принципы обучения с учителем и без учителя

  • Тема 3.2: Обучающее, контрольное и тестовое множества, различия между ними

  • Тема 3.3: Переобучение и его признаки

  • Тема 3.4: Алгоритм обучения персептрона

  • Тема 3.5: Подстройка весовых коэффициентов, целевая функция, функция потерь 

  • Тема 3.6: Стохастические методы обучения, сходимость

  • Тема 3.7: Критерии завершения обучения

• Эволюционные и генетические алгоритмы

  • Тема 4.1: Понятие генетического алгоритма и эволюционного подхода

  • Тема 4.2: Операторы: селекция, кроссовер (скрещивание), мутация

  • Тема 4.3: Размер популяции, число итераций, критерии завершения

  • Тема 4.4: Применение эволюционных алгоритмов для оптимизации и в строительстве

  • Тема 4.5: Связь с обучением нейронных сетей (генетическая настройка весов)

• Математические основы и структура сетей

  • Тема 5.1: Множество весовых значений и их интерпретация

  • Тема 5.2: Свойства нейронных сетей

  • Тема 5.3: Сравнение с традиционными системами

  • Тема 5.4: Градиентный метод и метод с моментом (оптимизация)

  • Тема 5.5: Дифференцируемость функций активации

• Применение ИИ в инженерии и строительстве

  • Тема 6.1: Применение нейронных систем для распознавания изображений, речи, текстов

  • Тема 6.2: Анализ данных и прогнозирование параметров

  • Тема 6.3: Генеративный дизайн и градостроительные задачи

  • Тема 6.4: Использование ИИ для оптимизации проектирования и экспертизы

  • Тема 6.5: Примеры применения в инженерных расчётах

• Проблемы, достоинства и перспективы ИИ

  • Тема 7.1: Преимущества нейронных сетей

  • Тема 7.2: Недостатки нейронных сетей

  • Тема 7.3: Методологические и этические ограничения

  • Тема 7.4: Перспективные направления исследований

 

Критерии оценки. Отборочный этап 

Задания. Отборочный этап

Решения. Отборочный этап

Критерии оценки. Заключительный этап

Задания. Заключительный этап

Решения на творческие задания не приводятся