Подмосковная Проектная Школа: подготовка к конкурсу «Большие вызовы» (направление «Большие данные: Искусственный интеллект, автоматизированные системы и информационная безопасность»)

Интенсивная профильная образовательная программа проводится Образовательным центром «Взлёт» совместно с МФТИ с 19 по 25 октября 2026 года в очном формате на базе АНОО «Областная гимназия им. Е.М. Примакова» (Московская область, Одинцовский городской округ, деревня Раздоры, улица Утренняя, дом 2, строение 3).

К участию приглашаются обучающиеся 8-11 классов (по состоянию на 1 сентября 2026 г.) образовательных организаций Московской области, владеющие основами программирования на Python и заинтересованные в искусственном интеллекте, математике, анализе данных и исследовательской работе. Опыт изучения машинного обучения приветствуется. Программа не предполагает обучение программированию с нуля.

В направлении «Большие данные и машинное обучение» участники познакомятся с современными методами глубокого обучения и применят их в командных проектах. Особое внимание будет уделено большим языковым моделям (LLM), пониманию современных ИИ-агентов и созданию систем на их основе.

Участники получат возможность:

• разобраться в принципах работы и обучения нейронных сетей, познакомиться с современными архитектурами и устройством больших языковых моделей;
• получить практический опыт работы с данными, обучения нейросетевых моделей и использования готовых моделей;
• разобраться в математических основах LLM и изучить сценарии применения: подготовку запросов и контекста, поиск информации по собственным материалам, подключение внешних инструментов и создание базовых ИИ-агентов;
• научиться оценивать качество решений, анализировать ошибки моделей и проводить сравнительные эксперименты;
• разработать и защитить командный проект под руководством опытных наставников.

Программа сочетает теоретические занятия, практикумы и проектную работу. Участники пройдут путь от постановки задачи и подготовки данных до создания работающего прототипа и оценки его результатов.

В заявке необходимо указать имеющийся опыт и достижения. При рассмотрении учитываются:

• участие и результаты в олимпиадах по информатике, математике, физике и другим предметам, инженерных и междисциплинарных олимпиадах, включая различные профили Национальной технологической олимпиады;
• участие в хакатонах, соревнованиях по программированию и анализу данных, конкурсах исследовательских и научно-технологических проектов;
• обучение на тематических сменах, в профильных школах и других образовательных программах;
• прохождение курсов по программированию, математике, анализу данных, машинному обучению и смежным направлениям;
• собственные учебные, исследовательские и прикладные проекты, в том числе выполненные самостоятельно вне образовательных программ.

Перечень мероприятий и олимпиад не является строго ограниченным. Можно указать другой опыт, пояснив его связь с тематикой программы.

Для подтверждения достижений, прохождения курсов и участия в образовательных мероприятиях необходимо приложить дипломы, грамоты, сертификаты или иные подтверждающие достижение документы от организаторов. Соответствующие достижения учитываются при наличии подтверждающих документов.

Собственные проекты можно представить в виде описания работы, презентации, ссылки на репозиторий или демонстрацию результата. Для командных проектов необходимо указать личный вклад.

Эксперты оценивают содержание представленного опыта, олимпиадные и учебные достижения, опыт тематических смен и мероприятий, проектную и научную деятельность, самостоятельность в решении задач, мотивированность интереса к программе и готовность к интенсивной учебной и командной работе.

Количество дипломов и сертификатов само по себе не определяет результат отбора. Наличие олимпиадных наград или завершённого проекта не является обязательным условием участия.

Итоговое решение принимается по совокупности материалов в заявке. В спорных случаях участник может быть приглашен на короткое онлайн-собеседование с руководителем программы и экспертной комиссией.

Мотивационное письмо - необходимо дать отдельный ответ на каждый вопрос:

• Что вы уже умеете в программировании и работе с данными? Укажите языки и библиотеки, которыми пользовались, и приведите примеры задач, которые можете решить самостоятельно.
• Как вы получали эти знания и навыки? Расскажите о курсах, сменах, соревнованиях или самостоятельном обучении. Выберите наиболее значимый для вас опыт и объясните, чему он вас научил.
• Расскажите об одной своей работе или задаче. Что вы хотели сделать, что выполнили лично и какого результата достигли? С какой трудностью столкнулись и как пытались её решить? Подойдёт небольшой учебный проект или незавершённая исследовательская работа. Если проектного опыта пока нет, расскажите о конкретной задаче, которую вы самостоятельно разбирали.
• Почему вам интересно машинное обучение и что вы хотите изучить на программе? Постарайтесь связать ответ со своим опытом, интересами или вопросами, в которых хотите разобраться. Если у вас есть идея проекта, кратко опишите её; наличие готовой идеи не обязательно.
• Чем ещё вы увлекаетесь вне программирования и учёбы? Выберите одно увлечение и расскажите, что именно вам в нём интересно. Этот вопрос помогает познакомиться с вами; связывать увлечение с искусственным интеллектом не обязательно.
• Как у вас с математикой? Какие темы вам интересны, что изучали за пределами школьной программы? Какие материалы были для вас полезны? Встречалась ли задача, где математика пригодилась вам в программировании или проекте? Это дополнительный вопрос, не обязательно отвечать на всё — расскажите о своём опыте.
• Пользуетесь ли вы ИИ-помощниками для программирования — например, Claude Code, Codex или другими? Если да, приведите пример: что поручили помощнику, что сделали сами и как проверили результат. В чём такие инструменты вам помогают, а что вы предпочитаете делать самостоятельно? Если не пользовались, расскажите, как относитесь к их использованию. Опыт работы с подобными инструментами не обязателен.

Пишите своими словами, опираясь на конкретные примеры. Краткий содержательный ответ предпочтительнее общих рассуждений.

Ответы необходимо подготовить самостоятельно. Использование генеративных нейросетей для создания или переписывания мотивационных ответов, а также представление чужого текста как собственного не допускается. Установленное нарушение требования самостоятельности может стать основанием для отказа в участии в программе.

Преподаватель: Гуйван Артём Русланович — эксперт

Преподаватель: Донцов Алексей Павлович — педагог большие данные

Преподаватель: Кутузов Николай Владимирович — преподаватель

Руководитель программы: Машталер Максим Кириллович — преподаватель

Преподаватель: Набатова Валерия Артемовна — преподаватель

Положение