Site icon Янтарный край

День науки в Калининграде — лекции о наноматериалах и мастер-классы по созданию нейронных сетей

День науки в Калининграде - лекции о наноматериалах и мастер-классы по созданию нейронных сетей

В Калининграде в центре цифрового образования 7-8 февраля состоялась серия лекций и мастер-классов, приуроченных ко Дню российской науки, отмечаемому 8 февраля.

Преподаватели «IT-куб» и приглашённые докладчики рассказали школьникам о применении биомедицины и IT-технологий в современной науке.

7 февраля с лекциями выступили молодые ученые НОЦ «Умные материалы и биомедицинские приложения» БФУ имени И. Канта Антон Аникин и Дмитрий Мурзин.

Дети узнали о фототермической и магнитомеханической терапии, применении машинного обучения для исследования свойств материалов, а также про методы детектирования магнитного поля, используемые в космических аппаратах, прокомментировали в Калининграде сегодня, 10 февраля 2023 года, собкору сетевой газеты Янтарный край в министерстве образования Калининградской области.

8 февраля педагог центра Даниил Боров провёл для учеников гимназии №32 лекцию «Информационные технологии в науке». Эксперт рассказал о том, как существующие IT-инструменты интегрируются в исследовательскую деятельность, R&D проекты и применяются в математическом моделировании физических процессов.

После лекции гимназисты приняли участие в интерактивных мастер-классах. На занятии по «Разработке модели машинного обучения для классификации янтаря» школьники создавали алгоритм, способный определять классы окаменевшей смолы по цветовым характеристикам. Этот алгоритм разработан Калининградским янтарным комбинатом совместно с БФУ.

Занятие по «Обработке и анализу данных исследований с помощью языка Python» позволило детям ознакомится с профессией Data-аналитика. Школяры отбирали и интерпретировали информационные массивы, продумывали варианты их визуализации на графиках и пытались отразить корреляцию между показателями с помощью интерактивного блокнота Jupyter.

Участникам класса по «Созданию нейронной сети для распознавания рукописных цифр» разработать свёрточную нейронную сеть, прописать её код на языке Python и задать необходимые параметры для осуществления сканирования рукописных цифр и перевод их в печатный вариант.

Exit mobile version