От виртуального стилиста до AI-разработчика
Участие в финальной части защит приняли студенты 2 курса образовательной программы «Информатика и вычислительная техника», проходящие обучение по курсу «Искусственный интеллект в инженерном образовании». О задачах проектного конкурса рассказал автор идеи и главный организатор, старший преподаватель МИЭМ ВШЭ Артем Кацнельсон: «При разработке курса мы поставили задачу не только дать студентам теоретический инструментарий, но, в первую очередь, предложить им те формы работы, которые позволяют получить практический опыт внедрения собственных решений, командной совместной работы, защиты своего проекта перед профильными экспертами. Так в нашем курсе появился проектный конкурс, ставший серьезным мотивационным инструментом для студентов активнее изучать технологии ИИ».
В течение семестра командам предстояло пройти путь от идеи до создания работающего прототипа с использованием современных LLM, RAG-архитектур и мультиагентных систем.
Конкурсная защита, ставшая ярким завершением курса, была задумана как питч-сессия. Проекты оценивало приглашенное жюри, в состав которого вошли действующие практики уровня middle и senior, обладатели степени PhD, компьютерные лингвисты, data-сайентисты и инженеры из топ-тех компаний («Сбер», «Яндекс» и другие) и профильных подразделений НИУ ВШЭ, а также специалисты из других университетов. «Студенты получили уникальную возможность не только повысить итоговую оценку, но и заявить о себе потенциальным работодателя, получив от них честный профессиональный фидбек. Участие в подобных открытых защитах —важнейший этап подготовки будущих инженеров, где они учатся не только писать сложный код, но и «продавать» свои идеи, доказывая их эффективность перед настоящими лидерами IT-индустрии», - отмечает Артем Кацнельсон.
Сессия проходила второй раз, в ее организации приняли участие студенты 3 курса, получившие опыт участия в первой сессии в прошлом году и выступившие кураторами конкурса. Именно эти студенты занимались формулированием основных проектных тем – заданий участвующим командам.
Команды формировались на основе предпочтений студентов: каждый выбирал пять проектов в порядке приоритетов и писал мотивационное письмо. Кураторы отбирали участников согласно этим приоритетам. Всего в итоге в конкурсе приняли участие 60 проектов.
Для оценки команды выбирали один из двух треков оценивания – академический (с акцентом на новизну решения) или прикладной (фокус на готовность проекта к коммерческому запуску).
Оценка проходила в два этапа. Сначала преподаватель оценивал проекты по внутренним учебным критериям ВШЭ (базовая оценка). На финальную защиту, где команды имели возможность повысить свою оценку, были приглашены 16 проектов, набравших более 6 баллов.
Академический руководитель образовательной программы "Информатика и вычислительная техника".
"Мы сейчас находимся в активном поиске современных форм работы со студентами и организации учебных занятий. Отрадно, что активную роль в этих процессах играют наши молодые преподаватели, такие, как Артем Игоревич Кацнельсон."
Преподаватель программы "Информатика и вычислительная техника"
"Наша программа по своей сути является практико-ориентированной, и привлечение экспертов от реальной экономики к учебному процессу, применение проектных и соревновательных командных форм, нацеленность на продуктовую разработку уже в учебных проектах - те инструменты, которые показывают свою эффективность в организации образования".
Команды-победители представили следующие решения.
1 место: проект «Виртуальный стилист». ИИ-ассистент для подбора одежды анализирует фотографии вещей, формирует цифровой гардероб пользователя и помогает собирать образы под конкретные сценарии, например учебу, прогулку или свидание. Главная идея проекта заключается в том, чтобы не просто рекомендовать стильные сочетания, а помогать пользователю закрывать недостающие элементы образа: искусственный интеллект распознает характеристики одежды, учитывает предпочтения пользователя и контекст ситуации, подбирает подходящие вещи с объяснением выбора, а также дает возможность прямо из интерфейса перейти на сайт магазина и приобрести рекомендованный элемент, дополнив образ до готового решения.
Команда проекта: Двойнишников Артём, Евлоев Ильяс, Лосев Лука, Наврузов Зияудин, Федюкова Светлана.
2 место: Продвинутый локальный ИИ-ассистент для VS Code, построенный на основе мультиагентной системы. Технология генерации с дополненной выборкой (RAG), занимающая важнейшее место в нашей разработке, призвана обеспечить осведомлённость модели о коде в целом. За этим методом стоит интересная математика: после индексации всей файлов проекта посредством структурного чанкинга, пользовательский запрос и фрагменты кода преобразуются в плотные векторные представления. Далее после вычисления косинусного сходства между векторами запроса пользователя и сохранённых чанков кода, модель находит релевантный контекст и выдаёт ответ.
Вся экосистема работает полностью оффлайн, что обеспечивает конфиденциальность данных и независимость от внешних API. Расширение будет полезно всем разработчикам вне зависимости от их сферы, будь то ML или бэкенд-разработка.
Команда проекта: Величко Елизавета, Дорохин Виталий, Казаков Данила, Клоков Ярослав, Пашинов Артём.
3 место — «ИИ-система нормоконтроля ВКР». Автоматизированный сервис для проверки студенческих выпускных квалификационных работ. Искусственный интеллект анализирует текст на соответствие строгим критериям оформления (ГОСТам) и методическим требованиям университета и проверяет наличие обязательной логической структуры документа, экономя часы работы студентам и преподавателям. Интеллектуальный алгоритм независимо анализирует каждый раздел и формирует подробный отчет с указанием на ошибки. Высокая скорость обработки данных и стабильность системы гарантируют качественные результаты даже при высоких нагрузках.
Команда проекта: Андреев Александр, Ро Александр, Солодовников Дмитрий, Старшинов Фёдор, Шмелев Антон.