03.10.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Яндекс запустил программу содействия образованию и науке в области Computer Science

DataSphere для образования

Yandex.Cloud (Яндекс.Облако) запустил программу содействия образованию и науке в области Computer Science, в рамках которой будут выделяться гранты на вычислительные ресурсы для учебно-исследовательских работ по машинному обучению, компьютерному зрению и анализу данных. Программа действует с 17 мая по 31 декабря 2021 года. Подать заявку на грант можно на сайте.

В рамках программы выделяются гранты на Yandex DataSphere — облачный сервис для анализа данных, разработки и эксплуатации моделей машинного обучения. Сумма выделяемого гранта рассчитывается индивидуально в зависимости от задачи, количества вовлечённых участников и потребностей заявителя.

Для каких задач предоставляются гранты

  • Учебные программы. Представителям учебных заведений, которые ищут удобную платформу и вычислительные ресурсы для обучения студентов и аспирантов.
  • Научные исследования. Представителям научно-исследовательских лабораторий для проведения экспериментов, проверки гипотез и подготовки научных статей и исследований.

Сферы Computer Science, на которые выделяются гранты

  • Машинное обучение: Machine Learning & Deep Learning.
  • Анализ больших данных: Big Data & Data Science.
  • Natural language processing, NLP.
  • Компьютерное зрение.
  • Программирование и анализ данных на Python.

Возможности Yandex DataSphere для образования и науки

  1. Вычислительные мощности CPU и GPU в облаке, включая Nvidia V100 под большинство учебных и научных задач.
  2. Yandex DataSphere не требует настройки. Сервис разворачивается в облаке за несколько кликов и сразу же готов к работе. Нет необходимости закупать оборудование и устанавливать ПО.
  3. Привычный интерфейс Jupyter Lab. Специалисты Yandex.Cloud дорабатывают его под ваши задачи, чтобы сделать сервис удобным для экспериментов и не только.
  4. Работой в Yandex DataSphere можно поделиться в виде html, файлов и даже конкретной версии проекта.
  5. После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные), поэтому можно вернуться к любому шагу без запуска вычислений заново.