В Образовательном центре «Сириус» во второй раз прошла программа по искусственному интеллекту для школьных команд. Новый интенсив позволяет школьникам реализовать одну из актуальных задач в области ИИ, а также научиться работать в команде под руководством наставников — действующих представителей компаний-партнеров. В этот раз они привезли участникам программы пять задач.
Так, по заданию от Научно-технологического университета «Сириус» школьникам предстояло создать интеллектуальную систему, которая с помощью анализа видеопотока с камер наблюдения поможет посетителям спланировать время посещения столовой. Сейчас во время завтрака, обеда и ужина можно наблюдать, как в ресторане формируются очереди — нередко более 50 человек. Школьникам нужно было предложить, как оптимизировать этот процесс. В данную задачу включились три проектные команды. Среди них — учащиеся из Йошкар-Олы Альфит Гайфуллин, Михаил Подуплелов и Павел Щеглов. Ребята решили упаковать свою разработку в чат-бот в «Телеграме». По задумке, пользователь может написать запрос, и система предоставит нужную информацию: меню, цены, количество посетителей в данный момент. В этом же чат-боте потенциальный клиент сможет заранее сделать заказ и получить его, показав персональный QR-код.
«Наша цель – оптимизировать очередь, чтобы как можно больше человек могли комфортно провести обеденный перерыв, поэтому мы обсуждали разные способы, как повысить удобство для посетителей. В команде я выступал программистом и занимался непосредственно разработкой нейросети для нашего продукта. Этот проект привлек меня во многом из-за работы с видеоаналитикой и реальным датасетом», — поделился Альфит Гайфуллин.
.jpg)
Чтобы проанализировать количество посетителей и обучить нейросеть, ребята работали с реальными данными — обезличенными записями с камер видеонаблюдения.
«На этом проекте я не только укрепил свои знания в программировании, но и попробовал себя в совершенно новой сфере. В этой задаче я выступил дизайнером и отвечал за визуализацию нашего продукта. Запись с камер будет передаваться в приложение, и картинку следует визуализировать. Мне нужно было придумать, как изобразить очереди, какие использовать модели,поэтому я много работал в области 3D-моделирования. Такой задачей я занимаюсь впервые. Я научился быстро разбираться и ориентироваться в новой, непривычной для себя среде», — поделился Павел Щеглов.
Наставниками проекта выступили студенты и сотрудники Научно-технологического университета «Сириус».
«Наш проект представляет собой большой набор инструментов, которые полезно освоить ребятам, заинтересованным в машинном обучении. Школьники обрабатывали фото и видео, обучали модель, работали с реальным датасетом и упаковывали все это в единый продукт. У нас были три проектные команды, каждая из которых предложила свое решение: сайт, чат-бот и приложение. У нашей задачи совершенно реальные сферы применения и очень широкий спектр потенциальных заказчиков. Это как сфера общепита, так и различные производственные площадки, транспортные компании, концертные залы — любые пространства, где целесообразно фиксировать потоки людей, чтобы улучшить рабочие процессы», – прокомментировал наставник проекта магистрант I курса Научно-технологического университета «Сириус» по направлению «Финансовая математика» Александр Мартыненко.
.jpg)
Совместно с экспертами «Тинькофф Образования» школьники разработали внутренний сервис для анализа клиентских отзывов. Такой инструмент позволит сотрудникам компании быстро агрегировать и анализировать обратную связь от реальных клиентов, чтобы улучшить работу существующих продуктов. Такое решение сэкономит много времени и ресурсов компании.
«Мы работали над сервисом с инструментами для внутренней аналитики: с помощью инструментов для парсинга он собирает отзывы о банке из различных открытых источников в интернете. Речь идет о сотнях тысяч отзывов, которые наша система способна структурировать, давать краткую выжимку и даже предоставлять эксперту компании возможные варианты решения запроса пользователя в зависимости от контекста его проблемы: собрать отклики на определенный продукт, изучить, как менялось мнение о работе с течением времени, и так далее. Наша команда самостоятельно собирала датасет – реальные отзывы о банковских услугах, на которых и обучалась система», — рассказывает участник из Москвы Никита Угрюмов.
Ребята включились в решение реальной задачи, которая в настоящее время стоит перед экспертами компании.
«В „Тинькофф“ мы ценим обратную связь от клиентов, поскольку она является ключом к улучшению пользовательского опыта. Наша основная цель — оптимизировать процесс анализа отзывов, сделав его быстрым и удобным для сотрудников. Участие школьников в решении этой задачи в рамках программы „Сириус.ИИ“ дает возможность получить свежие идеи и подходы, которые могут быть интегрированы в наш продукт. Здесь ребята получают уникальный опыт, похожий на работу внутри компании, что позволяет им развивать профессиональные навыки и готовиться к будущей карьере в сфере ИИ», – прокомментировал исследователь-разработчик машинного обучения в команде речевой аналитики «Тинькофф» Артем Соснин.
Итоги проектной работы были представлены в конце программы на защите. Также команды были отмечены в спецноминациях от компаний-партнеров.
