"বিগ চ্যালেঞ্জ -২020" সিরিয়াস শিক্ষা কেন্দ্রে ডিসেম্বরের দ্বিতীয়ার্ধে অনুষ্ঠিত প্রকল্পগুলির মধ্যে একটি প্রজেক্টে বলা হয়। এই বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত প্রকল্প প্রোগ্রামের কোর্সে, উচ্চ বিদ্যালয় শিক্ষার্থীরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রশিক্ষিত করে। ছেলেরা পরবর্তী জ্ঞানকে গাড়ীটি শেখানোর জন্য ছিল:
- খবর লিখুন।
- নতুন ওষুধ বিকাশ।
- সিটি এর ছবি বিশ্লেষণ।
- সামাজিক নেটওয়ার্কের আবেদনকারীদের অধ্যয়ন প্রোফাইল।
স্কুলছাত্রী ইউনিভার্সিটি ইনোপলিস, ইয়ানডেক্স, উচ্চ বিদ্যালয় অফ ম্যানেজমেন্ট স্পিবিএসইউ, ভিটিবি ব্যাংক, বায়োকাদ থেকে বিশেষজ্ঞদের সাহায্য করেছিলেন। এটি পরিকল্পিত যে সর্বোত্তম অফারগুলি অনুশীলনে প্রয়োগ করা হবে।
"বিগ ডেটা" পরিচালক, "বিগ ডেটা" পরিচালক আন্দ্রেই রজারগরোডস্কি, ফিজটেক-স্কুল অফ ফল্টটেক-স্কুল অফ মুফতি-এর ইনফরম্যাটিক্সের পরিচালক, সেশনটি 10 দিন স্থায়ী হয়েছে বলে উল্লেখ করা হয়েছে। এই সময়কালে, ছেলেরা বিভিন্ন ডিজিটাল প্রযুক্তি সরঞ্জামগুলির সাথে কাজ করতে শিখেছে এবং এখন ভবিষ্যতে তাদের দক্ষতাগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন।
প্রকল্পটি "বিগ ডেটা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, আর্থিক প্রযুক্তি এবং মেশিন লার্নিং" একটি পৃথক নির্দেশের জন্য প্রদান করে। রাশিয়ার 18 টি অঞ্চলের ২8 তম শ্রেণির মধ্যে এটিতে কাজ করার জন্য আমন্ত্রণ জানানো হয়েছিল। এই ছেলেরা নকশা এবং গবেষণা কাজের অল-রাশিয়ান প্রতিযোগিতার চূড়ান্ত হয়ে ওঠে।
এই দিক থেকে অংশগ্রহণকারীদের জন্য, ইয়ানডেক্স একটি বিশেষ আদেশ গঠন করেছেন: একটি প্রোগ্রাম তৈরি করার জন্য একটি প্রোগ্রাম বিকাশের জন্য, যাতে আধুনিক সংস্করণগুলি দৈনিক কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। ভিটিবি ব্যাংক এবং সেন্ট পিটার্সবার্গে স্টেট ইউনিভার্সিটি সিরিয়াস স্কুলে বাচ্চাদের কাজটি দিয়েছে। ছেলেরা অবশ্যই সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করতে হবে এবং একটি ব্যবসায়িক স্কুল আবেদনকারীর একটি প্রতিকৃতি তৈরি করার জন্য প্রাপ্ত তথ্যের ভিত্তিতে।
বিজ্ঞানীরা একটি জটিল ইচ্ছার সাথে স্কুলে বাচ্চাদের বিরক্ত করে: নতুন ওষুধ তৈরির সময় আণবিক জটিল কাঠামো মডেলিংয়ের সাহায্যে সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখাতে হবে। গাড়ীটি সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য সমন্বয় এবং প্রকৃতির প্রকৃতপক্ষে বিদ্যমানদের খুঁজে বের করতে হবে। নতুন পদ্ধতিটি কীভাবে কার্যকরভাবে তৈরি করা হয়েছে তা পূর্বাভাস দিতে হবে। হাই স্কুল শিক্ষার্থীদের কাছ থেকে পরামর্শগুলি বায়োকডের হেজ অ্যালগরিদমে ব্যবহার করা উচিত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উপর ভিত্তি করে ডিজিটাল প্রযুক্তি বিশ্বের অনেক দেশে চিকিৎসা শিল্পে সক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে। এই Coronavirus মহামারী শুরুতে সহজে ছিল। টেলিমেডিসিন টেকনোলজিগুলি অনেকগুলি প্রসেসের স্বয়ংক্রিয়ভাবে দেখানো হয়েছে, যা আনলোড ক্লিনিক এবং ডাক্তারদের বারবার বর্ধিত লোড থেকে সহায়তা করেছে, রোগীদের উচ্চমানের দূরবর্তী চিকিৎসা যত্ন সরবরাহ করতে পরিচালিত।
সিরিয়াস "বিগ চ্যালেঞ্জ -২020" এর বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত প্রকল্পের কাঠামোর মধ্যে, প্রোগ্রামে অংশগ্রহণকারী শিক্ষার্থীরা রাশিয়ার ভাড়াজোলজিস্টদের কাছ থেকে একটি কঠিন কাজ পেয়েছিল। ডাক্তাররা কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করে চিকিৎসা ইমেজ বিশ্লেষণ এবং ফুসফুসে সঠিকভাবে প্যাথোলজি খুঁজে পেতে ডাক্তারদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখানোর জন্য বলা হয়। নিউরোসেটের সহায়তা এবং টিপস রেডিওলজিস্টের ক্রিয়াকলাপকে সহজতর করে, ছবিগুলি প্রক্রিয়া করার সময় হ্রাস করে।
চিকিৎসা ইমেজ গ্রহণের মতো বিভিন্ন ধরণের এবং জটিল সমস্যাগুলির জন্য, গভীর শিক্ষার প্রয়োজনীয়তা অর্জনের জন্য বড় ডেটা সেটের প্রয়োজন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সুপারিশ সাধারণত খুব সঠিক। কাজ ফলাফলগুলি ওপেন সোর্স লাইব্রেরীতে আপলোড করা হবে, যা সমস্ত দেশের বিশেষজ্ঞদের জন্য আবিষ্কৃত হবে। স্কুলছাত্রী সমাধানগুলি পরীক্ষিত এবং অনুশীলনে প্রয়োগ করা যেতে পারে যদি উন্নয়ন গুণটি কোনও ব্যবহারকারীকে পরিচালনা করবে। স্কুলচার্ডের অংশীদার সহায়তা ইনপলিস বিশ্ববিদ্যালয়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন্দ্র দ্বারা সরবরাহ করা হয়।
প্রকল্প দলটি খান্তি-মনসিস্ক স্বায়ত্তশাসিত ওরগ, সেভাস্টোপল, খবরভস্ক অঞ্চল, বাশক্টোস্টান প্রজাতন্ত্র, টাইমেন এবং কেমেরোভো এবং অঞ্চলের থেকে ছয়টি 11-গ্রেড নিয়োগ করে। তারা innopolis কেন্দ্র থেকে বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সাহায্য করা হয়।
একটি নির্দেশক ইনপলিস বিশ্ববিদ্যালয়ের ইনপলিস বিশ্ববিদ্যালয়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন্দ্রের গবেষক বেমেন কিসেলভ বলেন, বিকাশকারীরা মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির পদ্ধতির সাথে শিশুদের পরিচয় করিয়ে দেয়। গণিত, প্রোগ্রামিং এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলির জনপ্রিয়তা আপনাকে এই পরিবর্তনটি প্রয়োজন এমন অনেকের উদ্বোধনের সুযোগগুলি পরিবর্তন করার অনুমতি দেবে। প্রকল্পটি স্কুলে বাচ্চাদের ডিজিটাল রূপান্তর করার সম্ভাবনাকে অধ্যয়ন করার জন্য আরও সক্রিয় হতে উত্সাহিত করবে, তাদেরকে দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করতে পারে যে এটি তাদের আরও আকর্ষণীয় এবং বুদ্ধিজীবীভাবে পূর্ণাঙ্গ জীবনকে নেতৃত্ব দিতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে কাজ করার অভিজ্ঞতা ভবিষ্যতের পেশার পছন্দের দিকে পরিচালিত করে, আপনাকে স্বাধীনতার বায়ুমন্ডলে ক্রিয়াকলাপগুলি স্পর্শ করতে দেয়, নিজের মধ্যে আস্থা বিকাশ করে এবং ভবিষ্যতে তাদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা সরবরাহ করবে এবং তাদের প্রয়োজনীয় যোগ্যতা প্রদান করবে।
ছেলেরা দেখায় যে কোন এলাকায় তারা অর্জিত জ্ঞানটি প্রয়োগ করতে পারে। অংশগ্রহণকারীরা ফুসফুসের স্ন্যাপশটগুলি বিশ্লেষণের জন্য যেমন মডেল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করে, যার মধ্যে নিউমোনিয়ায় এবং অন্যান্য শ্বাসযন্ত্রের রোগ, নিউমোথোর্যাক্স বা টিউমারকে স্বীকৃতি দেওয়ার জন্য স্ব-অগ্রগতি। গভীর শিক্ষা মডেলগুলি প্রায়শই অযৌক্তিক নির্ভুলতার সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, তবে, মডেলের অভ্যন্তরীণ যুক্তি উন্মোচন এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন, কারণ এই সিদ্ধান্তটি সঠিক হওয়ার পক্ষে যুক্তিযুক্ত আর্গুমেন্টগুলি প্রায়শই unallimy থাকে।
যেহেতু মেডিকেল সিদ্ধান্ত অবিশ্বাস্য ওজন থাকতে পারে, তাই সমালোচিতভাবে সম্পূর্ণ অটোমেশন এর প্রত্যাশা পড়ুন। এটি মনে রাখা খুবই গুরুত্বপূর্ণ যে গাড়িটি ডাক্তারকে প্রতিস্থাপন করে না, তবে তার সহকারী এবং উপদেষ্টা হয়ে ওঠে, আসলে এটি ডাক্তারের জন্য মাত্র তৃতীয় চোখ। এআইকে রুটিন কাজগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয়, তার সর্বজনীন বাস্তবায়ন গভীরভাবে একটি শক্তিশালী চাক্ষুষ উপাদান, যেমন রেডিওলজি এবং প্যাথোলজিটির সাথে বিশেষভাবে পরিবর্তিত হয়। সার্জন সহ অনুশীলনকারীদের সক্রিয়ভাবে যেমন ডিভাইসগুলি বিকাশ ও বাস্তবায়ন করতে আগ্রহী। এআইকে রুটিন কাজগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয়, তার ব্যাপক ভূমিকা সহ, বিশেষত্বটি একটি শক্তিশালী চাক্ষুষ উপাদান যেমন রেডিওলজি এবং প্যাথোলজি হিসাবে পরিবর্তিত হবে। সার্জন সহ অনুশীলনকারীদের সক্রিয়ভাবে যেমন ডিভাইসগুলি বিকাশ ও বাস্তবায়ন করতে আগ্রহী।
স্টাডেড অ্যালগরিদম স্কুলচিল্ডেন রিয়েল হসপিটাল থেকে একটি বৃহৎ সংখ্যক রিয়েল মেডিকেল ছবিতে পরীক্ষা করা হয়।
তরুণ প্রোগ্রামারদের অবশ্যই ফুসফুসে সঠিক মাত্রা এবং প্যাথোলজিক্যাল প্রসেসের অবস্থান গণনা করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শেখাতে হবে, অঙ্গের অ্যানোমালিগুলিতে ডাক্তারকে নির্দেশ করে। গবেষণার জন্য উপকরণ প্রকল্প অংশগ্রহণকারীদের খোলা উত্সগুলিতে পাওয়া যায়, দেশীয় ও বিদেশী মেডিকেল বিশ্ববিদ্যালয়ের এই বৈজ্ঞানিক নিবন্ধগুলির ডাটাবেস। তারা আসল LPUs থেকে শত শত জেনুইন মেডিকেল ছবিগুলিতে তাদের অ্যালগরিদমগুলি পরীক্ষা করে, কারণ প্রাসঙ্গিক এবং পর্যাপ্ত তথ্য অ্যাক্সেস AI এর প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমগুলিতে সর্বাধিক গুরুত্বের বিষয়।
কেমেরোভোর 11 থেকে গ্রেডার ড্যানিলা Pechenev বলেছেন যে তিনি এই কাজটি বেছে নিয়েছেন, কারণ তিনি ইতিমধ্যে মেশিনের দৃষ্টিভঙ্গির সাথে কাজ করেছিলেন। একটি স্নায়বিক নেটওয়ার্ক তার প্রকল্প, যা হস্তাক্ষর স্বীকৃতি দেয়, "বড় চ্যালেঞ্জ" প্রতিযোগিতার চূড়ান্ত হয়ে ওঠে। এবং নতুন টাস্কের কাজ আপনাকে উন্নত মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি শিখতে দেয়। মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণ আজ স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রয়োগের একটি জরুরি কাজ। প্রযুক্তি পাওয়া যায়, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে যাচাইয়ের জন্য চেকগুলিতে উচ্চ নির্ভুলতা প্রদর্শন করে।
প্রকল্পের চূড়ান্ত কারণে, আরও উন্নয়ন এবং আত্ম উপলব্ধি করার জন্য ভাল সুযোগ খোলা হয়। পূর্ববর্তী "বড় চ্যালেঞ্জ" এর অনেক অংশগ্রহণকারী দেশগুলির বৃহত্তম বিশ্ববিদ্যালয়ে নথিভুক্ত করা হয়েছিল এবং সক্রিয়ভাবে এমএফটিই ল্যাবরেটরিজের বিশেষজ্ঞদের সাথে সক্রিয়ভাবে কাজ করছে। বিশ্ববিদ্যালয় স্নাতকদের সমগ্র প্রশিক্ষণ সময় জুড়ে নেতৃত্ব প্রকল্প এবং বিশ্বব্যাপী বৈজ্ঞানিক প্রেসে অর্জন ও বিকাশ সম্পর্কে জানায়। "বড় চ্যালেঞ্জ" এর অংশগ্রহণকারীদের অনেক ধারনা ইতিমধ্যে অংশীদার সংস্থাগুলির দ্বারা অনুশীলন করা হয়।