Напоминаем, что 14 ноября начнётся обучение на полугодовых онлайн-программах по направлениям

— Алгоритмы и эффективные вычисления,
— Математика для разработчиков,
— Разработка на C++, Java и Haskell.

Что ждёт студентов:

— Курсы от опытных разработчиков и учёных.
— Задачи, чтобы закрепить изученный материал.
— Code review. Преподаватели оценивают код на корректность, эффективность и поддерживаемость.
— Теоретические задачи на доказательство с проверкой от преподавателей.
— Персональная поддержка. Ассистенты и преподаватели помогут разобраться с материалом, а кураторы будут следить за успеваемостью.

Набор на программу идёт по результатам вступительных испытаний: сначала мы предложим пройти первый модуль одного из курсов, чтобы вы познакомились с материалом, форматом и оценили нагрузку. Вторым этапом будет экзамен по профильному предмету. Дедлайн — 10 ноября.

Стоимость программы — 20 000 рублей. Принять участие во вступительных испытаниях, прочитать отзывы выпускников и узнать больше можно на сайте: http://code.stepik.org/ 

Приглашаем на открытую лекцию Артёма и Антона Филатовых «Введение в алгоритмы одновременной локализации и построения карты (SLAM)». Она пройдёт 25 ноября в 19:00 в БЦ «Таймс» в Санкт-Петербурге. Адрес: Кантемировская 2А, 2 этаж, ауд. 204.

Пожалуйста, зарегистрируйтесь: https://comscicenter.timepad.ru/event/1120066/#register

Артём и Антон — программисты-исследователи научно-исследовательского и образовательного центра «ДжетБрейнс», ассистенты кафедры МОЭВМ в СПБГЭТУ (ЛЭТИ).

Среди задач, которые уже решают роботы, спикеры выделяют задачу автономного перемещения по неизвестной местности. Когда движущийся робот оказывается в неизвестном окружении, ему нужно построить карту и определить на ней своё положение, опираясь на данные сенсоров, установленных на роботе. Такая задача называется SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

На лекции Артём и Антон рассмотрят большую часть современных алгоритмов, которые решают задачу SLAM, расскажут про решённые и нерешённые вопросы в рамках этой задачи, а также покажут решение такой задачи на практике. Правда, в симуляторе :) 

Курс посвящен теории, лежащей в основе современных промышленных распределенных систем: файловых систем, очередей сообщений, key/value хранилищ, баз данных. Эти системы хранят десятки и сотни петабайт данных, обслуживают многие тысячи запросов в секунду и масштабируются до сотен и тысяч машин, переживая при этом отказы дисков и питания, дрейф часов, задержки и нарушения связности сети, а потому устроены невероятно сложно.

Но если посмотреть сквозь все инженерные детали и сотни тысяч строк кода, то окажется, что сложность, связанную с распределенностью, можно заключить в относительно простые модели и задачи: как узлам договориться о порядке доставки сообщений в асинхронной сети, как выбрать лидера среди равноправных машин, как добавить в систему еще один сервер или обнаружить сбойную машину. Именно от решения этих задач в конечном итоге будут зависеть важнейшие характеристики всей системы: границы ее отказоустойчивости, доступность при нестабильном поведении сети, модель согласованности данных.

В курсе мы сформулируем эти задачи, исследуем ограничения, которые накладывает на них модель сети и сбоев, и подробно разберем алгоритмы их решения, которые применяются в современных промышленных распределенных системах.

Лекции будут выстроены в одну историю: мы начнем с выбора модели распределенной системы и очень простой задачи построения отказоустойчивой ячейки памяти, на примере которой изучим ключевые техники дизайна распределенных алгоритмов, затем перейдем к общему механизму репликации через Atomic Broadcast и изучим его связь с задачей консенсуса и ключевые результаты о невозможности, подробно разберем известный алгоритм Paxos и выведем из него Multi-Paxos или RAFT, а завершим курс византийской моделью и Bitcoin-ом, на который посмотрим через призму изученных ранее классических результатов и алгоритмов.
https://compsciclub.ru/courses/distributed-computing/2019-autumn/

В эти выходные в клубе начнется курс "Теоретико-числовые алгоритмы и криптография".
Подробное описание:
https://compsciclub.ru/courses/numbertheory-algo/2019-autumn/

В эту субботу в Computer Science клубе пройдет мини-курс "State of the GAN: состязательные сети от азов до последних результатов "
Подробное описание курса: https://compsciclub.ru/courses/state-of-the-gan/2019-autumn/

С наступающим Новым годом!
Если вы ещё не придумали, чем заняться на новогодних праздниках, то самое время вспомнить о курсах клуба этого семестра. Видео почти всех лекций доступны на нашем сайте и на сайте лекториума.

Extended Formulations (К. Пашкович)
State of the GAN: состязательные сети от азов до последних результатов (С. И. Николенко)
Алгоритмическая теория игр (М. Н. Вялый)
Введение в модальную логику (Д. Д. Рогозин)
Введение в язык формальной верификации Coq (А. А. Трунов)
Структуры данных, основанные на указателях (Е. А. Арсеньева)
Теоретико-числовые алгоритмы и криптография (А. И. Храбров)
Теория распределенных вычислений (Р. Г. Липовский)
Тонкие оценки на время работы алгоритмов

PS. И подписывайтесь на наш инстаграм: https://www.instagram.com/compsciclub.ru/

В последнюю пятницу уходящего года мы объявляем долгожданную новость: открыт набор на основные образовательные программы Института биоинформатики (https://vk.com/club29354345) в Санкт-Петербурге и Москве 2020/21 года обучения!

Обучение идет по двум направлениям:
📗«Биоинформатика для биологов» рассчитана для студентов, аспирантов и выпускников биологических и медицинских ВУЗов.
📘«Алгоритмическая биоинформатика» — для информатиков, математиков и студентов технических специальностей.

Программы бесплатны для студентов всех курсов и аспирантов первого года. Требования к абитуриентам и этапы поступления в этом году: bioinf.me/admission.

Для участия в конкурсном отборе нужно пройти онлайн-курс. Это требует времени, поэтому не затягивайте с подачей заявки, деделайн до 22 февраля включительно. Проведите новогодние каникулы с пользой!

#bioinforussia #bioinf_education #bioinf_spb #bioinf_moscow

Через неделю начнётся весенний семестр в Computer Science клубе. На эту весну мы запланировали 6 курсов. Первый - "Вероятностные алгоритмы" от Ивана Михайлина из UCSD. Начало в субботу, 15 февраля, 17:15, Мраморный зал ПОМИ РАН.

В ближайшие выходные в клубе начнётся курс Ивана Михайлина "Вероятностные алгоритмы". Приходите и расскажите, пожалуйста, знакомым.

Время и место проведения лекций: Математический институт Стеклова, наб. р. Фонтанки, 27, второй этаж, Мраморный зал, 15 февраля, суббота, 17:15. Как всегда, вход свободный, регистрация не нужна.

Приблизительная программа курса: https://compsciclub.ru/courses/randomized-algorithms/2020-spring/

В субботу начинается курс Виталия Скачека "Классическая теория
кодирования и новые приложения". Приходите сами и расскажите знакомым.

Время и место проведения лекций: Математический институт Стеклова,
наб. р. Фонтанки, 27, второй этаж, Мраморный зал, 29 февраля, суббота,
17:15.

Как всегда, вход свободный, регистрация не нужна. Аннотация курса на сайте клуба:
https://compsciclub.ru/courses/coding-theory-and-applications/2020-spring/

В связи с эпидемией коронавируса все курсы весеннего семестра отменяются. Мы планируем перенести оставшиеся курсы на осенний семестр.

В знак протеста против эпидемии коронавируса в субботу 28 марта в 19:00 буду стримить на своём канале в ютубе вводную лекцию по языку Haskell. Приглашаю всех желающих!
https://www.youtube.com/c/VitalyBragilevsky

Если вы скучаете по лекциям Computer Science клуба, который пока не перешёл в онлайн, то вот несколько полезных ссылок на онлайн-семинары:

CS Theory Online Talks
https://cstheorytalks.wordpress.com/
Агрегатор семинаров по TCS

TCS+
https://sites.google.com/site/plustcs/
Еженедельный семинар по самым разным областям TCS (был запущен давно, задолго до пандемии)

Frontiers of Parameterized Complexity
https://frontpc.blogspot.com/
Последние результаты в области параметризованных алгоритмов и сложности

Math Seminars
https://mathseminars.org/
Математические семинары

В сложившейся ситуации мы решили поэкспериментировать с чтением лекций онлайн. Попробуем начать с одиночных лекций в рамках "Computer Science семинара".

В это воскресенье, 26.04, в 14:00 Александр Шень (CNRS и университет Монпелье, проект RaCAF, www.lirmm.fr/~ashen) прочтёт лекцию "Генераторы "случайных чисел": теория и практика" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5758/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс) и продублированы в почтовую рассылку клуба.

На сайте клуба появились слайды и видеозапись лекции Александра Шеня "Генераторы "случайных чисел": теория и практика" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5758/.

https://www.youtube.com/watch?v=SKQ8ZObhPiE

Если вы слушали лекцию онлайн или собираетесь послушать её в записи, заполните, пожалуйста, небольшую форму обратной связи: https://forms.gle/wCSqvUYmfaczWgqv6 (мы хотим понять, насколько такой формат интересен и стоит ли организовывать следующие лекции).

В это воскресенье 10 мая в 18:30 Илья Разенштейн (Machine Learning and Optimization group at Microsoft Research Redmond, https://www.ilyaraz.org/) прочтёт лекцию "SANNS: Scaling Up Secure Approximate k-Nearest Neighbors Search"
https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5798/

В лекции Илья расскажет про область, которая называется "secure computation", и почему она интересна не только криптографам, но и алгоритмистам. Также Илья расскажет о недавнем результате про быстрый поиск ближайших соседей в зашифрованных данных.

Ключевые слова, которые прозвучат, включают в себя: homomorphic encryption, garbled circuits, oblivious RAM и т.д.

Материал доклада будет основан на работе https://arxiv.org/abs/1904.02033 (совместная с Hao Chen, Ilaria Chillotti, Yihe Dong, Оксаной Побуринной и Sadegh Riazi), принятой на USENIX Security 2020.

Для получения параметров подключения нужно записаться на курс на сайте клуба (https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/).

На сайте клуба появились слайды и видеозапись лекции Ильи Разенштейна "SANNS: Scaling Up Secure Approximate k-Nearest Neighbors Search".
https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5798/
https://www.youtube.com/watch?v=ygmtiiKxs4A

В это воскресенье 17 мая в 18:30 Илья Миронов (научный сотрудник Facebook AI) прочтёт лекцию "Машинное обучение и приватность данных"
https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2020-spring/classes/5800/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс) и продублирована в почтовую рассылку клуба.

Анонс лекции
Современные методы машинного обучения требуют большого количества данных. Самые крупные и репрезентативные наборы данных могут быть собраны только при условии строжайшего сохранения их приватности, что, конечно же, включает информацию, которая может быть заключена в натренированных моделях. В первой части мы рассмотрим несколько широко известных инцидентов, связанных с (непредумышленной) утечкой данных, и обсудим определение дифференциальной приватности. Во второй части мы изучим, как это определение может применяться на практике к методам машинного обучения.