Итоги года: курсы и открытые лекции ⤵️

В 2025 году мы провели несколько образовательных курсов, которые помогли участникам углубить знания в Computer Science и ML. На курсе «Вычисления на видеокартах» Николай Полярный разобрал архитектуру GPU, взаимодействие CPU и GPU через CUDA, OpenCL и Vulkan и обсуждали, как эффективно переносить алгоритмы на видеокарты, добиваясь реального ускорения.

Курс «Линейная оптимизация» от Федора Писниченко был посвящён как теории, так и практике: выпуклые множества, двойственность, симплекс-метод, методы внутренних точек и их применение к реальным задачам, в том числе при работе с разреженными данными.

Также в этом году прошли два мини-курса: на курсе «Введение в Гауссовские процессы на Python» Максим Николаев помог разобраться в основных идеях случайных процессов и их практическом применении в анализе данных, а курс «Нейрология LLM» от Антона Першина дал возможность заглянуть внутрь больших языковых моделей и понять, как работают attention-механизмы и внутренние представления.

⭐️ Завершили год открытой лекцией «Соревнования по синтезу булевых схем» от Александра Куликова — разговором о комбинаторных и логических задачах через призму международных соревнований и современных исследовательских подходов.

Спасибо всем, кто учился и участвовал в мероприятиях с нами в этом году! Следите за анонсами — в 2026 вас ждет много интересных событий! ⚡️

Сборы к региональному этапу ВсОШ по ИИ в Санкт-Петербурге 📢

Команда CS Space приняла участие в организации и подготовке школьников к региональному этапу Всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту в Санкт-Петербурге! Нашей главной целью было поделиться знаниями и инструментами, необходимыми для участия в олимпиаде такого уровня.

Особенно приятно отметить вклад наших экспертов:

⚡️ Максим Бидва, автор соревнований в CS Space, рассказал про математику, которая пригодилась школьникам на туре: теорию вероятностей, комбинаторику и линейную алгебру.
⚡️ Руководитель CS Space Артур Игнатьев поделился тонкостями олимпиадных туров и раскрыл несколько сюжетов из теории информации.
⚡️ Преподаватель практической части Иван Лопатин (студент ИТМО) не только познакомил ребят с различными видами задач машинного обучения, базовыми моделями регрессии, классификации и кластеризации, но и провел соревнования в формате Kaggle.

Мы рады, что стали частью подготовки ребят к этому этапу. Задачи, с которыми они столкнулись на олимпиаде — серьёзный вызов! Ознакомиться с разбором и предварительными результатами можно здесь.
Желаем, чтобы этот опыт придал участникам уверенности и сил для новых свершений и заслуженных побед! 🚀

Участие CS Space в AAAI 2026

AAAI 2026 - 40-я международная научная конференция в области ИИ, которая прошла в Сингапуре с 20 по 27 января 2026 года

Рады поделиться, что работаем с нашим партнёром Pinely над новым форматом – трэвел-грантами для участия в международных конференциях для студентов и молодых исследователей. Всем известно, как сложно бывает организовать поездку на конференцию, особенно когда речь заходит о формальностях. Для студентов эта процедура нередко похожа на запутанный квест с бесконечными этапами согласований. Новый формат поддержки кардинально меняет ситуацию — он позволяет полностью сосредоточиться на науке, презентовать результаты, пообщаться с коллегами из других стран и просто вдохновиться атмосферой.

С поддержкой Pinely на конференцию AAAI 2026 поехали:
⚡️ Артур Игнатьев и Юрий Дементьев — от команды CS Space;
⚡️ Владимир Давидюк и Марат Аграновский — студенты Лаборатории Маркова СПбГУ.

В результате поездки были представлены 4 научные работы:

📃 Structural Approach to Guiding a Present-Biased Agent
📃 EFX and PO Allocation Exists for Two Types of Goods
📃 Discounted Cuts: A Stackelberg Approach to Network Disruption
📃 MeshA*: Efficient Path Planning With Motion Primitives

Для нас особенно важно, когда поддержка — это не формальность, а осознанный вклад в развитие науки, молодых исследователей и открытого обмена знаниями. Спасибо Pinely за участие, доверие и системную поддержку сообщества!

Курсы весеннего семестра ⤵️

1️⃣ Фотограмметрия: трехмерная реконструкция
Николай Полярный. CTO Agisoft. Автор курса фотограмметрии и курса алгоритмов на видеокартах.
Борис Симиютин. Старший разработчик, Agisoft. Соавтор курса фотограмметрии и курса алгоритмов на видеокартах.
Первые две лекции 17 февраля, 18:00-20:15. Лекции будут проходить по вторникам с 18:00.

📢 Анонс

Чтобы работать с предметами реального мира в цифровой форме, нужно уметь автоматически и с высокой точностью получать их трехмерное представление. Фотограмметрия решает эту задачу на основании большого количества фотографий объекта/человека/памятника/здания или даже целого города с разных сторон.

Представим, вы научились программировать… И язык C++ вам даже не слишком не нравится… Может даже разобрались в том, как ускорять вычисления с помощью многопоточности и видеокарт… И даже остались в здравом состоянии рассудка! Но в чем смысл?… Зачем все это теперь нужно, если все задачи компьютерного зрения решают с помощью нейросетей?...

Оказывается, до сих пор большой пласт задач фотограмметрии решается в т.ч. нейросетями, хотя традиционными методами решается быстрее и дешевле по стоимости вычислений. Кроме того, некоторые из этих методов просто красивы и расширяют сознание.

2️⃣ Алгоритмы для NP-трудных задач
Юрий Дементьев. Научный сотрудник ИТМО и МКН СПбГУ.
Первая лекция 19 февраля, 18:00-19:30. Лекции будут проходить по четвергам с 18:00.

📢 Анонс

Один из ключевых открытых вопросов компьютерных наук — равенство классов P и NP: если корректность решения можно проверить за полиномиальное время, можно ли столь же эффективно его найти? NP-трудные задачи находятся в центре этого вопроса и задают фундаментальные ограничения для алгоритмов во многих практических областях: от оптимизации и планирования до анализа графов и вычислительной логики.

В курсе рассматриваются NP-трудные задачи и основные подходы к работе с ними: точные экспоненциальные алгоритмы, приближённые методы, параметризованные алгоритмы и решения для частных случаев. Классические задачи, такие как 3-раскраска графа, используются как базовые примеры для понимания общих принципов и границ применимости алгоритмических методов.

Пререквизиты: базовый курс по алгоритмам.

Курсы будут проходить в Мраморном зале, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург. Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения. Достаточно сделать это один раз для посещения любой лекции курса.

Если вы студент и хотите зачесть наши курсы в своем вузе, обсудите эту возможность с вашим куратором и попросите его связаться с нами в сообщениях сообщества @csspace.