Гранты на вычислительные ресурсы для учебно-исследовательской работы по машинному обучению, компьютерному зрению и анализу данных

«Яндекс.Облако» объявляет прием заявок на участие в Программе содействия образованию и науке в области Computer Science.

Целью Программы является: поддержка образовательной и исследовательской деятельности в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, популяризация и распространение технологий ООО «Яндекс.Облако».

В рамках программы выделяются гранты на вычислительные ресурсы для учебно-исследовательской работы по машинному обучению, компьютерному зрению и анализу данных.

Программа действует с 17 мая по 31 декабря 2021 года.

Принять участие в Программе может только организация, имеющая действующую лицензию на образовательную деятельность на территории РФ.

В рамках программы Грант выдается на аккаунт, созданный на юридическое лицо и не имеющий действующего соглашения на резерв сервисов в Yandex.Cloud.

Сумма гранта определяется Организатором индвивидуально.

Грант, выданный в рамках Программы должен быть активирован не позднее 23:59 30 сентября 2021 года и использован до 23:59 31 декабря 2021 года.

-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:

Вычислительные мощности CPU и GPU в облаке

включая Nvidia V100 под большинство учебных и научных задач.
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.
Привычный интерфейс Jupyter Lab

Мы дорабатываем его под ваши задачи, чтобы сделать сервис удобным для экспериментов и не только.
Делитесь достижениями с сообществом

Работой в Yandex DataSphere можно поделиться в виде html, файлов и даже конкретной версии проекта.
К любому шагу без перезапуска вычислений

После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные), поэтому можно вернуться к любому шагу без запуска вычислений заново.