Курс на завтра яндекс: Курсы валют в Яндекс Банке на сегодня — покупка и продажа

Погода в Москве завтра, прогноз погоды Москва на завтра, Москва (город федерального значения), Россия

GISMETEO: Погода в Москве завтра, прогноз погоды Москва на завтра, Москва (город федерального значения), Россия

Перейти на мобильную версию

Пн, 7 нояб

Сегодня

+134

+337

1,8 мм

Вт, 8 нояб

Завтра

+236

+439

2,8 мм

Ср, 9 нояб

+439

+745

0⁰⁰

3⁰⁰

6⁰⁰

9⁰⁰

12⁰⁰

15⁰⁰

18⁰⁰

21⁰⁰

+236

+337

+337

+439

+439

+439

+439

+439

Скорость ветра, м/cкм/ч

3-9 11-32

4-10 14-36

4-12 14-43

5-14 18-50

5-12 18-43

5-11 18-40

4-11 14-40

4-13 14-47

Осадки, мм

Распечатать. ..

Пора менять резину Подробнее

Ветер, м/скм/ч

Пн, 7

Вт, 8 нояб, завтра

Ср, 9

0⁰⁰

3⁰⁰

6⁰⁰

9⁰⁰

12⁰⁰

15⁰⁰

18⁰⁰

21⁰⁰

Порывы

Партнерские Новости · Авто

Давление, мм рт. ст.гПа

Пн, 7

Вт, 8 нояб, завтра

Ср, 9

0⁰⁰

3⁰⁰

6⁰⁰

9⁰⁰

12⁰⁰

15⁰⁰

18⁰⁰

21⁰⁰

7511001

7501000

749998

749998

748997

747996

748997

748997

Влажность, %

Пн, 7

Вт, 8 нояб, завтра

Ср, 9

0⁰⁰

3⁰⁰

6⁰⁰

9⁰⁰

12⁰⁰

15⁰⁰

18⁰⁰

21⁰⁰

96

95

93

81

85

92

93

94

Солнце и Луна

Пн, 7

Вт, 8 нояб, завтра

Ср, 9

Долгота дня: 8 ч 45 мин

Восход — 7:49

Заход — 16:35

Завтра день на 4 минуты короче, чем сегодня

Луна растущая, 100%

Восход — 16:19 (7 ноября)

Заход — 7:36

Полнолуние — 8 декабря, через 30 дней

Геомагнитная активность, Кп-индекс

Пн, 7

Вт, 8 нояб, завтра

Ср, 9

0⁰⁰

3⁰⁰

6⁰⁰

9⁰⁰

12⁰⁰

15⁰⁰

18⁰⁰

21⁰⁰

Осадки

Температура

Ветер

Облачность

Москва (Балчуг)

Матвеевское

Терехово

Шлюзы

Измайловская Пасека

Сосновка

Сетунь Малая

Узкое

Реутов

Мещерский

Заречье

Марфино

Подушкино

Немчиновка

Нагорное

Говорово

Рублево

Ухтомский

Москва (Тушино)

Новоивановское

Челобитьево

Восточный

Ромашково

Сколково

Лицей Академии Яндекса

Научим писать и понимать код уже в школе. С вас — серьёзный настрой на двухгодичную учёбу с постоянными домашками, с нас — насыщенная программа, преподаватели-профи и компания таких же талантливых школьников, как и вы.

как поступить

Интереснее, чем школьная информатика

• для школьников 8-10 классов

  Наше обучение для тех, кто интересуется программированием и кому школьной программы — мало.

• учим программировать на Python

  С самых основ до разработки собственного приложения.

  Что умеют делать выпускники

• задаём много домашки

  Нельзя научиться программировать без практики. После каждого урока даём задания, которые закрепляют теорию.

• составитель программы — ШАД

  Это первая топовая школа анализа данных в России. Там преподают учёные, а учатся — почти гении.

  Подробнее про ШАД

• даём знания, которые точно пригодятся

  В любой технологичной среде: от интернета и дизайна, до медицины и космоса.

• ведем рейтинг, который не даёт расслабиться

  Никаких оценок — начисляем баллы за домашки и активности на уроках.

• выдаём сертификат после каждого года обучения

  Он может добавить баллы на ЕГЭ и сыграть роль при поступлении в вуз.

Идти учиться прямо сейчас

В знаниях — сила. Чем раньше вы начнёте черпать знания, тем скорее обретёте эту силу.

В нашем случае — силу разработчика на Python.

С ней гораздо проще поступить в университет, который хочется, выбрать компанию, в которой всегда мечтали стажироваться или даже работать.

Прочитайте 4 истории ребят, которые пошли учиться к нам и влюбились в программирование.

читать истории

Как проходит обучение

Всё по-взрослому: 4 семестра очного обучения с большим количеством практики.

17

человек в группе

Нам важно уделить внимание каждому школьнику: объяснить теорию и помочь разобраться с практическими упражнениями.

В небольшой группе это сделать гораздо проще.

• 2 раза в неделю

  Все занятия нужно посещать лично. Они не пересекаются с уроками в школе, проходят в будни после 15:00 или в выходные.

  После занятий преподаватели дают домашку. Обычно на неё нужно 2-3 часа.

• на площадке в вашем городе

  Обучение в Лицее Академии Яндекса доступно во многих городах России и Казахстане.

  В небольших городах, например, как Северодвинск, работает только одна площадка, куда вы можете прийти учиться.

  А вот в Питере площадок уже несколько. И вы можете выбрать любую.

  Есть города, где Лицей Академии Яндекса пока не работает. Из года в год таких городов становится всё меньше, так как мы постоянно расширяем своё присутствие и открываем новые площадки.

  Выбрать площадку для учёбы

• бесплатно

  Учёба в Лицее Академии Яндекса бесплатная, но нужно успешно пройти тестирование и собеседование, чтобы поступить.

  Подробнее о поступлении

Кто учит

Знающих Python много, а тех, кто может нескучно и понятно о нём рассказать и научить на нём кодить — единицы. Их мы и отбираем в команду преподавателей Лицея Академии Яндекса.

Каждый преподаватель проходит тщательный отбор — мы смотрим на знания Python, навыки общения с детьми и мотивацию. Нам очень важно, чтобы команда разделяла наши ценности.

Наши преподаватели:

• талантливые разработчики
• преподаватели вузов 
• школьные учителя 
• и студенты старших курсов технических специальностей, которые всегда помогут разобраться в сложной теме, ответят на вопросы по учёбе и поддержат.

стать преподавателем

Учим программированию на Python

Программа рассчитана на 2 года, её разработали в Школе анализа данных.

Первый год

«Основы программирования на языке Python»

• 1-е полугодие
  Знакомим с языком, учим основные понятия и конструкции: переменные, условия, циклы, операторы, списки, функции.

• 2-е полугодие
  Изучаем словари. Работаем со стандартной библиотекой и с внешними библиотеками. Начинаем узнавать основы объектно-ориентированного программирования.

Второй год

«Основы промышленного программирования»

• 3-е полугодие
  Продолжаем изучать объектно-ориентированное программирование в Python. Начинаем узнавать технологии разработки программ и графические интерфейсы.

• 4-е полугодие
  Решаем прикладные задачи, создаем приложения с разными библиотеками. Обучаем Алису, пишем чат-боты для мессенджеров и с нуля разрабатываем программы с графическим интерфейсом.

первый годвторой год

Как поступить

• Проверить свои силы

  Рекомендуем пройти тест, который мы давали школьникам в прошлом году. Так вы сможете оценить свой уровень знаний по темам, которые нас интересуют.

   

  Даже если что-то будет даваться непросто в пробном тесте, у вас будет время подтянуть эти знания и подготовиться хорошо.

• Заполнить анкету

  Регистрация с 30 августа по 11 сентября.

   

  Укажите личные данные и площадку в вашем городе, где будете учиться.

   

  Обратите внимание, что логин, под которым вы авторизуетесь при заполнения анкеты, мы используем на всех этапах отбора и во время обучения.

• Пройти тестирование

  Доступ будет открыт с 10:00 30 августа 2022 года до 23:30 11 сентября 2022 года по московскому времени.

   

  После заполнения анкеты вы попадёте на платформу тестирования — там вас ждут несколько заданий. Будет одна попытка и 50 минут, чтобы его пройти.

   

  Перед началом изучите инструкцию и пройдите демо-тест. Это поможет избежать случайных и обидных ошибок.

• Узнать результаты теста

  Пришлём результаты на почту, которую вы указали в анкете, не позднее 16 сентября.

   

  Если вы прошли тестирование успешно, пригласим на следующий этап — собеседование.

• Пройти собеседования

  С 19 по 24 сентября.

   

  Никаких сложных вопросов не будет, зато будут вопросы про мотивацию, ваши желания и ожидания.

   

  Собеседование проведёт преподаватель проекта. Оно пройдет дистанционно через Яндекс Телемост. Всё, что нужно, — устройство с камерой и микрофоном и стабильный интернет.

• Узнать финальные результаты

  Не позднее 30 сентября пришлём итоговые результаты на почту.

   

  Если вы успешно справились со всеми этапами отбора, в письме будет информация о начале обучения.

   

  Также с вами свяжется координатор площадки, чтобы уточнить детали.

регистрация завершена

География проекта

162

города в России и Казахстане

380

площадок

перейти к списку городов

FAQ

Зачем идти учиться?

Это вопрос вашей личной мотивации. Если вы хотите получить знания в области промышленного программирования и навыки разработчика, Лицей Академии Яндекса вам в этом поможет.

В Лицее Академии Яндекса могут учиться только школьники 8-10 классов? А что если я младше/старше?

Да, мы берём учеников 8, 9 и 10 класса. Если вы из 5-7 классов, будет сложно, мы проверяли. Вы можете посмотреть, что было в прошлом году в тесте и начать готовиться уже сейчас.

11-классникам советуем пройти наши интенсивы.

Если вы давно уже не учитесь в школе, но хотите тоже научиться кодить, у нас много других проектов.

Учёба бесплатная?

Да, за обучение в Лицее Академии Яндекса не нужно платить, но нужно успешно сдать тест и пройти собеседование, чтобы туда попасть.

Можно учиться удалённо?

Нет, на занятиях нужно присутствовать офлайн.

В моём городе нет площадки, но очень хочется учиться, что делать?

У нас нельзя учиться онлайн, поэтому обучение в таких городах пока недоступно. Мы постоянно работаем над тем, чтобы в проекте появлялись новые города — ещё в 2016 их было только 4, а в 2022 уже 162.

Следите за обновлениями на сайте, возможно, и в вашем городе скоро откроется площадка Лицея Академии Яндекса.

Я получу диплом или сертификат после обучения?

Да, после каждого года обучения мы выдаем сертификаты. Если вы планируете участвовать в конкурсе «Талант 20.35», то они добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры конкурса.

Я могу поделиться с кем-то материалами курса?

Так как все учебные материалы принадлежат Школе анализа данных, без её письменного согласия распространять ничего нельзя. Это нарушает закон об авторском праве.

Яндекс исследования

Блог

См. Все

• Ближайший соседский поиск соседей

  .

• Объявление

  Статья принята в ICML 2022

  8 июня 2022

• Объявление

  Статья принята в CVPR 2022

  007

• Announcement

  Yandex Research Machine Learning Residency

  February 18, 2022

Publications

See all

• Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational Inequalities

  OptimizationMachine learning theoryAleksandr BeznosikovPavel DvurechenskyAnastasia KoloskovaValentin SamokhinSebastian U. StichAlexander Gasnikov

  NeurIPS,
  2022

• Оптимальное градиентное скольжение и его применение для распределенной оптимизации в условиях подобия

  OptimizationMachine learning theoryDmitry KovalevAleksandr BeznosikovEkaterina BorodichAlexander GasnikovGesualdo Scutari

  NeurIPS,
  2022

• Optimal Algorithms for Decentralized Stochastic Variational Inequalities

  OptimizationMachine learning theoryDmitry KovalevAleksandr BeznosikovAbdurakhmon SadievMichael PersiianovPeter RichtárikAlexander Gasnikov

  NeurIPS,
  2022

• Distributed Methods with Compressed Communication for Решение вариационных неравенств с теоретическими гарантиями

  Оптимизация Machine Learning TheoryalsaLeksandr beznosikovpetter Richtárikmichael diskinmax ryabininalexander Gasnikov

  Neurips,
  2022

Исследования

См. Все

• Компьютерная. Компьютерная. генеративное моделирование.

  32 публикации

  2 сообщения

• Обработка естественного языка

  Язык является одной из основных форм общения. Мы изучаем методы представления и понимания языка, чтобы упростить взаимодействие человека с компьютером.

  21 публикация

  1 сообщение

• Крупномасштабное машинное обучение

  Сегодня для обучения самых мощных моделей часто требуются значительные ресурсы. Наше исследование направлено на то, чтобы сделать крупномасштабное обучение более эффективным и доступным для всего сообщества машинного обучения.

  6 публикаций

• Теория машинного обучения

  Мы изучаем различные аспекты, связанные с теоретическим пониманием моделей и алгоритмов машинного обучения.

  22 публикации

  2 публикации

• Машинное обучение графов

  Графики — это естественный способ представления данных из различных областей, таких как социальные сети, молекулы, текст, код и т. д. Мы разрабатываем и анализируем алгоритмы графоструктурирования данные.

  10 публикаций

  1 пост

• Вероятностное машинное обучение

  Вероятностное машинное обучение описывает методы, позволяющие делать выводы и делать выводы относительно неизвестных величин. Обычно используется в генеративном моделировании, регрессии и количественной оценке неопределенности.

  6 публикаций

Работайте с нами

Присоединяйтесь к нашей исследовательской группе и получите возможность участвовать в прикладных и теоретических исследованиях мирового уровня, получить опыт работы над высокоэффективными проектами и публиковаться на ведущих научных конференциях. Вы будете вносить свой вклад в высокотехнологичные услуги, такие как технологии компьютерного зрения, диалоговые системы, нейронный машинный перевод и беспилотные автомобили.

Присоединяйтесь к нам

Яндекс запускает первый в мире краудсорсинговый курс по маркировке данных на Coursera

На прошлой неделе Яндекс, российский гигант цифровых технологий, зарегистрированный на бирже NASDAQ, запустил онлайн-курс по маркировке данных, представив эту инициативу как первую в мире.

Этот пятинедельный курс направлен на обучение «эффективной и масштабируемой маркировке данных для машинного обучения и различных бизнес-процессов» на основе краудсорсингового подхода. Учащимся объясняют, как «разделять сложные задачи на небольшие задачи и распределять их между огромным количеством исполнителей», одновременно «интегрируя эту рабочую силу по требованию непосредственно в [бизнес] процессы и создавая процессы с участием человека в цикле».

Курс также охватывает такие темы, как «контроль качества и точности маркировки данных для разработки высокопроизводительных моделей машинного обучения» и «разработка и запуск краудсорсингового проекта полного цикла, от планирования до получения маркированных данных».

«Практический краудсорсинг для эффективного машинного обучения» доступен бесплатно на платформе Coursera. Никаких фоновых знаний не требуется, так как курс предназначен как для профессионалов в области разработки машинного обучения, анализа данных и исследований, так и для студентов, которые только рассматривают эту карьеру.

Учения подкреплены глубоким опытом и практическими примерами из Толока, международной краудсорсинговой платформы для маркировки данных с российскими корнями.

Российские ноу-хау в области данных для глобальных компаний

Восхваляя «мудрость глобальной толпы в отношении высококачественных данных», «Толока» является дочерней компанией Яндекса. Еще в 2014 году он начинался как внутренняя служба для удовлетворения внутренних потребностей в маркировке данных. Специалист по оценке качества данных Яндекса, работающий удаленно, Ольга Мегорская заметила, что процесс маркировки данных в компании далёк от удовлетворительного, и предложила использовать гибкий распределенный персонал.

Из внутреннего инструмента разметки данных проект превратился в коммерческое решение для компаний ИТ, электронной коммерции и розничной торговли в России с лидирующими позициями на внутреннем рынке. Со временем Толока начала оказывать услуги иностранным компаниям в Европе, Азии и США.

Ранее в этом году Толока зарегистрировала отдельную компанию в Швейцарии. Сегодня компания обслуживает около 2400 предприятий по всему миру и продолжает расширять свое присутствие. Он может похвастаться рабочей базой, которую называют «толокеры», численностью около 9 человек.миллионов человек, расположенных по всему миру.

Пресс-служба компании сообщила East-West Digital News, что находится в процессе получения глобального сертификата безопасности данных (ISO) и переноса своих серверов в облако Azure.

Рынок стоимостью 12 миллиардов долларов к 2025 году

ИИ и машинное обучение по-прежнему полагаются на человеческий интеллект на этапе подготовки данных, объясняет Яндекс: люди нужны для маркировки данных. Эта подготовка часто включает в себя классификацию текста или изображения или проверку транскрипции аудио.

Таким образом, по мере того, как использование ИИ становится все более распространенным явлением, глобальный рынок маркировки данных значительно растет. McKinsey оценила его в 2 миллиарда долларов в 2019 году и ожидает, что к 2025 году он достигнет примерно 12,1 миллиарда долларов (цитата по Толоке).

В частности, согласно прогнозам Cognilytica (цитируется Яндексом), к 2023 году рынок маркировки сторонних данных может превысить 1 миллиард долларов по сравнению со 150 миллионами долларов в 2018 году.