📚 Материјали и подготовки

Ресурси за МОВИ

Комплетна наставна програма (Syllabus), видео предавања, вебинари, официјални тестови и материјали за подготовка за олимпијадите по вештачка интелигенција.

Наставна програма (Syllabus) ↓

1 🎥

1. Видео предавања

Снимени сесии и предавања од светски професори за секоја тема.

Погледни предавања ↓

2 📘

2. Книга

Книга за обука и подготовка (Eljakim Schrijvers).

Отвори книга ↓

3 📝

3. Теоретски задачи

Задачи од научната рунда за вежбање.

Отвори задачи ↓

4 💻

4. Практични задачи

Работа со реални податочни сетови и натпревари.

Истражи платформи ↓

Наставна програма и теми (Syllabus)

Преглед на клучните области и наставни модули според меѓународните стандарди на олимпијадите по ВИ.

Тема 1

AI терминологија

Дефиниции, основни поими, историски развој и фундаментални концепти во вештачката интелигенција.

Повеќе детали

Тема 2

Општествено влијание на ВИ (ethics, fairness)

Етички принципи, правичност на моделите, приватност, справување со пристрасност (bias) и општествена одговорност.

Повеќе детали

Тема 3

Kernel methods

Математички основи на методи на јадра, нелинеарни трансформации во простор на карактеристики и SVM алгоритми.

Повеќе детали

Тема 4

Data Engineering

Собирање, чистење, претпроцесирање, трансформација на податоци и инженерство на карактеристики (feature engineering).

Повеќе детали

Тема 5

AI Search

Простори на состојби, алгоритми за неинформирано и информирано пребарување (BFS, DFS, A*), хеуристики и оптимизација.

Повеќе детали

Тема 6

Supervised Learning

Алгоритми за класификација и регресија: линеарни модели, стебла на одлучување, Random Forest, Gradient Boosting и невронски мрежи.

Повеќе детали

Тема 7

Unsupervised Learning

Алгоритми за кластерирање (K-Means, DBSCAN), редукција на димензионалност (PCA, t-SNE) и откривање скриени шаблони.

Повеќе детали

Тема 8

Learning Evaluation

Метрики за перформанси (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, RMSE), крос-валидација и контрола на overfitting/underfitting.

Повеќе детали

Тема 9

Reinforcement Learning

Марковски процеси на одлучување (MDP), агенти, простори на акции, награди, Bellman равенки, Q-learning и основи на политики.

Повеќе детали

Тема 10

Generative Models

Архитектури на автоенкодери (VAEs), генеративни контрадикторни мрежи (GANs), дифузни модели и синтеза на нови содржини.

Повеќе детали

Тема 11

Logical Reasoning

Пропозициска логика, логика од прв ред, правила на заклучување, претставување на знаење и автоматско резонирање.

Повеќе детали

Тема 12

Constraint Satisfaction Problems (CSPs)

Формулација на CSP проблеми, backtracking пребарување, пропагација на ограничувања, конзистентност на лакови (AC-3) и хеуристики.

Повеќе детали

Тема 13

Recommender Systems

Колаборативно филтрирање, филтрирање според содржина, матрична факторизација (SVD) и евалуација на системи за препораки.

Повеќе детали

Видео предавања

Снимени сесии со меѓународни професори за секоја тема од наставната програма.

Книга за подготовка

Официјален прирачник и учебник за Меѓународната олимпијада по вештачка интелигенција.

Книга за обука на IAIO (Eljakim Schrijvers)

Официјалната книга и прирачник за обука за Меѓународната олимпијада по вештачка интелигенција со детални објаснувања на сите наставни модули.

Отвори PDF

Теоретски задачи

Официјални задачи од научната рунда и тестови за самостојно вежбање.

IAIO 2024 Научна рунда — Теоретски задачи (PDF)

Официјалниот тест од научната рунда на Меѓународната олимпијада по вештачка интелигенција за самостојно тестирање и подготовка.

Отвори PDF

Практични задачи

Платформи и ресурси за практична работа со податоци и натпреварувачко машинско учење.

Python

Python Tutorial

Nitro AI Judge — Платформа за натпревари

Официјална платформа за евалуација, натпревари и автоматско тестирање на решенија за вештачка интелигенција.

Посети Nitro AI Judge

Платформа Zindi за натпреварувачко машинско учење

Официјална платформа која се користеше за практичната рунда на IAIO за решавање реални задачи со податоци.

Посети Zindi