Кафедра САІТ

Нові відео на YouTube-Каналі проф. Мокіна В.Б.
2020-12-19 00:00 - 23:59 (Europe/Kiev)
Проф. Мокін В.Б. записав 6 нових відео і перекомпонував весь плейлист YouTube-Каналу свого курсу “Курс AI-ML-DS Training на Python” (або “Основи штучного інтелекту”) для учнів та студентів (https://www.youtube.com/playlist…).
Кому цікавий курс, приєднуйтесь до Телеграм-групи, де є більше інформації по ньому: https://t.me/ai_ml_vntu

Відкрита лекція у Meet з прогнозування курсу криптовалют з використанням AI/ML/DS
2022-01-21 14:30 - 16:00 | Google Meet
У п’ятницю 21 січня 2022 року у Google Meet я прочитав лекцію на тему прогнозування курсу криптовалют та запросив бажаючих приєднуватись до конкурсу Kaggle. Як варіант, запросив до себе в команду. Запрошення на приєднання було у Телеграм-групі “Кафедра САІТ ВНТУ”. Були переважно викладачі ВНТУ, але був і гість з Ужгороду, який слідкував за моїми оголошеннями з цієї тематики, оскільки нею активно займається.Також, я стисло висвітлив:
основні поняття, пов’язані з криптовалютами (принципи роботи, блокчейн, майнинг, біржи криптовалют)
переваги та недоліки криптовалют, які відсутні у традиційних валютах;
показники криптовалют на біржах, важливі для прогнозування їх курсу;
стисло охарактеризував кожну із 14 криптовалют, які треба прогнозувати в конкурсі,
типові проблеми, які ускладнюють прогнозування (нестаціонарність, гетероскедастичність рядів, проблема “твіти Ілона Маска” тощо);
охарактеризував умови конкурсу та як саме подати рішення;
описав приклад вже поданого мною рішення, яке я виклав як публічний ноутбук (правилами заборонено ділитись інформацію про приватні ноутбуки за межами команди, тому мені довелось зробити програму і поділитись зі світом – цікаво, що на даний момент вже зроблено біля 80 форків цього ноутбуку і більше 1000 переглядів, з чим мене Kaggle щойно привітав – додаю їх повідомлення з пошти).
Основну частину цієї презентації я виклав раніше під час лекційного заняття магістрам спеціальності 126 ВНТУ, де я викладаю дисципліну “Інформаційні технології моніторингу та аналізу даних”. На цій лекції я врахував побажання студентів щодо того, на яких аспектах варто зупинитись більш детально.
Згодом два викладачі нашого університету виявили бажання утворити команду і ми почали спільну роботу (коли конкурс завершиться, напишемо спільний пост). Ще є місце для 2-х (допускаються команди до 5 осіб). Або можете утворити свою команду. Дедлайн щодо утворення команд та приєднання до конкурсу – завтра! Дедлайн щодо подання рішення – 01.02.2022 р. Потім ноутбуки будуть жити “своїм життям” – 3 місяці буде аналізуватись як вони передбачили майбутнє – 15-хвилинну прибутковість кожної із 14 криптовалют.
Враховуючи сильну зашумленість та стохастичність процесів – усі учасники мають реальні шанси посісти 1 місце чи одне з перших 10 призових, де призами є суми від 5 до 50 тисяч дол. США. Але цікаво й просто підсилити свої навички на реальній задачі. А потім це можуть бути дипломні роботи студентів, наукові публікації та ін.
Орієнтовно весною я планую знов повторити свою лекцію для бажаючих, але ще додам огляд переможних ноутбуків. Загалом-то, це буде – лекція (скоріше – матеріал для самостійної роботи) для магістрантів спеціальності 126 та студентів бакалаврату та аспірантури спеціальностей 124 і 126, у темі “Прогнозування часових рядів”.

Нове відео "Аналіз та прогнозування часових рядів на прикладі курсу біткоїна" на You Tube-каналі проф.Мокіна В.Б.
2022-05-25 00:00 - 23:59 | YouTube-канал “Курс AI-ML-DS Training на Python”
Завідувач кафедри САІТ ФІІТА ВНТУ продовжує ділитись досвідом у сфері штучного інтелекту та Data Science на Python. Опублікував нове відео “Аналіз та прогнозування часових рядів на прикладі курсу біткоїна” у своєму YouTube-каналі “Курс AI-ML-DS Training на Python”: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=hodUvdBC3js&list=PL4DHq-xU-ebUiB6T6vjd0SoDha4GOm8zV&index=24 У програмі на Python реалізовано і моделі часових рядів (FB Prophet, ARIMA), і класичні моделі машинного навчання на основі багатьох ознак – регресії, дерева рішень, багатошарова нейронна мережа та ін. Розвідувальний аналіз даних, синтез нових ознак у різний спосіб, формування навчального, валідаційного та тестового датасету, тюнінг параметрів кожної моделі, вибір оптимальної моделі і прогноз за нею, аналіз важливості ознак – про це в деталях і на прикладі.

Оновлений курс з основ штучного інтелекту, машинного навчання та Data Science на Python «AI-ML-DS: Training for beginners and researchers»
2022-08-21 00:00 - 23:59 | YouTube-канал “Курс AI-ML-DS Training на Python”
Kaggle Grandmaster, завідувач кафедри САІТ ФІІТА ВНТУ, проф. Віталій Мокін запрошує на оновлений курс на Python «AI-ML-DS : Training for beginners and researchers».
Курс поки містить 24 відео з різних тем і буде далі наповнюватись. Усі теми згруповані по 3-х модулях:
– Модуль 1. Основи AI, ML, DS на Python. Датасети. EDA (основні поняття, основи Python, робота в Kaggle, створення датасетів, аналіз та візуалізація даних);
– Модуль 2. Типові методи та моделі аналізу і передбачення даних (аналіз важливості ознак моделей, моделі і методи аналізу і передбачення даних, у т.ч. неромережеві, прикладний системний аналіз);
– Модуль 3. Технології аналізу і передбачення даних різного виду (прогнозування часових рядів; аналіз, розпізнавання та синтез зображень та відео; NLP; IoT & Big Data тощо).
У прикладах віддається перевага реальним даним. Усе з відео можна повторити, скопіювавши у Kaggle ноутбуки з опису до відео.
Обговорення відео здійснюється у Телеграм-каналі курсу: https://t.me/ai_ml_vntu

Нове відео "Розвідувальний аналіз даних (EDA) на прикладі курсу біткоїна" на You Tube-каналі проф.Мокіна В.Б.
2022-09-26 00:00 - 2022-10-26 23:59 | YouTube-канал “Курс AI-ML-DS Training на Python”
Завідувач кафедри САІТ ФІІТА ВНТУ продовжує ділитись досвідом у сфері штучного інтелекту та Data Science на Python. Опублікував нове (вже 25-те!) відео “Розвідувальний аналіз даних (EDA) на прикладі курсу біткоїна” у своєму YouTube-каналі “Курс AI-ML-DS Training на Python”: https://www.youtube.com/watch?v=ZEk966jtmjg…
Розроблений раніше ноутбук для аналізу та прогнозування курсу біткоїна, який легко можна використати для прогнозування й інших криптовалют (та й інших часових рядів) удосконалено:
– Розбито на два: окремо – аналіз та окремо – прогнозування, оскільки ноутбук був надто важкий для сприйняття і перевантажений графіками. Обидва адаптувано вже для роботи з поточною датою, а не фіксовано тільки по 2021 р.
– Ноутбук з аналізу “Crypto – BTC : Advanced EDA” (https://www.kaggle.com/code/vbmokin/crypto-btc-advanced-eda) доповнив новим розділом (саме він охарактеризований у новому відео), про це – далі.
– Ноутбук з прогнозуванням “Crypto – BTC : Analysis & Forecasting” (https://www.kaggle.com/…/crypto-btc-analysis-forecasting) оптимізувано, прибравши ручний спосіб визначення параметрів моделі ARIMA. Досвід показав, що автоматичний варіант спрацьовує непогано теж, хоча, як правило, найкращою є модель Prophet або одна з багатофакторних моделей – моделі ARIMA або працюють гірше, або потребують удосконалення.
У новому ноутбуці з аналізу даних будуються різні графіки, перевіряється часовий ряд на стаціонарність, сезонність, проводиться аналіз дат аномальних значень ряду, порівняння з даними смертності від COVID-19 у США та ін., але новим є останній розділ – застосування бібліотек для автоматичного аналізу даних за різні проміжки часу: з використанням бібліотек Sweetviz та AutoViz. У відео охарактеризовано особливості їх використання та продемонстровано результат на прикладі.
Матеріал буде корисним як тим, хто вивчає автоматизацію побудови графіків на Python, так і тим, хто зараз здійснює написання своєї магістерської кваліфікаційної роботи на ФІІТА ВНТУ, де, як правило, вимагається по-більше аналітики.

Перше заняття наукового гуртка проф. Мокіна В.Б. для учнів та студентів "Прикладні інформаційні технології, системний аналіз та штучний інтелект"
2022-11-05 00:00 - 23:59
Сьогодні о 12.00-13.15 відбулось перше у цьому 2022-2023 навчальному році засідання наукового гуртка проф. Мокіна В.Б. для учнів та студентів “Прикладні інформаційні технології, системний аналіз та штучний інтелект”, діяльність якого триває вже 4-й рік. Проф. Мокін В.Б. розповів про основні оргмоменти роботи у цьому навчальному році та запропонував 5 напрямків роботи:1. «Аналіз природної мови» (NLP) на прикладі «Видобування, класифікація та прив’язка у часі та просторі інформації про стан і проблеми вод у басейні р. Південний Буг».
2. «Розпізнавання зображень» на прикладі «Аналіз траєкторії погляду людини на графічні елементи на екрані комп’ютера».
3. «Прогнозування часових рядів» на прикладі курсу криптовалют, кількості хворих на ковід, показників якості атмосферного повітря, якості вод).
4. «Комп’ютерні ігри» на прикладі «Розробка стратегій для комп’ютерних ігор на основі бібліотеки gym на Python (Reinforcement Learning)».
5. «Kaggle-змагання та Kaggle-датасети» – «Розв’язання прикладних задач за даними платформи Kaggle з використанням прикладних інформаційних технологій, системного аналізу та штучного інтелекту».

ХХІ Міжнародна науково-практична конференція "Інформаційно-комунікаційні технології та сталий розвиток"
2022-11-14 00:00 - 23:59
Завтра 15.11.2022 року о 10.00 у Києві на базі НАН України розпочинає роботу ХХІ Міжнародна науково-практична конференція “Інформаційно-комунікаційні технології та сталий розвиток”, де серед співорганізаторів є Вінницький національний технічний університет, зокрема – кафедра системного аналізу та інформаційних технологій Факультету інтелектуальних ІТ та автоматизації. З програмою конференції та монографією за матеріалами конференції можна ознайомитись на сайті основного організатора конференції – Інституту телекомунікацій та глобального інформаційного простору НАН України: https://itgip.org/%d0%ba%d0%be%d0%bb%d0%b5%d0%ba%d1%82…/

Заняття наукового гуртка проф. Мокіна В.Б. для учнів та студентів "Прикладні інформаційні технології, системний аналіз та штучний інтелект"
2022-11-19 00:00 - 2022-11-20 23:59 | Google Meet
19-20 листопада 2022 року у різний час відбулись перші засідання по 3-х напрямах наукового гуртка проф. Мокіна В.Б. для учнів та студентів “Прикладні інформаційні технології, системний аналіз та штучний інтелект” (за напрямом 1 “NLP” засідання було 12 листопада):• Напрям 2. «Розпізнавання зображень: аналіз траєкторії погляду людини на графічні елементи на екрані комп’ютера»;
• Напрям 3. «Прогнозування часових рядів» (курсу криптовалют, кількості хворих на ковід, показників якості атмосферного повітря, якості вод);
• Напрям 4. «Комп’ютерні ігри: розробка стратегій для комп’ютерних ігор на основі бібліотеки Gym на Python (Reinforcement Learning)».
Проф. Мокін В.Б. виступив з лекцією, де охарактеризував кожний напрям: актуальність проблематики, типові прикладні задачі, основні підходи до їх розв’язання, посилання на свої ноутбуки і лекції в YouTube-каналі проф. Мокіна В.Б. (https://www.youtube.com/watch?v=S_0hHRSVI_g…), озвучив задачі, які пропонується розв’язати і з чого варто почати та надав поради як саме краще це зробити.
На засіданнях були і учні, і студенти нашої кафедри та інших ЗВО, навіть були доценти інших факультетів ВНТУ та університетів з інших міст України. Гурток, по суті, перетворився на науковий семінар.
Усі матеріали засідань, у т.ч. презентації, завантажені у приватні групи по напрямах, посилання на які є в основній публічній групі гуртка (https://t.me/ai_ml_vntu). Будь-хто будь-коли може приєднатись до гуртка (або від’єднатись, коли забажає), перейти за посиланням на цікавий йому напрям, вивчити там усе і приєднатись до роботи. Участь – безкоштовна. Усе викладання і спілкування – українською. Уся історія Телеграм-груп є видимою новим учасникам.
До гуртка вже записались більше 150 осіб, у т. ч. учні шкіл, студенти, науковці та ін., але багато хто ще не визначились з напрямами.
