Открыт набор групп на четвертый поток
Этот образовательный курс разработан специально для магистрантов, аспирантов и молодых сотрудников ВСЕХ факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова, ведущих научные исследования.

А также для выпускников МГУ, которые продолжают обучение в аспирантуре других вузов, НИИ и лабораторий, связанных с МГУ.

Чтобы подать заявку на курс, пожалуйста, заполните регистрационную форму!

СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК ДО 19 АВГУСТА 2022 ГОДА ВКЛЮЧИТЕЛЬНО!
Sign in to Google to save your progress. Learn more
Email *
ФИО *
Например, Федоров Федор Федорович
Контактный номер телефона *
Например: +7-916-1234567. Номер телефона позволит связаться с вами, если связь по E-mail не работает или слишком медленная.
Ссылка на профиль vk (если есть)
Например: https://vk.com/id1 . Это еще один способ связаться с вами, только более оперативный, чем E-mail.
Факультет МГУ имени М. В. Ломоносова *
Выберите из списка или впишите самостоятельно
Ваш статус на факультете МГУ *
Год поступления (специалитет/магистратура/аспирантура) *
Тема диссертации *
Укажите полное название темы диссертационной работы, по которой предполагается защита. Например, математический анализ модели транспортных потоков.
Код и название научной специальности диссертации *
Например: 05.07.03 Прочность и тепловые режимы летательных аппаратов. Полный список научных специальностей можно посмотреть по ссылке https://phdru.com/laws/nomenklatura/ (неофициальная, но удобная информация) или на сайте ВАК. Научная специальность диссертации, аспирантского экзамена по специальности и совета, где будет происходить защита, должны совпадать. Если специальность может в будущем поменяться, то укажите наиболее вероятную специальность.
ФИО научного руководителя *
Например, Иванов Иван Иванович. Если руководителей несколько, то выберите одного главного, чья роль в вашей работе больше других. Раз предполагается научная работа, то будет правильно сразу познакомиться и с научным руководителем.
Название кафедры, где проходит обучение *
Укажите кафедру факультета, на которой проходит ваше обучение. Например: кафедра общей физики и волновых процессов.
Количество публикаций в научных журналах *
Считаются публикации в научных журналах. Proceedings и тезисы конференций не считаются. Вы должны быть в списке авторов статьи. Статья должна либо выйти, либо быть принятой к публикации в журнале. Считаются как российские, так и зарубежные журналы. Для статей-переводов на другой язык учитывается только одна статья. Если у вас нет статей, поставьте 0
Профиль в системе ИСТИНА либо на другом ресурсе *
Например, https://istina.msu.ru/profile/SVA/  ИСТИНА - это система МГУ по учёту наукометрических данных. Скорее всего у вас есть там аккаунт или его придётся со временем создать (либо укажите ссылку на свой аккаунт в любой другой системе, где можно ознакомиться с вашими научными работами, статьями, достижениями)
Предполагаемая тема научной статьи, которую вы планируете написать после освоения курса по нейронным сетям
Цель обучения - это применение нейронных сетей в ваших исследованиях и получение научных результатов. Поэтому уже сейчас желательно сформулировать предполагаемую тему статьи с этими результатами на русском или английском языке. Это также поможет сформировать группы со схожими работами или применяемыми технологиями, дать углубленный материал по ним.
Пример чужой статьи, близкой к вашей будущей работе с использованием нейронных сетей
Ваше предполагаемое исследование с применением нейронных сетей вряд ли будет первым в вашей научной области. Поэтому ожидается, что какие-то близкие работы с применением искусственного интеллекта или машинного обучения, уже были опубликованы. Ссылку на них будет хорошо аргументировать применимостью нейронных сетей к вашим исследованиям. Желательно привести ссылку в интернете, но подходит и произвольный научный формат. Например: https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2017/sc/c6sc05720a#!divAbstract
H-index
Укажите свой индекс Хирша, например, 1. Если не можете быстро найти или вспомнить свой индекс Хирша, то не страшно - можно это поле пропустить.
Навыки программирования на языке Python *
Оцените себя сами. Это не влияет на ваше поступление на курс. Все ваши знания будут проверены отдельно. Данные собираются для упрощения и улучшения нашей работы. Если вы не умеете программировать, то, скорее всего, тестовое задание вы не сможете пройти, однако попробовать стоит.
Нужен ли вам интенсив по Python для подготовки к вступительному испытанию на курс?
Если вы не уверены в своих силах по программированию, мы можем организовать интенсив по Python, чтобы помочь вам подтянуть навыки программирования и более успешно пройти задания контеста. Просто ответьте ДА или НЕТ и мы учтём ваше пожелание! По дате и времени проведения интенсива мы свяжемся с вами дополнительно
Clear selection
Профиль на hackerrank.com *
Для выполнения тестового задания необходимо иметь аккаунт на https://www.hackerrank.com Если он отсутствует, то зарегистрируйтесь на данной платформе. Пожалуйста, внимательно проверьте ссылку на ваш профиль, чтобы впоследствии вас можно было идентифицировать в связке с данной анкетой. Попасть в свой профиль можно в меню своего аккаунта в правом верхнем углу. Последнее слово в URL это будет ваш логин на hackerrank. Например: https://www.hackerrank.com/profile/Gennady
Расскажите, почему хотите пойти на наш курс? *
Ваша мотивация играет большую роль при отборе! Пожалуйста, расскажите почему вы хотите поступить к нам на курс, как вы планируете применять полученные на курсе знания и навыки?  Для нас очень важно дать возможность получить знания именно тем, кому это необходимо! Расскажите всё, что посчитаете нужным.
Как вы узнали о курсе? *
Это поможет нам понять о релевантных способах доносить информацию и избежать вечной проблемы с теми, кто поздно узнал, но очень хочет попасть на курс. Каждый год такие бывают и нам самим грустно им отказывать из-за отсутствия свободных мест.
Submit
Clear form
Never submit passwords through Google Forms.
This content is neither created nor endorsed by Google. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy