Студенты представили разработки, созданные в рамках программы «Машинное зрение в горнодобывающей промышленности». Как отметил заведующий кафедрой информатики Алексей  Дружинин, представленные проекты — это  готовые заделы для стартапов.

«Вы не только получили новые знания, но и создали продукты, которые можно развивать. Многие из этих наработок имеют коммерческий потенциал — их можно превратить в успешные стартапы», — подчеркнул Алексей Дружинин.

Студенты представили проекты, в которых самостоятельно разработали и обучили нейросетевые модели. 

Первое место завоевала команда «TeamOZ» (АУБП-23оз). Их нейросеть генерирует тексты в стиле Артемия Лебедева, анализируя авторские работы дизайнера.

Студенты запустили модель прямо во время защиты, и жюри смогло лично проверить её работу, создав несколько текстов в авторской манере именитого дизайнера.

Второе место заняла команда «NoСomments» (АУБП-23). Их проект — интеллектуальная система автоматической генерации пояснительных записок к курсовым работам, создающая структурированный отчет на основе входных данных.

Третье место взяла команда «OMG» (АУБП-23). Студенты разработали чат-бот для работы с тендерной документацией, упрощающий процесс подготовки тендерных заявок.

Кроме того, студенты Цифровой кафедры представили проекты ИИ-ассистента, анализирующего резюме и подбирающего вакансии, а также систему распознавания автомобильных номеров.

Эксперты конкурса отмечают, что подобные разработки востребованы не только в образовательной среде, но и в бизнесе, где автоматизация текстовых процессов становится ключевым конкурентным преимуществом.

«Каждая команда продемонстрировала высокий уровень владения современными инструментами: от нейросетевых моделей, таких как BERT и Deepseek R1, до сложных алгоритмов компьютерного зрения на базе YOLO. Особенно впечатляет глубина проработки задач. Ребята не только создали функциональные продукты, но и предусмотрели нюансы — например, имитацию поведения пользователя для обхода блокировок или генерацию текста в уникальном авторском стиле с учетом не только лексических, но синтаксических особенностей. Это говорит о зрелом подходе к проектированию и понимании реальных потребностей рынка», — рассказала руководитель программы цифровой кафедры «Машинное зрение в горнодобывающей промышленности» Евгения  Волкова.

Отметим, что организаторами мероприятия выступили сотрудники кафедры информатики УГГУ.