На днях Higgsfield AI стал первым казахстанским единорогом с оценкой выше $1 млрд. Думаем, все уже слышали эту новость, так как это большое событие не только для AI сообщества, но и в целом для Казахстана.
Мы в свою очередь хотели бы просто по-дружески поздравить ребят из Higgsfield и порадоваться их победам! Ерзат @rlprompt - один из старожил нашего сообщества и является примером того, как человек может драйвить индустрию. Очень радостно видеть, как о Higgsfield говорят из каждого утюга, наблюдая стремительный рост!
Сегодня хороший повод вспомнить видение Ерзата в далеком 2018 году до повального AI хайпа на одном из наших митапов
https://youtu.be/l5V_UD5ouG0?si=zEi0rH3ucBHqU6s0
Мы в свою очередь хотели бы просто по-дружески поздравить ребят из Higgsfield и порадоваться их победам! Ерзат @rlprompt - один из старожил нашего сообщества и является примером того, как человек может драйвить индустрию. Очень радостно видеть, как о Higgsfield говорят из каждого утюга, наблюдая стремительный рост!
Сегодня хороший повод вспомнить видение Ерзата в далеком 2018 году до повального AI хайпа на одном из наших митапов
https://youtu.be/l5V_UD5ouG0?si=zEi0rH3ucBHqU6s0
🔥71🦄11❤8👍4
25 сентября резиденты нашего сообщества Агзам Шамсадинов (11 класс) и Абу Канабек (10 класс) завоевали третье место на полуфинале иранской международной университетской олимпиаде по анализу данных Technology Opympics 2025!
На командном соревновании было предложено предложено 6 задач, охватывающих классификацию, регрессию и временные ряды.
Задачи необходимо было решить за 24 часа.
Ребята заняли абсолютное третье место и были приглашены на финальный ивент, который пройдет в Тегеране 30 октября.
На командном соревновании было предложено предложено 6 задач, охватывающих классификацию, регрессию и временные ряды.
Задачи необходимо было решить за 24 часа.
Ребята заняли абсолютное третье место и были приглашены на финальный ивент, который пройдет в Тегеране 30 октября.
❤26⚡4🔥4🏆1😎1
Representation Learning & GenAI Winter School, MBZUAI
Mohamed bin Zayed University of Artificial Inteilligence (MBZUAI, Abu-Dhabi) проведет зимнюю школу по Representation Learning & GenAI для студентов магистратуры и PhD, а также для сильных бакалавров, начинающих исследователей и людей из индустрии.
Подтвержденные спикеры: Michael Bronstein (DeepMind Professor of AI, Oxford), Florence Forbes (Director of Research, INRIA), Arthur Gretton (Professor, UCL), Salman Khan (Associate Professor, MBZUAI), Alexander Korotin (Assistant Professor, Skoltech), Ivan Laptev (Professor, INRIA / MBZUAI), Eric Moulines (Professor, École Polytechnique / MBZUAI), Yuandong Tian (Research Scientist Director, Meta GenAI), Kun Zhang (Professor, CMU/ MBZUAI).
Программа будет проходить 5 дней (расходы на перелет, проживание и питание покрывают) с 9 по 13 февраля.
Дедлайн подачи заявки: 10 октября
mlws.mbzuai.ac.ae
Mohamed bin Zayed University of Artificial Inteilligence (MBZUAI, Abu-Dhabi) проведет зимнюю школу по Representation Learning & GenAI для студентов магистратуры и PhD, а также для сильных бакалавров, начинающих исследователей и людей из индустрии.
Подтвержденные спикеры: Michael Bronstein (DeepMind Professor of AI, Oxford), Florence Forbes (Director of Research, INRIA), Arthur Gretton (Professor, UCL), Salman Khan (Associate Professor, MBZUAI), Alexander Korotin (Assistant Professor, Skoltech), Ivan Laptev (Professor, INRIA / MBZUAI), Eric Moulines (Professor, École Polytechnique / MBZUAI), Yuandong Tian (Research Scientist Director, Meta GenAI), Kun Zhang (Professor, CMU/ MBZUAI).
Программа будет проходить 5 дней (расходы на перелет, проживание и питание покрывают) с 9 по 13 февраля.
Дедлайн подачи заявки: 10 октября
mlws.mbzuai.ac.ae
❤8🔥3🥰1
K2 Think Hackathon | Абу-Даби 7-9 ноября
Создай проект, который использует K2 Think (открытую 32B reasoning-модель от MBZUAI × G42, созданную для глубокого мышления). Хакатон проходит в два этапа:
• Онлайн Global Idea Call: аппликанты сдают одностраничный документ, где описана идея проекта с применением K2 Think.
Дедлайн: 26 октября (10 утра по Астане)
• 48-часовой финал в Абу-Даби для топ-10 на кампусе MBZUAI, который пройдет 7-9 ноября
Хакатон открыт для всех участников по всему миру без возрастных ограничений. Финалисты получат travel grant до AED 20 000 на человека (перелёт, проживание, питание).
Cсылка на регистрацию: hackathon.k2think.ai/#apply
Создай проект, который использует K2 Think (открытую 32B reasoning-модель от MBZUAI × G42, созданную для глубокого мышления). Хакатон проходит в два этапа:
• Онлайн Global Idea Call: аппликанты сдают одностраничный документ, где описана идея проекта с применением K2 Think.
Дедлайн: 26 октября (10 утра по Астане)
• 48-часовой финал в Абу-Даби для топ-10 на кампусе MBZUAI, который пройдет 7-9 ноября
Хакатон открыт для всех участников по всему миру без возрастных ограничений. Финалисты получат travel grant до AED 20 000 на человека (перелёт, проживание, питание).
Cсылка на регистрацию: hackathon.k2think.ai/#apply
❤5👍3
Онлайн-интенсив по масштабированию LLM от ШАД
С 10 по 14 ноября пройдёт бесплатный онлайн-интенсив по масштабированию LLM.
За 5 дней вы узнаете, как работать с большими языковыми моделями. Вас ждут:
• Инженерные и математические идеи, лежащие в основе масштабных моделей.
• Методы ускорения распределённого обучения и инференса.
• Практические подходы к масштабированию от ведущих специалистов Yandex.
• Презентации и воркшопы — на русском языке.
• Q&A-сессии и общий чат участников.
Интенсив будет полезен ML-инженерам, исследователям и разработчикам, которые хотят выйти за рамки одной GPU и глубже понять, как устроены современные LLM.
Дедлайн регистрации: 13 ноября
Яндекс и АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса” не оказывают образовательные услуги в рамках проекта Интенсив от Школы анализа данных.
Рекламный контент
С 10 по 14 ноября пройдёт бесплатный онлайн-интенсив по масштабированию LLM.
За 5 дней вы узнаете, как работать с большими языковыми моделями. Вас ждут:
• Инженерные и математические идеи, лежащие в основе масштабных моделей.
• Методы ускорения распределённого обучения и инференса.
• Практические подходы к масштабированию от ведущих специалистов Yandex.
• Презентации и воркшопы — на русском языке.
• Q&A-сессии и общий чат участников.
Интенсив будет полезен ML-инженерам, исследователям и разработчикам, которые хотят выйти за рамки одной GPU и глубже понять, как устроены современные LLM.
Дедлайн регистрации: 13 ноября
Яндекс и АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса” не оказывают образовательные услуги в рамках проекта Интенсив от Школы анализа данных.
Рекламный контент
❤15👍2
Резидент сообщества konakona в составе команды Lightricks показал блестящий результат на открытых бенчмарках Artificial Analysis Arena:
🏆 3 место — image-to-video
🏅 7 место — text-to-video
Команда обошла такие модели, как OpenAI Sora, Runway Gen-4, ByteDance Waver, Luma Ray и другие топовые системы генерации видео.
Особенность арены — это «слепое» голосование: пользователям показывают видео от разных моделей, и они выбирают лучший результат, не зная, какая система его сгенерировала. Такой формат делает оценку максимально честной и отражает реальные предпочтения зрителей.
Konakona обещает продолжать контрибьютить в опенсорс!
🔹 Leaderboard
🔹 Weights - Hugging Face
🔹 Inference - GitHub
🔹 Q8 Kernels - GitHub
🏆 3 место — image-to-video
🏅 7 место — text-to-video
Команда обошла такие модели, как OpenAI Sora, Runway Gen-4, ByteDance Waver, Luma Ray и другие топовые системы генерации видео.
Особенность арены — это «слепое» голосование: пользователям показывают видео от разных моделей, и они выбирают лучший результат, не зная, какая система его сгенерировала. Такой формат делает оценку максимально честной и отражает реальные предпочтения зрителей.
Konakona обещает продолжать контрибьютить в опенсорс!
🔹 Leaderboard
🔹 Weights - Hugging Face
🔹 Inference - GitHub
🔹 Q8 Kernels - GitHub
🔥50❤6
DSML.KZ Новости
K2 Think Hackathon | Абу-Даби 7-9 ноября Создай проект, который использует K2 Think (открытую 32B reasoning-модель от MBZUAI × G42, созданную для глубокого мышления). Хакатон проходит в два этапа: • Онлайн Global Idea Call: аппликанты сдают одностраничный…
Поздравляем победителей K2 Think хакатона!
В хакатоне участвовало 900 команд из 30+ стран. В
финальном туре команды встретились в Абу-Даби чтобы создать проект на базе открытой 32B языковой модели K2 Think за 48 часов. Среди финалистов были команды из Google Deepmind, Cornell University, Harvard Medical School, Hong Kong University of Science and Technology, MBZUAI и др.
Победителями стала казахстанская команда Axiom: Бахыт Момунов, Нурмухамед Зибаткалиев и Александр Шакиев
Используя свой опыт в математических олимпиадах, ребята представили Math Research and Proof ассистента, настроив модель K2 Think для автоматического ИИ-перевода математических доказательств с естественного человеческого языка в формальный вид на машиночитаемом языке Lean. Формализованное доказательство вне зависимости от длины и сложности в результате можно точно проверить на логическую обоснованность и истинность
В хакатоне участвовало 900 команд из 30+ стран. В
финальном туре команды встретились в Абу-Даби чтобы создать проект на базе открытой 32B языковой модели K2 Think за 48 часов. Среди финалистов были команды из Google Deepmind, Cornell University, Harvard Medical School, Hong Kong University of Science and Technology, MBZUAI и др.
Победителями стала казахстанская команда Axiom: Бахыт Момунов, Нурмухамед Зибаткалиев и Александр Шакиев
Используя свой опыт в математических олимпиадах, ребята представили Math Research and Proof ассистента, настроив модель K2 Think для автоматического ИИ-перевода математических доказательств с естественного человеческого языка в формальный вид на машиночитаемом языке Lean. Формализованное доказательство вне зависимости от длины и сложности в результате можно точно проверить на логическую обоснованность и истинность
🔥52❤10
15 ноября в стенах NU пройдет DataConDa’25!
Цель мероприятия — развитие и популяризация этих направлений среди студентов и молодых специалистов, а также укрепление сотрудничества между академическим сообществом и индустрией.
Целевая аудитория: студенты технических специальностей, начинающие инженеры, практикующие специалисты в области машинного обучения и исследователи.
Программа включает: выступления экспертов, практические воркшопы, секции для стартапов и исследовательских проектов, неформальное общение и сессии для обмена идеями и опытом.
Дата: 15 ноября, суббота
Место проведения: Назарбаев Университет
Время: 09:30–19:00
Дедлайн регистрации 13 ноября (23:59)
С деталями программы можно ознакомиться на datasci.digital
Цель мероприятия — развитие и популяризация этих направлений среди студентов и молодых специалистов, а также укрепление сотрудничества между академическим сообществом и индустрией.
Целевая аудитория: студенты технических специальностей, начинающие инженеры, практикующие специалисты в области машинного обучения и исследователи.
Программа включает: выступления экспертов, практические воркшопы, секции для стартапов и исследовательских проектов, неформальное общение и сессии для обмена идеями и опытом.
Дата: 15 ноября, суббота
Место проведения: Назарбаев Университет
Время: 09:30–19:00
Дедлайн регистрации 13 ноября (23:59)
С деталями программы можно ознакомиться на datasci.digital
🔥7❤2😭2
Рады поделиться, что наша команда MBZUAI [dsml.kz] (Ануар Аймолдин, Аяна Мусабаева и Едыге Мусабаев) заняла абсолютное первое место (по совокупной метрике) в EEG Foundation Challenge, проходившем в рамках NeurIPS Competition Track 2025!
В рамках челленджа было две задачи:
1️⃣ Предсказание времени реакции по стимул-зависимому ЭЭГ
2️⃣ Предсказание externalizing фактора по ЭЭГ (психометрической характеристики, отражающей общую размерность психопатологии между различными расстройствами).
Итоговая метрика объединяла результаты метрик по обеим задачам (30 % Задача 1 + 70 % Задача 2).
Как победители, мы были приглашены представить нашу работу на NeurIPS 2025 Competition Track и Workshop on Foundation Models for the Brain and Body.
🏆 Вы можете ознакомиться с нашим решением, которое мы выложили в открытый доступ: https://github.com/sneddy/neurosned
Neurosned — это полностью воспроизводимый end-to-end пайплайн для обучения, включающий вспомогательные скрипты, наши вручную задизайненные легковесные модели и туториалы в формате Jupyter-ноутбук.
Мы надеемся, что этот проект будет интересен всем исследователям, кто интересуется neuroscience, BCI или ЭЭГ-моделированием!
Linkedin Post
Звездочки на гитхабе и лайки в linkedin highly appreciated 😂
В рамках челленджа было две задачи:
1️⃣ Предсказание времени реакции по стимул-зависимому ЭЭГ
2️⃣ Предсказание externalizing фактора по ЭЭГ (психометрической характеристики, отражающей общую размерность психопатологии между различными расстройствами).
Итоговая метрика объединяла результаты метрик по обеим задачам (30 % Задача 1 + 70 % Задача 2).
Как победители, мы были приглашены представить нашу работу на NeurIPS 2025 Competition Track и Workshop on Foundation Models for the Brain and Body.
🏆 Вы можете ознакомиться с нашим решением, которое мы выложили в открытый доступ: https://github.com/sneddy/neurosned
Neurosned — это полностью воспроизводимый end-to-end пайплайн для обучения, включающий вспомогательные скрипты, наши вручную задизайненные легковесные модели и туториалы в формате Jupyter-ноутбук.
Мы надеемся, что этот проект будет интересен всем исследователям, кто интересуется neuroscience, BCI или ЭЭГ-моделированием!
Linkedin Post
🔥65❤🔥23❤3🥰3
22го ноября завершилась всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту для учеников 8-11 классов и иностранных обучающихся (international track: Армения, Узбекистан, Кипр и Казахстан). Изначально в олимпиаде было зарегистрировано 52123 школьника, в заключительном этапе 62 финалиста встретились в Москве с 17 по 22 ноября. Финал состоял из индивидуального тура (две задачи) и группового тура.
Поздравляем наших ребят с отличными результатами:
• Шакуров Тимур - 1 место international track, 1 место командный тур
• Сакенұлы Заңғар - 2 место international track, 3 место командный тур
• Чапаров Данис - 3 место international track, 3 место командный тур
• Хамидолла Нұрахмет - 3 место командный тур
• Байдалин Әділжан - 3 место командный тур
• Мухаметқали Алихан - 3 место командный тур
• Қанабек Әбу - 3 место командный тур
Ждем еще больше успехов от наших юных мемберов dsml.kz!
Поздравляем наших ребят с отличными результатами:
• Шакуров Тимур - 1 место international track, 1 место командный тур
• Сакенұлы Заңғар - 2 место international track, 3 место командный тур
• Чапаров Данис - 3 место international track, 3 место командный тур
• Хамидолла Нұрахмет - 3 место командный тур
• Байдалин Әділжан - 3 место командный тур
• Мухаметқали Алихан - 3 место командный тур
• Қанабек Әбу - 3 место командный тур
Ждем еще больше успехов от наших юных мемберов dsml.kz!
🔥54❤10
Регистрация на нашем сайте dsml.kz вновь доступна!
Регистрируйся, чтобы вступить в наш закрытый чат, где мы обсуждаем последние новости в МЛ, общаемся, токсичим и рофлим. Также мы обновили разделы новостей и вакансий на сайте, а всех зарегистрированных резидентов теперь можно найти в разделе dsml.kz/faces
Регистрируйся, чтобы вступить в наш закрытый чат, где мы обсуждаем последние новости в МЛ, общаемся, токсичим и рофлим. Также мы обновили разделы новостей и вакансий на сайте, а всех зарегистрированных резидентов теперь можно найти в разделе dsml.kz/faces
👍8🥰2
С 30 ноября по 7 декабря в Сан Диего и Мехико прошла самая значимая конференция по AI & ML - NeurIPS 2025!
Куат Газизов, PhD студент из University of California Merced, презентовал свою работу - а faster training algorithm for regression trees with linear leaves, and an analysis of its complexity.
В своей работе Куат показывает, что Tree Alternation Optimization для регрессионных деревьев можно существенно ускорить с помощью формулы Шермана–Моррисона–Вудбери, сохранив точность, так что глубокие деревья обучаются быстрее и в итоге могут обучаться даже быстрее, чем обычная линейная регрессия.
Поздравляем Куата с успешной публикацией и желаем ему дальнейших успехов в рисерче!
Куат Газизов, PhD студент из University of California Merced, презентовал свою работу - а faster training algorithm for regression trees with linear leaves, and an analysis of its complexity.
В своей работе Куат показывает, что Tree Alternation Optimization для регрессионных деревьев можно существенно ускорить с помощью формулы Шермана–Моррисона–Вудбери, сохранив точность, так что глубокие деревья обучаются быстрее и в итоге могут обучаться даже быстрее, чем обычная линейная регрессия.
Поздравляем Куата с успешной публикацией и желаем ему дальнейших успехов в рисерче!
🔥72❤6👍5
На прошлой неделе в Сан-Диего прошла NeurIPS 2025 - одна из ключевых мировых конференций по искусственному интеллекту.
Для нашего комьюнити особенно приятно, что команда из Казахстана получила spotlight talk в рамках воркшопа Foundation models for brain and body. Аяна представила решение EEG Foundation Challenge на месте, в Сан-Диего, а Ануар подключился дистанционно из-за визовых сложностей.
После доклада состоялась панельная дискуссия о будущем brain-computer interfaces и анализа мозговой активности, которую модерировал Алекс Грэмфорт - research science director в Meta и один из создателей scikit-learn.
📅 Во вторник, 16 декабря, в 12:00 по времени Казахстана
Аяна и Ануар подробно расскажут о своем решении EEG Foundation Challenge: поднимем архитектуру, данные, ключевые инсайты и то, как это все связано с практикой ML. Будет очень прикладной разбор для всех, кто интересуется ML для нейро и биосигналов
Ccылка на мит: meet.google.com/vie-gohs-wnr
Для нашего комьюнити особенно приятно, что команда из Казахстана получила spotlight talk в рамках воркшопа Foundation models for brain and body. Аяна представила решение EEG Foundation Challenge на месте, в Сан-Диего, а Ануар подключился дистанционно из-за визовых сложностей.
После доклада состоялась панельная дискуссия о будущем brain-computer interfaces и анализа мозговой активности, которую модерировал Алекс Грэмфорт - research science director в Meta и один из создателей scikit-learn.
📅 Во вторник, 16 декабря, в 12:00 по времени Казахстана
Аяна и Ануар подробно расскажут о своем решении EEG Foundation Challenge: поднимем архитектуру, данные, ключевые инсайты и то, как это все связано с практикой ML. Будет очень прикладной разбор для всех, кто интересуется ML для нейро и биосигналов
Ccылка на мит: meet.google.com/vie-gohs-wnr
🔥39❤10
DSML.KZ Новости
На прошлой неделе в Сан-Диего прошла NeurIPS 2025 - одна из ключевых мировых конференций по искусственному интеллекту. Для нашего комьюнити особенно приятно, что команда из Казахстана получила spotlight talk в рамках воркшопа Foundation models for brain and…
Spotlight talk команды MBZUAI [dsml.kz] на NeurIPS 2025 в рамках соревнования Foundation of EEG доступен к просмотру на нашем канале
youtu.be/QsvfNpLECKY
youtu.be/QsvfNpLECKY
YouTube
NeurIPS 2025 - EEG Foundation Challenge, MBZUAI [dsml.kz] - Ayana Mussabayeva, Anuar Aimoldin
Spotlight talk at NeurIPS 2025 Foundation Models for Brain and Body: winning solution of MBZUAI [dsml.kz] team (Ayana Mussabayeva, Anuar Aimoldin, Yedige Mussabayev) for Foundation of EEG Challenge.
NeuroSned is a reproducible framework for cross-subject…
NeuroSned is a reproducible framework for cross-subject…
🔥32❤2⚡1😁1
Поздравляем наших резидентов Agzam Shamsadinov и Yeraly Gainulla с победой в SemEval-2026 Task 13 (Subtask C)🎉
SemEval - международная серия воркшопов и соревнований по NLP.
Task 13С - классификация авторства кода (4 класса: Human; AI; Hybrid; Adversarial AI)
Решение Агзама и Ералы: Multi-Modal Ensemble, который анализирует код с трёх сторон: семантику кода (через UniXcoder с Multiple Instance Learning для работы с длинными файлами), текстовые паттерны (модель MazgaBERT, выделяющая характерные шаблоны) и статистические аномалии (XGBoost на ручных признаках стиля и структуры кода).
Поздравляем наших юных резидентов и желаем им еще больше побед!
SemEval - международная серия воркшопов и соревнований по NLP.
Task 13С - классификация авторства кода (4 класса: Human; AI; Hybrid; Adversarial AI)
Решение Агзама и Ералы: Multi-Modal Ensemble, который анализирует код с трёх сторон: семантику кода (через UniXcoder с Multiple Instance Learning для работы с длинными файлами), текстовые паттерны (модель MazgaBERT, выделяющая характерные шаблоны) и статистические аномалии (XGBoost на ручных признаках стиля и структуры кода).
Поздравляем наших юных резидентов и желаем им еще больше побед!
❤40🔥19👍2😁1
DSML Reading Club Meeting #8
Спикер: Иван Родькин
На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них.
На встрече обсудим:
• Минусы трансформеров: квадратичный attention и вычислительные ограничения трансформеров
• Минусы и плюсы линейных трансформеров: Mamba / RWKV / xLSTM / DeltaNet
• Recurrent Memory Transformer (RMT) и почему именно он: arxiv.org/abs/2207.06881
• Associative RMT: arxiv.org/abs/2407.04841
• Reasoning в памяти: arxiv.org/abs/2508.16745
Вторник, 3 февраля, 17:00 KZ Time
Google Meet: meet.google.com/rrn-enzr-chz
Спикер: Иван Родькин
На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них.
На встрече обсудим:
• Минусы трансформеров: квадратичный attention и вычислительные ограничения трансформеров
• Минусы и плюсы линейных трансформеров: Mamba / RWKV / xLSTM / DeltaNet
• Recurrent Memory Transformer (RMT) и почему именно он: arxiv.org/abs/2207.06881
• Associative RMT: arxiv.org/abs/2407.04841
• Reasoning в памяти: arxiv.org/abs/2508.16745
Вторник, 3 февраля, 17:00 KZ Time
Google Meet: meet.google.com/rrn-enzr-chz
👍18❤4
DSML.KZ Новости
DSML Reading Club Meeting #8 Спикер: Иван Родькин На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них. На встрече обсудим: • Минусы трансформеров: квадратичный…
YouTube
DSML Reading Club : Ivan Rodkin - Memory for Language Models
Спикер: Иван Родькин
На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них.
На встрече обсудили:
• Минусы трансформеров: квадратичный attention и вычислительные…
На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них.
На встрече обсудили:
• Минусы трансформеров: квадратичный attention и вычислительные…
❤12
DATASAUR 2026
Двухдневный офлайн-хакатон, посвящённый реальным задачам в DS / ML / AI, быстрому принятию решений и командной работе. Datasaur’26 объединяет участников, готовых решать кейсы индустриального уровня и бороться за призовой фонд 2 000 000 ₸
Размер команды: 1–4 участника
Когда: 21–22 февраля
Призовой фонд: 2 000 000 ₸
Место проведения: Назарбаев Университет, Green Hall
🔗 Ссылка на регистрацию
Дедлайн регистрации: 19 февраля, 23:59
Двухдневный офлайн-хакатон, посвящённый реальным задачам в DS / ML / AI, быстрому принятию решений и командной работе. Datasaur’26 объединяет участников, готовых решать кейсы индустриального уровня и бороться за призовой фонд 2 000 000 ₸
Размер команды: 1–4 участника
Когда: 21–22 февраля
Призовой фонд: 2 000 000 ₸
Место проведения: Назарбаев Университет, Green Hall
🔗 Ссылка на регистрацию
Дедлайн регистрации: 19 февраля, 23:59
❤20
Открыт Call for Speakers на beetech conf
beetech conf 2026 пройдёт 23 мая в Алматы, и уже объявлен сбор заявок на доклады. Если у вас есть сильный кейс, практический опыт или вы знаете эксперта, которому точно есть чем поделиться с широкой аудиторией, — подавайте заявку сами или пересылайте этот пост тем, кто должен быть на сцене.
В этом году возвращается формат 3-х стримов:
- Management
- Engineering
- Big Data
Каждый сможет выбрать интересное для себя направление и получить релевантный контент. Организаторами конференции выступают QazCode, DAR Tech и Beeline Казахстан.
23 мая, Алматы (офлайн).
Дедлайн подачи заявок — 13 марта.
Успейте подать заявку по ссылке
beetech conf 2026 пройдёт 23 мая в Алматы, и уже объявлен сбор заявок на доклады. Если у вас есть сильный кейс, практический опыт или вы знаете эксперта, которому точно есть чем поделиться с широкой аудиторией, — подавайте заявку сами или пересылайте этот пост тем, кто должен быть на сцене.
В этом году возвращается формат 3-х стримов:
- Management
- Engineering
- Big Data
Каждый сможет выбрать интересное для себя направление и получить релевантный контент. Организаторами конференции выступают QazCode, DAR Tech и Beeline Казахстан.
23 мая, Алматы (офлайн).
Дедлайн подачи заявок — 13 марта.
Успейте подать заявку по ссылке
❤9