Материалы для подготовки

1. Основы машинного обучения
2. Основы языка Python
3. Теория Вероятноcтей
4. Сборник хакатонов Олимпиады НТИ — 2018
5. Практикумы 2019
6. Практикумы 2020
7. Теория вероятностей для решения олимпиадных задач
8. Программирование на языке С++ для решения олимпиадных задач
9. Программирование на Python для решения олимпиадных задач
10. Теория графов 1.0: все, что нужно для решения олимпиадных задач
11. Программирование на Python: «На старт, внимание, Code!»
12. Развитие математического мышления для будущих инженеров и исследователей

1. Stepik — программирование на Python
2. Stepik -введение в Robot Operating System
3. Программирование на Python
4. Использование OpenCV
5. Первый открытый кубок России по программированию беспилотного автомобиля
6. Как работать с конструктором Clever

1. Бесплатная версия 1С для обучения программированию на платформе «1С:Предприятие 8»
2. Курсы программирования для школьников
3. Курсы для участников и наставников, проводимые фирмой 1С

1. Демо-этап Олимпиады НТИ по профилю на “Stepik”
2. Интерактивный курс по основам работы с ГИС и космическими снимками на “Stepik”
3. Краткое введение в ГИС
4. QuickMapServices — быстрая работа с базовыми картами в QGIS
5. Видеокурс «Современные технологии в преподавании школьной географии. Использование изображений Земли из космоса»
6. Технические характеристики инструментов ДЗЗ и их носителей
7. Интерпретация комбинаций каналов данных Landsat TM / ETM+
8. Вегетационные индексы
9. Работа с архивом материалов ДЗЗ через EarthExplorer
10. Описание и получение данных World Fire Atlas
11. Источники открытых геолого-геофизических данных
12. Как собрать и показать снимок Landsat из отдельных каналов в QGIS
13. Опыт классификации космоснимка Landsat с помощью Semi-Automatic Classification Plugin в QGIS
14. Опыт классификации космоснимка Sentinel- 2a с помощью Semi-Automatic Classification Plugin в QGIS
15. Примеры использования инструментов GDAL
16. Пример использования утилит GDAL для вычисления яркостных характеристик снимков
17. Обработка многозональных космоснимков в MultiSpec
18. Обработка и интерпретация данных Landsat 8 (OLI) средствами GRASS GIS 7
19. Классификация космического снимка с обучением с помощью QGIS и GRASS
20. Классификация растровых данных при помощи DTclassifier для QGIS
21. Классификация растровых данных с помощью деревьев решений в R
22. Классификация данных ДЗЗ используя метод опорных векторов и imageSVM
23. Нейросетевая обработка данных в ГИС GRASS и R
24. Использование языка PERL для автоматизации работы с пространственными данными в среде Windows
25. Книга «Fundamentals of Remote Sensing» (англ. язык)
26. Книга «Mapping tree plantations with multispectral imagery: preliminary results for seven tropical countries» (англ. язык).
27. National Forest Assessment and Monitoring Using the Satellite Data Archives.pdf
28. Remote sensing basics
29. GlobalForestWatch
30. Global Forest Change
31. NextGIS QGIS
32. EarthExplorer
33. Worldview
34. Copernicus Open Access Hub
35. Forest monitoring designed for action
36. Global Land Analysis & Discovery group

1. Вводный курс по Arduino
2. Более подробная информация об Arduino
3. Видеоурок Python OpenCV библиотека [GeekBrains]
4. Базовый курс на Raspberry PI
5. Введение в машинное обучение
6. Книга «Фундаментальные основы Linux»
7. Книга «Введение в ROS», братья Вольт
8. Что такое Robot Operation System?
9. Курс «Введение в Robot Operating System»
10. Официальная документация ROS
11. Материалы от разработчика для финала

1. Вводный курс по Arduino
2. Matepuasbl no Arduino
3. Введение в Python
4. Язык программирования Python
5. Введение в C++ (на Степике)
6. Программирование на языке C++
7. Введение в С++ (на edX)
8. Продвинутый С/С++
9. Справка SimInTech
10. Управление роботехническими системами
11. Задания всех этапов профиля «Беспилотные авиационные системы» 2017
    

1. Материалы кружков (общее)
2. Материалы кружков (Deep Learning)
3. Материалы кружков (Machine Learning)
4. Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»
5. Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»
6. Онлайн-курс «Программирование на Python»
7. Онлайн-курс «Дискретные структуры»
8. Онлайн-курс «Основы статистики»
9. Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»
10. Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
11. Онлайн-курс «Поиск структуры в данных»
12. Задания всех этапов профиля «Большие данные и машинное обучение» 2017

1. Курс на Универсариуме “Введение в подводную робототехнику”
2. Вебинары по подводной робототехнике
3. Видеоуроки по программированию MUR
4. Учебник Steven W.Moore «Underwater Robotics» (англ.)
5. The ROV manual (англ.)
6. SeaPerch Construction Manual (анг.)

1. Курс «Молекулярная биология и генетика»
2. Курс «Биотехнологии: генная инженерия»
3. Курс «ГМО: технологии создания и применение»
4. Подкаст UGENE (серия обучающих англоязычных видеоматериалов)

1. On-line курсы городского фермерства для начинающих предпринимателей
2. Принципы, которые используются для создания эффекта охлаждения
3. Журнал «Агроинвестор»
4. Сайт о химии

1. Видео-лекции по курсу Определение местонахождения (англ. язык)
2. Видео-лекции по курсу «Кинематика мобильных роботов» (англ. язык)
3. Видео-лекции по курсу «Планирование перемещения» (англ. язык)
4. Онлайн-курс на Cursera по Алгоритмам планирования перемещения (англ. язык)
5. Онлайн-курс на Cursera по Вероятностной робототехнике (англ. язык)
6. Курс от 1С по алгоритмизации и структурам данных (Модуль 1)
7. Курс «Математика для олимпиад по программированию»
8. Курс «Специализация Робототехника» (англ.)
9. ROS Courses Library (англ.)
10. Первые лекции из курса по Компьютерному зрению.
11. Топология сетей для передачи информации (часть лекции из курса «Основы локальных сетей»)
12. Пособие «Управление моторами мобильной платформы TRIK»
13. Статья «О протоколах передачи данных»
14. Справочник “Программирование ТРИК на JavaScript”
15. Справочник по командам JavaScript для TRIK-Studio
16. Справочник по командам JavaScript для TRIK-Studio
17. Задачник «Программирование интеллектуальных робототехнических систем»
18. Задачник «Локализация и планирование маршрута»
19. Задания всех этапов профиля «Интеллектуальные робототехнические системы» 2017

1. Программирование на Python
2. Курс «Algorithms. Explained and Animated» (англ. язык)
3. Теория игр
4. Теория вероятностей для начинающих
5. Теория вероятностей – наука о случайности
6. Основы теории графов
7. Основы дискретной математики
8. Численные методы: решение нелинейных уравнений
9. А. Шень «Вероятность: примеры и задачи»
10. Методическое пособие. Профиль «Интеллектуальные энергетические системы» 2017/18
11. План хакатона по профилю «Интеллектуальные энергетические системы»
12. Задания всех этапов профиля «Интеллектуальные энергетические системы» 2017

1. Интернет вещей (практический курс)
2. Интернет вещей (практический курс)
3. Интернет вещей для руководителей (практический курс)
4. Лабораторная работа — Знакомство со средой разработки Arduino IDE
5. Лабораторная работа — Взаимодействие с контроллером Arduino через последовательный порт
6. Лабораторная работа — Разработка устройства для ECOIMPACT IoT на базе микроконтроллера Arduino
7. Лабораторная работа — Подключение устройства к приложению ECOIMPACT
8. Лабораторная работа — Подключение устройства к локальному серверу ECOIMPACT
9. Лабораторная работа — Светодиод
10. Лабораторная работа — RGB светодиод
11. Лабораторная работа — Яркость светодиода
12. Лабораторная работа — Подключение к WiFi с использованием микроконтроллера ESP8266 NodeMCU
13. Лабораторная работа — Потенциометр
14. Лабораторная работа — Звонок
15. Лабораторная работа — Реле
16. Лабораторная работа — Датчик движения
17. Лабораторная работа — Серводвигатель
18. Лабораторная работа — Ультразвуковой датчик расстояния
19. Лабораторная работа — LCD-display
20. Лабораторная работа — Вывод символов с матричной клавиатуры на LCD дисплей
21. Лабораторная работа — Цифровой фотомодуль с фоторезистором
22. Лабораторная работа — Управление ИК-приемником с помощью пульта дистанционного управления
23. Лабораторная работа — Матричная клавиатура
24. Лабораторная работа — Цифровой модуль датчика звука

1. Все о CTF в России
2. Книга — «Reverse Engineering for Beginners» (англ.)
3. Справочная информация по Linux (англ.)
4. Suricata Руководство пользователя
5. Nmap (англ.)
6. GitHub (англ.)
7. Libre и Portable Reverse Engineering Framework (англ.)

1. Бесплатная последняя сборка Python для анализа данных, IPython в комплекте
2. Инструкция по установке IPython
3. Визуализация в Pandas
4. Статья по визуализации данных в Pandas и Seaborn
5. Лекция о деревьях решений
6. Data science IPython notebooks, Matplotlib, Scikit-learn
7. Онлайн-курс по машинному обучению от Академии искусственного интеллекта для школьников

1. Статья «Вакуумная инфузия»
2. Статья «Технология вакуумной инфузии»

1. Программирование на Python
2. Программирование автономного полета коптера
3. Stepik — программирование на Python
4. Stepik -введение в Robot Operating System
5. Использование OpenCV
6. Видео-уроки

1. Самоучитель Python
2. Книги для Python программиста от новичка до профи
3. Книги по Ардуино
4. Всё для Arduino и Raspberry Pi
5. LabVIEW — первое знакомство
6. Уроки по LabVIEW
7. Основы работы с Robotic Operating System
8. ROS — Robot Operating System
9. Энциклопедия знаний Амперки
10. Основы навигации практический опыт капитана

1. Видеолекция «Перовскитные квантовые точки»
2. Видеолекция «Современные структуры и материалы. Лекция №1»
3. Видеолекция «Новые структуры и материалы. Лекция №2»
4. Видеолекция о биологическом и медицинском применении квантовых точек в рамках подготовки финалистов профиля
5. Статья о применении квантовых точек в биологии и медицине
6. Статья «Размерный эффект»
7. Статья о наносенсорах на основе квантовых точек
8. Статья «Насыщенные, ненасыщенные, пересыщенные растворы»
9. Обзорная практико-ориентированная статья о применении квантовых точек в биологии
10. Подробная обзорная статья о синтезе квантовых точек, получении их биоконъюгатов и дальнейшем применении (на англ. языке)
11. Статья «Биоконъюгированные квантовые точки для мультиплексной и количественной иммуногистохимии» (англ.)
12. Статья «Разработка поверхностных лигандов полупроводниковых квантовых точек для хемосенсорных и биологических применений» (англ.)
13. Мошников В.А., Александрова О.А. (ред.) Наночастицы, наносистемы и их применение. Ч.1. Коллоидные квантовые точки
14. Методы синтеза наночастиц, коллоидные методы синтеза – лекция для подготовки к финалу профиля «Современные структуры и материалы» 2017
15. Справка по VR-подготовке. Наносистемы и наноинженерия — 2019
16. Курс «Квантовые точки: синтез, свойства, применение» (PDF)
17. Задания всех этапов профиля «Современные структуры и материалы» 2017
18. Хакатон по методам измерения люминесценци

1. Курс: Строим роботов и другие устройства на Arduino. От светофора до 3D-принтера
2. Учебный курс по монтажу в программе Movavi Video Editor
3. Программное обеспечение Movavi для образования
4. Инструкция для наставника по установке Movavi Video Academic 15 Editor

1. Cерия видеоуроков по работе с сенсорами биосигналов человека от BiTronics Lab
2. Видеоуроки по работе с сенсорами биосигналов человека от BiTronics Lab
3. Курс по программированию на языке Python
4. Вводный курс по работе с Arduino
5. Лекции лаборатории «Нейротехнологии и когнитивные науки» на факультете «Практики будущего», Остров 10–22
6. Запись научных семинаров Института перспективных исследований мозга МГУ
7. Методическое пособие “Прикладная нейрофизиология” с теорией и описанием практических работ
8. Нейроинтерфейс своими руками
9. М. Фаликман «Когнитивная наука: основоположения и перспективы»
10. Задания профиля ОНТИ «Нейротехнологии — Создание систем протезирования», 2017/2018
11. Задачи 2 этапа по профилю «Когнитивные технологии», ОНТИ 2018/2019
12. Разбор задач 2 этапа профиля “Нейротехнологии” 2018-2019 года
13. Задачник профиля «Нейротехнологии», 2018/2019
14. Задачник профиля «Когнитивные технологии», 2018/2019

1. Видео-курс от Университета Иннополис по созданию децентрализованных приложений на базе платформы Ethereum.
2. Задачник от Университета Иннополис для изучающих блокчейн технологии.
3. Конспект занятий по теме «Идентификация с использованием биометрических методов»
4. Курс «Введение в машинное обучение»
5. Курс «Глубокое обучение в решении задач компьютерного зрения» (англ. яз.)
6. Первая часть конспекта занятий по теме «Чат-боты»кое обучение в решении задач компьютерного зрения» (англ. яз.)
7. Вторая часть конспекта занятий по теме «Чат-боты»
8. Конспект занятия по теме «Создание децентрализованного приложения для блокчейн сети на базе Ethereum»
9. Статья с основными подходами к обработке естественного языка
10. Хакатоны по профилю «Программная инженерия финансовых технологий» (сезон 2017/18)
11. Хакатоны по профилю «Программная инженерия финансовых технологий» (сезон 2018/19)

1. Видео-лекции спецкурсов ВМК МГУ «Введение в компьютерное зрение» и «Дополнительные главы компьютерного зрения»
2. Видеоуроки по Unity и программированию на C#
3. Unity User Manual (англ.)
4. UNITY3D
5. Курсы Unreal Online Learning (англ.)
6. Курсы Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа МГУ
   
7. Статья Quickstart for Android (англ.)
8. Обучающие материалы по всем продуктам Autodesk
9. Лекции Яндекса по компьютерному зрению
10. Материалы спецкурса «Компьютерное зрение» ННГУ им Н.И. Лобачевского
11. Задачи в cats
12. Vuforia
13. ArCore

1. Дополненная реальность (введение)
2. Алгоритмизация. Программирование. Python3 для школьников 5-10кл
3. Математика для олимпиад по программированию
4. Нейронные сети и компьютерное зрение
5. База по алгоритмам распознования образов
6. Уроки по OpenCV
7. Уроки по skimage
8. Трехмерное моделирование
9. SDK Unity
10. Дополненная реальность ARCore
11. Дополненная реальность Vuforia
12. Уроки vvvv

1. Канал трека на YouTube
2. Курс “Современная космонавтика”
3. Курс “Конструирование космическое техники”
4. Курс по программированию на Python
5. Вводный курс по Arduino
6. Книга — В. Б. Брагинский и А. Г. Полнарёв «Удивительная гравитация»
7. Книга — А. Л. Стасенко «Физика полёта»
8. Основная информация о платформе «Орбикрафт»
9. Методическое пособие. Профиль ССиДЗЗ, 2016 г.
10. Методическое пособие. Профиль ССиДЗЗ, 2018 г.
11. Методическое пособие. Профиль ССиДЗЗ, 2019 г.
12. Практикум 2019/2020
13. Хакатон «Стабилизация космического аппарата», 2019 г.
14. Хакатон «Передача данных», 2018 г.
15. Задания всех этапов профиля ССиДЗЗ, 2017 г.
16. Разбор задач 2 тура 2018-19 гг

Материалы по математическим методам

Материалы по кодированию данных

Материалы по форматам данных и сжатию данных

Другие материалы

1. Курс: Введение в программирование (C++)
2. Курс: Программирование на языке C++
3. Базовый курс на Raspberry PI
4. Видео-лекции курса «Алгоритмы и структуры данных»
5. Видео-урок по Arduino #1: Первые шаги
6. Arduino для начинающих
7. Все задания профиля 2018/19
8. Видеоразбор задач второго этапа 2018/2019 года
9. Все задания профиля 2017/18
10. Хакатон «Электронная инженерия: умный город»
    
11. Нестандартные идеи для тренировки и развлечения

1. Обучающий портал InfraWorks
2. Краткое руководство InfraWorks
3. Академия новых технологий, набор уроков по Fusion 360

1. Введение в цифровую обработку сигналов(математические основы)
2. Цифровая схемотехника и архитектура компьютера
3. Архитектура ПЛИС (FPGA)
4. Краткий курс по HDL
5. Язык описания аппаратуры Verilog HDL
6. Книга — Язык программирования Си — Брайан Керниган, Деннис Ритчи
7. Как работают создатели умных наночипов. От транзистора до микросхемы
8. Как работают создатели умных наночипов. Логическая сторона цифровой схемотехники
9. Как работают создатели умных наночипов. Физическая сторона цифровой схемотехники