Собранные данные цифрового следа (с 2019 года) позволяют строить не только ординарные рекомендательные модели, но и решать более комплексные задачи - в частности, подбор команд исполнителей для НИР и программных проектов из числа студентов старших курсов МИЭМ. Кроме того, накопленные данные чата Zulip по взаимодействию сотрудников проектного офиса и технической поддержки со студентами позволяют строить решения для автоматизации в части подготовки ответов на типовые запросы пользователей.

Разработка и внедрении моделей искусственного интеллекта для анализа данных, собранных при использовании студентами цифровых сервисов в образовательных целях, с целью улучшения образовательного процесса и развития новых цифровых сервисов МИЭМ.

* Еженедельный стендап с обсуждением результатов по задачам * Code review

Внедрение инструментов в сервисы Цифрового МИЭМа Публичная защита проекта перед комиссией

База данных "Цифровой след" Сервер Linux

На текущий момент собраны в достаточном количества данные для обучения NLP моделей, а также реализован веб сервис для их развёртывания. По итогам прошлого года были исследованы модели идентификации людей на видеозаписях занятий из аудиторий МИЭМ, выбраны наиболее подходящие с учетом особенности съемки.