Альт Мир · ИТ.МоскваАльт Мир · ИТ.МоскваПилотный хакатон и ИИ-лаборатория для студентов колледжей: реальные кейсы заказчиков, междисциплинарные команды, работающие прототипы и место в цифровом портфолио.
ИТ.Москва
Хакатон — это не разовое соревнование, а вход в проектную практику. Команды работают с реальными задачами работодателей и резидентов: у каждого кейса есть заказчик, техническое задание, критерии приёмки и контактное лицо. На выходе — не только презентация, а работающий прототип, исходники, документация и подтверждённая роль в команде.
Интенсив в колледже «ИТ Москва» уже прошёл — тема была «виртуальный колледж». Все результаты, материалы и фото собраны на отдельной странице.
Пять шагов от заявки до результата в портфолио.
Четыре направления первого набора. Задачи уточняются с заказчиками до старта.
Цифровой офис компании: брендирование, карьерные сценарии, интерактивные точки, контент и навигация.
Локальный или гибридный ИИ-сервис для базы знаний, документов, навигации или учебного процесса.
Фрагмент цифровой среды: ресепшен, лаборатория, карьерная зона, выставка или навигационный сценарий.
Айдентика, цифровой артефакт и 3D-печатный объект для совместных проектов и лаборатории.
2 октября — очное мероприятие: официальное объявление о старте проекта. Проектные спринты начинаются после него.
Длительность этапов от подготовки заданий до финальной защиты. Отсчёт — с 10 сентября 2026 года.
Работа над задачей с реальными ограничениями и обратной связью заказчика.
Подтверждённая роль в команде и зафиксированный личный вклад в результат.
Ссылка на результат, описание проекта, оценка компетенций и запись в портфолио.
Прямое общение с компанией-заказчиком и возможность стажировки.
| Соответствие техническому заданию и ценность для заказчика | 25 % |
| Работоспособность и качество реализации | 25 % |
| Архитектура, использование ИИ и открытых технологий, документация | 20 % |
| Дизайн, удобство и качество пользовательского сценария | 15 % |
| Командная работа, презентация, готовность к развитию | 15 % |
Итоговая оценка складывается из пяти критериев. Веса применяются к каждому кейсу одинаково.
Оценка фиксируется в едином цифровом листе, доступном экспертам и организаторам. У заказчика значимый голос в оценке своего кейса. До публикации заданий утверждаются правила участия: авторство, условия передачи прав, состав публичного портфолио и обработка персональных данных.
Заполните заявку: направление, навыки и идея, которую хотите взять в работу. Это займёт две минуты.
Не компьютерный класс и не брендированная аудитория, а живая инженерная среда: студент проходит полный цикл локального ИИ — от данных и запуска модели до агента, оценки результата, публикации сервиса и фиксации проекта в портфолио.
ИТ.Москва
Превращать студентов из пользователей готовых нейросетей в создателей, интеграторов и ответственных операторов ИИ-систем. Лаборатория показывает, что современные ИИ-системы можно самостоятельно развернуть на собственной инфраструктуре, исследовать, настраивать и применять в реальных задачах с контролем данных, моделей и результатов.
Главный принцип оформления и работы — минимум декоративного брендинга, максимум наблюдаемой работающей технологии: прозрачная «машина мышления», где путь от запроса и данных к результату виден на экранах, в артефактах проектов и в действиях студентов.
Рабочие места и серверный контур для моделей с открытыми весами. Студент запускает локальные языковые и речевые модели, сравнивает параметры, скорость и качество.
Проектная зона сборки ИИ-агентов и прикладных сервисов: RAG-системы, боты, инструменты автоматизации, ассистенты для обучения и документации.
Зона ответственного ИИ: источники данных, приватность, лицензии, авторство, оценка ошибок и галлюцинаций, безопасность решений.
Открытая зона показа результатов: защита прототипов, мини-демо, тестирование сервисов с преподавателями, работодателями и другими студентами.
Живая медиа-панель лаборатории: что именно создаётся прямо сейчас — модели, задачи, проекты и достижения команд.
Постоянно работающий экран, заметный из аудитории: он создаёт эффект открытой инженерной мастерской.
Какие рабочие места и сервисы активны — без персональных и чувствительных данных.
Обработка документов, тестирование моделей, запуск агентов, 3D-задачи и другие разрешённые вычисления.
Какая локальная модель запущена, для какой учебной цели и на каком оборудовании работает.
Карточки команд и статус по канбану: идея, в работе, демо, принято. QR-код — если публикация разрешена.
Время ответа, число обработанных задач, активные проекты, вклад студентов — без перегрузки терминами.
Короткая цепочка «данные → инструмент → локальная модель → проверка → результат», меняется вместе с кейсом.
Безопасность: на экран выводится только агрегированная техническая телеметрия и материалы, опубликованные командами. Содержимое запросов, документы, персональные данные, ключи и внутренние журналы не показываются.
Макет рабочего экрана лаборатории: нагрузка контура, живой график запросов, активность агентов и лента событий. Собирается из агрегированной телеметрии — без содержимого запросов и персональных данных.
Запросы к локальным моделям · последняя минута
Лента событий
Загрузка контура
Демонстрационный контур: значения условные и нужны, чтобы показать, как будет работать панель. В самой лаборатории сюда попадут реальные агрегированные показатели оборудования и сервисов.
Практические модули, которые проходят студенты лаборатории.
Развёртывание локальной языковой модели, настройка параметров, проверка производительности и качества.
ИИ-агент для поиска по базе знаний, подготовки документов, обработки заявок или сопровождения учебного процесса.
Подготовка базы знаний, индексация, поиск, цитирование источников и оценка достоверности ответа.
Прототипы компьютерного зрения для учебных и инфраструктурных задач на разрешённых наборах данных.
Совместная работа разработчиков и дизайнеров над прототипом прикладного цифрового сервиса.
Поиск ошибок, галлюцинаций, смещений и рисков; тест-кейсы и правила безопасного применения.
Принцип — self-hosted и открытые технологии: студенты получают воспроизводимую среду, понимают её устройство и разворачивают собственные сервисы под сопровождением наставников.
| Вычисления | GPU-сервер или рабочие станции, отдельные профили доступа |
| Модели | Локальные языковые, мультимодальные, речевые и визуальные модели с открытыми весами |
| Платформа | Контейнеризированные сервисы, управление доступом, резервное копирование, изолированные пространства |
| Разработка | Git-репозитории, трекер задач, шаблоны документации, CI/CD для студенческих прототипов |
| Данные | Тестовые, синтетические и обезличенные наборы, разграничение прав доступа |
| Наблюдаемость | Телеметрия для AI Pulse Wall, мониторинг ресурсов и статуса сервисов |
Конкретные продукты выбираются после аудита оборудования и согласования требований информационной безопасности колледжа.
Заполните заявку и расскажите, что вам интересно: локальные модели, агенты, данные, интерфейсы или инфраструктура.
Заявка открыта для студентов колледжей. Укажите направление и навыки — куратор проекта свяжется с вами и поможет собрать команду.
Спасибо! Заявка у координатора проекта: мы напишем на указанный email и пригласим вас в рабочую встречу.
Есть задача, сценарий или задумка для хакатона и лаборатории? Опишите её — сильные идеи становятся отдельными кейсами и попадают в план сезона.
Спасибо! Мы рассмотрим предложение и вернёмся с ответом. Если идея подойдёт как кейс — пригласим вас в команду.