Проектные команды Центра «Цифровой Урал» ЮУрГУ представили результаты работы на форуме представителям ИТ-индустрии
В Центре подготовки ТОП-специалистов в сфере информационных технологий ЮУрГУ 13 декабря 2025 года состоялась финальная защита проектных работ студенческими проектными командами перед представителями индустриальных партнёров, которые отметили высокий уровень проработки и практическую значимость ряда проектов.
«Для нас принципиально важно подчеркнуть, что в рамках этого форума не было проигравших. Все проектные команды — победители. Каждый коллектив показал достойный уровень подготовки, умение работать с реальными прикладными задачами. При этом важно отметить, что для студентов первого курса данные результаты отражают успешное освоение первого этапа проектирования информационных систем: формулирования задачи, анализа требований и выработки концептуальных решений.», — отметил Голлай Александр Владимирович, директор Высшей школы электроники и компьютерных наук, директор Центра подготовки топ-специалистов в сфере ИТ «Цифровой Урал».
Призы были вручены следующим проектным командам:
Проект «Распознавание оружия и поз стрельбы» (постановщик задачи ООО «ЧКПЗ»). Цель проекта: разработка системы, способной идентифицировать огнестрельное и холодное оружие в руках людей, а также распознавать позы, характерные для стрельбы.
Проект «Финансовый компас (PFM Coach)» (постановщик задачи ООО «Компас+»). Проект ориентирован на анализ личных финансов на основе CSV-данных и направлен на создание простого и наглядного инструмента для отслеживания доходов и расходов, позволяющего пользователям быстро понять структуру своих трат.
Проект «Анализ AML-списков» (постановщик задачи ООО «Компас+»). Проект посвящён анализу информации, поступающей из различных источников, с целью выявления и сопоставления данных из AML-списков.
Проект «Система протоколирования совещаний» (постановщик задачи ОГБУ «ЧРЦНИТ» (iТерритория). Разработка направлена на автоматизацию полного цикла работы с совещаниями: от формирования повестки до контроля исполнения поручений с использованием распознавания речи и LLM-структурирования.
Подробнее по ссылке



