Олеся Чеботарева — магистрант 2 курса программы «Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект». Девушка рассказала, как провела учебный год, в каких проектах успела поучаствовать, можно ли создать ИИ для генерации векторных изображений и почему ей нравится преподавать у бакалавров.

— Расскажи, какие дисциплины в магистратуре заинтересовали особенно?

В первом семестре у нас была обработка изображений, которую вела Валерия Ефимова. Достаточно полезный курс для введения в компьютерное зрение, чтобы познакомиться с возможными задачами. Он вдохновил меня пойти в работу, связанную с компьютерным зрением.

— Имеешь в виду учебный проект или трудоустройство?

И то, и то. Я работаю сейчас в компании Statanly Technologies. Это коммерческая организация, где акционерами являются представители нашей лаборатории машинного обучения. Компания берет заказы, связанные с ML. Здесь очень хорошая практика для студентов: можно пойти туда работать, взяться за реальный проект, связанный с тем, что тебе интересно, и попробовать свои силы — не совсем работа в лаборатории, но уже трудоустройство и опыт.

— Над какими проектами тебе удалось там поработать?

Сейчас я участвую в большом проекте, где мы учим городскую систему камер в Краснодаре распознавать различные события на дорогах. Например — если покосился дорожный знак, стерлась разметка, ухудшилось освещение, заблокирован проезд или произошла авария. В проект вовлечено очень много студентов, и я в их числе. Очень здорово осознавать, что я делаю что-то полезное и реальное, что потом внедрится.

Я обучаю и адаптирую существующие модели под задачи проекта и оформляю API, чтобы это все работало. Пока подготовительный этап, но уже есть промежуточные результаты, которыми я довольна. Я справилась с двумя задачами: определение освещения и снега на дорогах. Это важно, ведь если лампочка перегорела или снег засыпал проезд — нужно об этом оперативно сообщить коммунальным службам. От этого зависит безопасность людей.

Сейчас готовим к релизу распознавание покосившихся или исчезнувших дорожных знаков.

— Почему ты вообще пошла в машинное обучение?

Я окончила бакалавриат прикладной математики и информатики, бывшая кафедра компьютерных технологий в ИТМО. Мой диплом был посвящен машинному обучению, которым я заинтересовалась на третьем курсе. Но тогда я особо не понимала, как именно работают нейронные сети — мне понравился результат. Мы писали совершенно простенькую нейронную сеть и запускали ее на датасете рукописных цифр. Действительно, девятка распознавалась как девятка, а семерка — как семерка.

Мне захотелось в этом разобраться, и дошло до того, что я посвятила этому диплом. И когда стала думать о выборе магистратуры, решила, что будет интересно продолжить заниматься машинным обучением и компьютерным зрением. Магистерский курс Валерии укрепил мою уверенность.

— Какие еще были дисциплины, которые придали объем вашим знаниям?

Технологии программирования и обучения глубоких сетей. Это обзорный курс для тех, кто был не очень знаком с нейронными сетями. На нем мы с нуля писали свою нейросеть, изучали все операции: свертки, пуллинг, — все, что используется, как правило, в глубоком обучении. Все компоненты мы прописывали самостоятельно, и это было очень полезно для осознания того, как работает нейросеть.

Во втором семестре запомнились дисциплины, связанные с анализом естественного языка. ChatGPT, Алиса, другие голосовые помощники — это все там. Очень интересно изучить, как это устроено, и понять принципы построения языковых связей и алгоритмов, которые это делают. Для новых бакалавров курс будет еще лучше, потому что на нас его уже обкатали =)

— Какие у тебя планы на следующий год? Уже понимаешь, какими проектами будешь заниматься, будешь ли менять сферу или останешься на проекте про видеокамеры?

Проект скоро закончится. Но потом начнутся новые, и я думаю, что буду участвовать дальше в проектах по компьютерному зрению. Я пишу диплом и очень надеюсь, что допишу его до такого уровня, чтобы в следующем семестре по нему вышла статья. Моя тема связана с оценкой качества векторных изображений, которые генерируются нейронными сетями. Сейчас мы с командой подали заявку на конкурс Фонда содействия инновациям «СТАРТ-1», куда можно отправить идею своего стартапа или проекта и получить финансирование.

Проект — по разработке сервиса, который сможет на русском языке генерировать векторные изображения. Это будет полезно для печати принтов на одежде. Существующие нейросети генерируют, в основном, растровые изображения, которые при печати мылятся из-за пикселей. Да, есть сервисы вроде AI Vector Generator, но они пока предлагают не очень разнообразные картинки и принимают запросы только на английском.

— Откуда вы берете базы данных векторных картинок для обучения алгоритма?

Мы сами собираем: привлекаем к этому бакалавров в рамках производственной практики на третьем курсе. Уже собрали более 250 000 картинок по разным категориям. Ребята понимают, что участвуют в большом деле. А всего в команде проекта 6 постоянных участников.

— Как ты поступила в магистратуру?

Благодаря победе в Конгрессе молодых ученых я прошла без экзамена. Я представила доклад по теме бакалаврского диплома — генерация рекламного объявления по заголовку и текстовому описанию. Идея в том, чтобы сервис автоматически подбирал для пользователя визуал: картинку, цветовую гамму, стиль.

— Сложно совмещать нагрузку по учебе и по проектам?

Немного сложновато. Дело в том, что я не только работаю с проектами, но еще и преподаю с третьего курса бакалавриата, являюсь ментором факультета и веду периодически 1−2 предмета в семестр на младших курсах.

— Какие дисциплины?

Алгоритмы, парадигмы программирования, технологии Java — продвинутый синтаксис Java и различные структуры, которые можно реализовывать с его помощью, операционные системы — в основном, взаимодействие с Linux и написание скриптов для командной строки.

Со следующего семестра хочу попробовать свои силы в ведении машинного обучения и, возможно, анализа данных, то есть уже больше по своему профилю.

— Почему начала преподавать?

Мне в принципе нравится взаимодействовать со студентами. Что касается моего нового выбора предметов, мне хочется помогать проводить дисциплины так, чтобы еще в бакалавриате многие заинтересовались машинным обучением, а потом захотели бы пойти в магистратуру, потому что это специфическая область, где очень важно не только обратить внимание не только на теорию, но и на практику, показывать прикладные примеры, чтобы у бакалавров загорались глаза. Поэтому я хотела поучаствовать в образовательном процессе и сделать предметы еще лучше, чтобы еще больше ребят пришли к нам на ИПКН, ведь здесь здорово.