Я поступил в магистратуру для развития научной карьеры, потому что в ней, на мой взгляд, очень много возможностей узнать что-то новое и вырасти. В пользу программы «Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект» было два аргумента: содержание курсов соответствовало моему профилю и я уже писал исследовательские работы под руководством преподавателей этой программы.

В планах на ближайшие два года — погрузиться в математические и фундаментальные основы машинного обучения. Думаю, это поможет мне основывать исследования не только на эмпирических доказательствах, но и на математической базе. Надеюсь определиться с направлением исследований и публиковаться уже по узкой теме.

Сейчас моя научная работа связана с оптимизацией архитектуры нейронных сетей, в целом, мне интересно заниматься генеративными моделями. Ранее я писал про методы предварительной обработки кадров для классификации хромакея в видео и представление для хранения нейросетевой архитектуры.

Меня радует, что большинство предметов проходят онлайн, поэтому получается совмещать учебу с другими активностями.

Я окончила бакалавриат на матмехе СПбГУ. Там отличная математическая подготовка, но, к сожалению, практически нет современного ML. Тем не менее, я уже около трех лет работаю ML-инженером, и знания мне приходилось получать самостоятельно. Моя профессия мне очень нравится, я хочу и дальше в ней развиваться, а для этого хочется иметь более глубокое понимание, связав теоретические и практические знания в единую картину.

В магистратуре «Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект» меня привлекло то, что программа молодая, а преподаватели проводят и публикуют исследования. Для меня это значит, что знания, полученные во время обучения, будут максимально актуальными. К тому же, меня заинтересовала научная направленность программы: у меня есть романтические мысли однажды попробовать себя в роли настоящего ученого, и эта магистратура дает возможность попробовать себя в этой роли.

Я работаю в команде OCR (распознавание текста на изображениях) в службе компьютерного зрения Яндекса. За время учебы я бы хотела углубить знания в этой области, а также больше погрузиться в ML в широком смысле. Если говорить более предметно, то освоить математическую и алгоритмическую базу и потрогать большие языковые и визуально-языковые модели.

Уже сейчас я под руководством коллег из лаборатории компьютерных технологий изучаю возможности и границы применения больших языковых моделей к решению математических задач. Это очень интересно!

Вообще у меня крайне положительные впечатления от обучения. Мне сразу понравилась модульная система, ориентированность преподавателей на студентов, позитивная атмосфера на занятиях. Кроме того, преподаваемый материал действительно актуальный — было неожиданно и приятно видеть в докладах коллег с основной работы на внутренней конференции применение методов и идей, с которыми я возилась пару часов назад на учебе.