Алексей Шишкин: «Магистерская программа охватывает все самые интересные и перспективные области разработки и использования моделей искусственного интеллекта»

В Казахстанском филиале МГУ имени М. В. Ломоносова открывается магистерская программа «Вычислительные технологии и методы искусственного интеллекта». Об особенностях программы рассказывает научный руководитель программы – доктор физико-математических наук, профессор факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова Шишкин Алексей Геннадьевич.

- Почему открывается программа в Филиале?

- В последние годы мир охватил бум, связанный со словами «искусственный интеллект», которые часто воспринимаются как нечто фантастическое. На самом деле – это очередная ступень развития компьютерных технологий, опирающаяся на качественное улучшение сбора, хранения и обработки огромных массивов информации благодаря скачку в создании высокопроизводительных вычислительных систем.

Однако, несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта за последнее десятилетие, его уровень ещё далёк от совершенства, а специалистов, способных разрабатывать релевантные модели и реализовывать их в виде конечных продуктов, широко использующихся в различных отраслях, не хватает. Именно поэтому необходимы новые учебные программы, посвященные методам и технологиям искусственного интеллекта. Данная магистерская программа – это наш ответ на эти вызовы.

- Интересно, какие дисциплины будут изучать магистранты в рамках данной программы?

- В настоящее время в связи с существенным изменением структуры и объёмов информации, а также алгоритмов её обработки, широкое применение находят новые компьютеры с большим числом мощных графических процессоров. Поэтому ряд курсов программы посвящен изучению архитектуры и программного обеспечения высокопроизводительных вычислительных систем, баз данных, а также современных технологий параллельного программирования и алгоритмов обработки информации.

Естественно, наиболее пристальное внимание в данное программе уделяется изучению методов машинного обучения и обработки данных. Студентам будут предложены курсы по интеллектуальному анализу данных, используемому для обработки и исследования больших наборов данных с помощью выявления закономерностей и тенденций, существующих в данных. Обычно такие закономерности нельзя обнаружить при традиционных подходах к анализу, поскольку связи слишком сложны, или из-за чрезмерного объема данных. Также студентам расскажут о различных архитектурах глубоких нейронных сетей и методах их применения для извлечения конкретной информации из больших массивов данных. Отдельные курсы посвящены более подробному изложению методов применения нейросетей в различных конкретных областях. Так, в настоящее время почти все задачи компьютерного зрения лучше всего решаются при помощи свёрточных нейросетей, которые позволяют обрабатывать разные типы входных данных. Такие сети могут извлекать из изображений полезную информацию и создавать распознающие алгоритмы, необходимые в разнообразных сферах жизнедеятельности, начиная от биомедицины и заканчивая автономным вождением. Еще одним курсом, безусловно, который будет интересен магистрантам, является «Методы обработки естественного языка». В последние годы в этой области произошли значительные изменения, связанные с появлением огромных языковых моделей, ярким примером чему служит успешное применение ChatGPT. Подводя итог, можно сказать, что магистерская программа охватывает все самые интересные и перспективные области разработки и использования моделей искусственного интеллекта.

- Какое место занимают курсы   по математическому моделированию в программе?

- В рамках программы студенты пройдут курсы по математическому моделированию и численным методам. Математическое моделирование является одним из важнейших инструментов в научных исследованиях, так как позволяет наглядно представить происходящие процессы, исследовать и прогнозировать развитие событий и, при необходимости, внести коррективы в значения управляющих изучаемой системой параметров.

  - Каковы преимущества программы?

- Ее преимущества обусловлены тем, что в ней сочетается изучение методов математического моделирования, современных вычислительных технологий и алгоритмов машинного обучения и анализа данных. При этом первостепенное внимание уделяется практическому применению полученных студентами знаний. Овладение новыми подходами к решению сложных практических задач позволит выпускникам программы найти эффективные методы построения различных моделей на основе использования алгоритмов искусственного интеллекта, и их реализации на высокопроизводительных вычислительных комплексах. Полученные в результате освоения программы знания и навыки применения методов искусственного интеллекта будут одним из ключевых преимуществ выпускников при их трудоустройстве в ведущие компании и научные организации.

- Предусмотрена ли практика либо реализация конкретных проектов во время обучения?

- Безусловно. Студенты смогут не только получить знания, требующиеся для решения различных прикладных задач с помощью технологий ИИ, но и применить их на практике. Например, курс «Современные фреймворки машинного обучения» целиком посвящен решению и реализации на языке Python разнообразных задач обработки изображений, звука, временных рядов и др. Кроме этого, у каждого студента будет свой интересный проект, в рамках которого ему под руководством опытных преподавателей будет необходимо разработать модель решения с помощью технологий искусственного интеллекта. А затем реализовать ее в виде функционирующего приложения. При этом многие темы проектов определяются конкретными компаниями, заинтересованными в их скорейшем и наиболее эффективном решении.

- Какие перспективы даёт программа для выпускников программы? В каких сферах смогут работать выпускники?

- Магистерская программа «Вычислительные технологии и методы искусственного интеллекта» ориентирована на подготовку специалистов, способных разрабатывать математические модели для решения прикладных задач и создавать разнообразные приложения искусственного интеллекта с последующим их использованием в своей научной и производственной деятельности. Выпускники будут способны на основе исследования различного рода процессов, от естественнонаучных до экономических и социальных, строить средствами современной математики модели, корректные как с математической, так и с вычислительной точек зрения. После защиты магистерской диссертации студенты смогут работать в сферах искусственного интеллекта и больших данных, информационных и коммуникационных технологий, в традиционных областях программирования и др. Можно сказать, что выпускники программы будут являться специалистами широкого профиля, востребованными практически в любой отрасли.

- Должны ли студенты обладать какими-либо навыками уже при поступлении? Что необходимо учесть при поступлении на данную программу?

- Эта программа опирается на использование различных математических понятий и методов, то, безусловно, студенты должны обладать базовыми знаниями в таких областях математики как математический анализ, линейная алгебра и теория вероятностей. Однако мы понимаем, что уровень математической подготовки у студентов может весьма сильно различаться и принимаем это во внимание. Кроме того, в данной магистерской программе желающие углубить свои знания в той или иной области математики, могут сделать это, выбрав соответствующие спецкурсы. Отмечу также, что требуется базовое умение программировать, в первую очередь, на языке Python.