👀 Что на самом деле ждёт тебя в ИИ?
Мы спросили нашего студента программы «Инженерии ИИ», Никиту Дубовика, что его больше всего удивило, когда он начал заниматься ИИ. Делимся с вами тем, что он рассказал :)
1️⃣ Темп развития ИИ.
«Меня удивил темп эволюции данной области. Лучшие подходы устаревают на глазах, фреймворки активно развиваются, публикуется масса научных статей. Это требует постоянного обучения и адаптации».
2️⃣ Из простых принципов вырастают очень мощные решения.
«Неожиданной стала простота. Многие представляют архитектуру нейросетей невероятно сложной, но на деле базовые принципы очень просты. И отсюда очень удивительно, чему можно научить модель и какие задачи можно решить с её помощью».
3️⃣ Много новой информации.
«Не думал, что будет так много новой информации. Всё не как в школе, темп очень быстрый и нужно всё успевать усваивать. Главное — работать в течение семестра, делать лабораторные работы в дедлайн, не забивать на домашки и повторение материала».
Совет от Никиты тем, кто планирует связать свою карьеру с ИИ:
«Школьникам бы я посоветовал не бояться неизвестности и трудностей. Уже сейчас вы можете коснуться данной темы. Учите Python, смотрите интересные видеоролики на YouTube по этой теме. Пытайтесь обучить свои модели на прикладных задачах. В вузе потом будет намного проще».
Мы спросили нашего студента программы «Инженерии ИИ», Никиту Дубовика, что его больше всего удивило, когда он начал заниматься ИИ. Делимся с вами тем, что он рассказал :)
1️⃣ Темп развития ИИ.
«Меня удивил темп эволюции данной области. Лучшие подходы устаревают на глазах, фреймворки активно развиваются, публикуется масса научных статей. Это требует постоянного обучения и адаптации».
2️⃣ Из простых принципов вырастают очень мощные решения.
«Неожиданной стала простота. Многие представляют архитектуру нейросетей невероятно сложной, но на деле базовые принципы очень просты. И отсюда очень удивительно, чему можно научить модель и какие задачи можно решить с её помощью».
3️⃣ Много новой информации.
«Не думал, что будет так много новой информации. Всё не как в школе, темп очень быстрый и нужно всё успевать усваивать. Главное — работать в течение семестра, делать лабораторные работы в дедлайн, не забивать на домашки и повторение материала».
Совет от Никиты тем, кто планирует связать свою карьеру с ИИ:
«Школьникам бы я посоветовал не бояться неизвестности и трудностей. Уже сейчас вы можете коснуться данной темы. Учите Python, смотрите интересные видеоролики на YouTube по этой теме. Пытайтесь обучить свои модели на прикладных задачах. В вузе потом будет намного проще».