С начала 4-го курса я работаю в VK исследователем искусственного интеллекта, поэтому выбирал магистратуру, связанную с моей областью. О программе «Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект» впервые узнал из анонса в паблике лаборатории машинного обучения ИТМО. Описание программы четко совпало с моими научными интересами на ближайшие два года. Этот факт, а также то, что в Петербурге нет аналогичных программ, определили мое решение поступать на это направление.

Я поступил по экзамену. Готовился недолго, примерно неделю. Темы большинства экзаменационных билетов я уже знал: часть помнил с бакалавриата, часть изучал самостоятельно. Но не могу сказать, что экзамен был для меня очень простым: комиссия задавала интересные дополнительные вопросы, которые заставляли подумать.

На данный момент программа полностью оправдывает мои ожидания. Мне нравится, что на каждом предмете мы сначала вспоминаем базовый материал, но на это уходит буквально несколько первых лекций. В основной части курса рассказывают уже продвинутые темы. Программа составлена так, что удается совмещать работу и учебу, что тоже очень важно для меня.

В будущем я планирую продолжить заниматься исследованиями искусственного интеллекта: работать в этой области, выступать со статьями на конференциях. Хотелось бы попробовать себя в исследовательских командах за рубежом, таких как Deepmind, Google Brain или Open AI.

Я учился в ИТМО на программе «Компьютерные технологии в дизайне». Это отличное направление для тех, кто хочет и разработкой заниматься, и соприкасаться с искусством. В качестве диплома я реализовал ПО для управления параметрами звучания музыкального инструмента с помощью распознавания эмоций по мимике музыканта (подробнее тут). Выступление с этим проектом на Конгрессе молодых ученых и призерство в Мегаолипиаде ИТМО открыло для меня двери на все интересовавшие образовательные программы.

Магистратуру я выбирал тщательно: листал научные статьи преподавателей, смотрел учебные планы и магистерские дипломы выпускников. В результате склонился к «Глубокому обучению и генеративному искусственному интеллекту». Во-первых, генеративный искусственный интеллект – самая интересная для меня область машинного обучения, а во-вторых, здесь обещали делать упор на изучение свежих научных статей без прохождения базовых курсов. Не первостепенной, но важной причиной для поступления было и то, что на программу собирались ребята, которые уже занимались машинным обучением. Я уверен, что окружение, состоящее из такого рода энтузиастов, полезно для моего профессионального развития.

Мне нравится учиться на ГОиГИИ, образовательная программа оправдывает ожидания. Пока нам читали два профильных курса. Первый – автоматическое машинное обучение, на котором мы разбирали интересные концепции о приложении ML к выбору алгоритмов для задач ML. Второй предмет, который нам читают – «Обработка и генерация изображений». Он чем-то похож на известный курс Andrew Ng по сверточным нейронным сетям, но курс Валерии Александровны Ефимовой охватывает больше технологий и алгоритмов, и приводит в итоге к генерации.

В будущем я думаю об основании стартапа, связанного с генеративным искусственным интеллектом. Также вероятно, что я продолжу заниматься исследованиями. Меня особенно привлекают разработки на стыке музыки и искусственного интеллекта, которые открывают новые возможности для музыкантов и решают сложные задачи генерации. Это, например, Neural DSP, некоторые проекты Meta, Jukebox от OpenAI и практически всё, чем занимается исследовательский проект от GoogleAI под названием Magenta. Хотя и не исключаю, что моя деятельность будет связана, например, с компьютерным зрением или генерацией изображений.

О программе я узнал от своих преподавателей, а также из группы лаборатории машинного обучения ИТМО. Я работал в лабе на 2–3 курсах и люблю это место. За два года я успел познакомиться со многими преподавателями и научными сотрудниками, верю в их компетентность и знаю, что они смогут научить меня новому в магистратуре.

Хотя у меня и были запасные варианты среди других магистерских программ ИТМО, я целился поступить именно на «Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект». Другие университеты не хотел рассматривать, так как уже прошел некоторый путь в ИТМО. Например, открыл студенческий клуб по машинному обучению, начал немного преподавать в этой же области, нашел друзей, которые также собирались продолжать обучение в ИТМО.

На программу принимали по конкурсу портфолио, но я пропустил сроки подачи заявки, что было весьма обидно. Оставался вариант поступать по экзамену. С мая по август моя тревога росла вместе с длиной списка абитуриентов. У меня относительно низкий средний балл в бакалавриате – 4.3, поэтому шанс не поступить был неиллюзорно велик.

К экзамену я готовился не очень интенсивно: я работаю в области ML с конца первого курса, большинство знаний там прикладные и с годами уже выжглись в голове. Но какую-то теорию всё-таки повторял.
Совет: конкурс портфолио – класс. Не упустите эту возможность, как я, и поберегите свои нервы.

За первые два месяца в магистратуре я успел и поучиться, и уделить время работе ML-инженером. На профильных курсах нам рассказывают что-то новое и интересное. Например, у нас был autoML, которым я никогда не занимался. Но чтобы сделать лабу, мне пришлось разобраться в байесовской оптимизации – это отлично.