Мастерская Deep Learning: интервью с Ильдаром Беляловым и Сергеем Овчаренко

20 апреля 2018 г.

Deep Learning

Все интервью ЛШ-2018 на Soundcloud

Слушать в iTunes

Андрей Ромашков: Сегодня у нас мастерская Deep Learning, её директор Ильдар Белялов и научный руководитель Сергей Овчаренко. Привет!

Ильдар Белялов и Сергей Овчаренко: Привет!

А.Р.: Ильдар, Сергей, расскажите, о чем мастерская Deep Learning? Слово модное, но, скорее всего, большинству не очень понятное.

И.Б.: Во многом именно из-за того, что слово модное и непонятное, мы и создавали мастерскую.

С.О.: Deep Learning — несколько размытый термин, но в нашем видении это решение широкого круга задач с помощью глубоких нейронных сетей. Последнее время они стали очень популярны. С их помощью решается масса задач: по обработке изображений, в области естественных языков, в обучении с подкреплением, в распознавании аудиосигналов, музыки или голоса. С методами решения подобных задач мы и хотели бы познакомить слушателей.

А.Р.: Если говорить об уровне участников, это мастерская не совсем для начинающих, верно? Я, например, очень смутно понял о чем ты сейчас говорил. Нужно понимать основы программирования и смежных искусств?

С.О.: Да, мы предполагаем некие навыки базового программирования и знакомство с пакетами научного программирования. Хотя бы на языке Python. Иначе вместить большое количество материала, которое хотелось бы озвучить, будет очень трудно.

И.Б.: Хотел бы добавить, что Deep Learning — это то, что стоит за всеми последними достижениями в области искусственного интеллекта.

Медийные новости о том, что компьютеры чему-то научились, могут что-то лучше видеть или слышать, — это все глубокие нейронные сети.

Говоря про требования, мы ожидаем понимания программирования и навыков работы с некоторыми пакетами. Для этого у нас будет тестовое задание, которое сориентирует нас и участников.

А.Р.: Как можно условно описать идеального участника вашей мастерской?

И.Б.: Главное, человек должен быть мотивирован, для нас очень важны мотивационные письма участников. Второе — владение навыками программирования и знакомство с машинным обучением. Необязательно глубокое, достаточно пройденного онлайн курса или институтского курса.

С.О.: Хочу добавить, что видение идеального кандидата дополняется еще и наличием у него конкретной задачи. Если у него есть задача по учебе или работе, или просто важная для участника идея, которую он хочет решить ее с применением машинного обучения или нейронных сетей — это идеально.

А.Р.: Понятно! Расскажите немного о себе, чем вы занимаетесь за пределами Летней школы и кто еще состоит в организаторах мастерской?

И.Б.: Возможно, я ошибаюсь, но по-моему люди создают мастерские ориентируясь на себя. По крайней мере, так было у меня: в свое время я с удовольствием попал бы на такую мастерскую. По образованию я программист, занимался веб-разработкой и позже открыл для себя замечательную область — Data Science. Сейчас большую часть времени я посвящаю именно этим вопросам. Работаю в компании Matrix AI, мы занимаемся улучшением понимания человека, повышаем эффективность общения людей в цифровой среде. Звучит очень общно, конкретный пример — это реклама. Помимо этого я преподаю в НИУ ВШЭ курсы связанные с Data Science: обработка естественного-языка, программирование на Python и бизнес-аналитика.

С.О.: Я начал заниматься Machine Learning в 2013 или 2014 году, пока я был аспирантом в суперкомпьютерном центре РАН. Занимался обработкой изображений, тогда уже стали править балом свёрточные нейронные сети. Продолжительный период я работал в Российском стартапе NTechLab, который выпустил, в частности, продукт FindFace. Сейчас работаю в службе компьютерного зрения в Яндексе, занимаюсь разработкой широкого спектра решений на базе нейронных сетей для распознавания и улучшения изображения.

И.Б.: Застал момент, когда Сергей начал заниматься глубоким обучением, а я тогда и термина-то такого не знал. Рад, что мы вместе делаем мастерскую.

Что касается остальных членов нашей команды: в основном это мои знакомые из НИУ ВШЭ. Мои студенты, которые так или иначе занимаются Machine Learning, это социологи и политолог. Большую помощь нам оказывает наш координатор Наташа, которая учится на психфаке МГУ. У нее большой опыт работы на ЛШ, она для нас незаменима.

А.Р.: Хотелось бы еще услышать про лекторов. Если я правильно понял, вы с Сергеем и другими организаторами будете преподавать, но будут и приглашенные лекторы, светила Deep Learning?

И.Б.: Да, материала очень много. Мы с Сергеем будем читать основы и постараемся для каждой темы найти более подкованного эксперта. Каждая тема нашего расписания может занять целый семестровый курс или даже больше.

Состав лекторов расширяется, у нас будут специалисты из крупных IT-компаний: Яндекса, Mail.ru, Одноклассники.ru. Многие специалисты дополнительно преподают в Сколтехе, НИУ ВШЭ, СПБГУ — такая большая и разносторонняя команда лекторов.

А.Р.: Что касается формата работы мастерской, я так понимаю, что ваша мастерская проектная. Нужно не только чем-то научиться, но и применить свои знания. Вы приглашаете людей, желающих реализовать свой проект с использованием Deep Learning?

С.О.: И да и нет. С одной стороны, мы действительно хотим сделать практическую часть, но совсем необязательно, чтобы они приходили к нам с готовой идеей. У нас запланирован ряд учебных задач, которые мы предложим сделать. Сложно преподавать без hands-on experience.

Я сторонник обучения через делание, так гораздо лучше запоминается и усваивается материал. Нашей программой предусмотрено большое количество времени на полезные для учебы или работы проекты.

А.Р.: Можно ли сказать, что мастерская может иметь и профессиональную ценность? В том смысле, что пришедшие к вам участники получают новые знания и навыки, может быть его замечают или эти навыки будут полезны в его карьере?

С.О.: Безусловно, мы будем к этому стремиться. Трудно судить, я провожу мало различий между профессиональной и всей остальной жизнью, но хотелось бы чтобы наша мастерская дала людям инструментарий и понимание, куда дальше развиваться. Чтобы их навыки были замечены текущими или потенциально новыми работодателями.

А.Р.: Понятно. Небольшая формальность: расскажите, какой примерно формат занятий на вашей мастерской? Есть ли график лекций и пар? Или просто индивидуальная подготовка проектов и проверка с преподавателями?

И.Б.: Наше расписание предполагает определенный набор лекций и практикум после каждой из них. Общее направление мысли: лекция и практика должны быть аккумулированы в личном проекте.

У нас два цикла: первая неделя будет более теоретическая, мы будем рассказывать участником все возможное, а на второй неделе мы уже будем заслушивать результаты проектной деятельности участников. По каждому направлению будет свой эксперт, к которому можно обратиться и получить ответы на вопрос как можно быстрее, а не в процессе долгого гугления.

А.Р.: Наконец, заключительный вопрос. Ильдар, Сергей, какое напутствие вы хотели бы оставить тем, кто собирается подать заявку на вашу мастерскую?

И.Б.: Дерзайте! Подавайтесь, пробуйте.

А.Р.: Сергей, напутствие от научного руководителя?

С.О.: Только одно: переставать подумывать и заполнять заявку. Приезжать, узнавать много нового и получать удовольствие от всего происходящего.

А.Р.: Фантастика, отлично. Директор мастерской Deep Learning Ильдар Белялов и ее научный руководитель Сергей Овчаренко.

Подробнее о мастерской

Подать заявку на мастерскую

Ещё подкасты

14 мая 2019 г.

1 мая 2019 г.

1 мая 2019 г.

30 апреля 2019 г.

30 апреля 2019 г.

29 апреля 2019 г.

28 апреля 2019 г.

27 апреля 2019 г.

27 апреля 2019 г.

27 апреля 2019 г.

>> все подкасты