Мастерская Deep Learning: интервью с Ильдаром Беляловым и Сергеем Овчаренко
20 апреля 2018 г.
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
