История Юлии: от простого любопытства до новой профессии

Я в то время владела только Matlab и навыками научно-исследовательской работы (графики, статистика, анализ данных и всё такое) — их и использовала в работе над диссертацией. Но на различных научных конференциях всё больше появлялось докладов коллег с использованием глубокого обучения. Например, модели генерации музыкальных отрывков, системы по автоматическому распознаванию нотного текста (OMR), программы по автоматическому подбору оркестровки или аккомпанемента для заданной мелодии. Доклады были интересные и увлекательные, мне теоретически тоже хотелось попробовать сварганить что-нибудь подобное, но на тот момент я была полностью занята работой, собственными исполнительскими проектами, учёбой и написанием диссертации, поэтому времени разбираться в этих таинственных нейросетях не было от слова совсем.

Всего за несколько недель весь мой фриланс полностью отменился на годы вперёд, университет закрыли, в Монреале ввели карантин и комендантский час. Жизнь остановилась. В течении долгих месяцев единственным дозволенным развлечением за пределами квартиры оставался поход в близлежащий магазин, да и тот закрывался уже в 6 вечера. В качестве некой компенсации за сорванный образовательный процесс университет предоставил всем студентам бесплатный безлимитный доступ к порталу Coursera, и я, вспомнив своё давнее желание погрузиться в мир искусственного интеллекта, прошла там вводный курс по машинному обучению (от Стэндфордского университета), а затем и специализацию из 5 различных курсов по глубокому обучению (от Deeplearning. ai). Курсы были лёгкие и увлекательные. Я воодушевилась и решила, что мне хотелось бы и дальше развиваться в этом направлении и, возможно, даже сделать его своей новой профессией. К сожалению, несмотря на неплохой контент по теории, курсы на Coursera не давали достаточных практических навыков решения реальных задач.

В процессе активного поиска нашлось много разных вариантов. Например, несколько российских онлайн-школ, профессиональные сертификаты разных уровней от университетов Канады и США, выбрать было сложно. В это же время фейсбук* подсунул мне контекстную рекламу интенсива от Университета искусственного интеллекта, где за три дня обещали научить делать целых десять разных нейронок. Для меня тогда это казалось чем-то совершенно невозможным, ведь на курсах в Coursera на создание хотя бы какой-нибудь одной нейросети требовалось несколько часов подробных теоретических объяснений! Интенсив в УИИ, на который я тогда записалась скорее просто из любопытства, на самом деле прошёл очень плодотворно. Действительно, удалось быстро создать много несложных нейронок, используя высокоуровневый фреймворк Terra AI, специально созданный разработчиками из Университета.

*деятельность организации Meta Platforms Inc, ее продуктов Instagram и Facebook запрещена в Российской Федерации

Учиться в Университете мне понравилось, я ознакомилась с действующими на тот момент программами, и решила купить полный курс. На принятие решения повлиял также очень серьёзный и насыщенный контент программы (я выбрала уровень Ultra Pro, так как у меня на тот момент уже были первичные знания), возможность получить официальный диплом о профессиональной переподготовке в России и сертификат американского филиала, а также гарантия трудоустройства после окончания учёбы.

Я всегда делала все четыре домашки к каждому уроку, что позволило накопить портфолио проектов к концу обучения. Было очень удобно, что можно слушать запись лекций дома на диване в совершенно любое время, а также заморозить обучение, если требовалось решить какие-то другие проблемы (например, защитить диссертацию).

После защиты диплома в Университете искусственного интеллекта я взяла дополнительно продвинутый курс по интеграции, так как не хватало знаний «железа», которые часто встречались в описаниях хороших вакансий. К нему бонусом шёл набор из четырёх стажировок, которые стали для меня отличной возможностью применить новые навыки в «боевых» условиях и получить заветные строчки в резюме об опыте работы. После второй стажировки удалось трудоустроиться. Сейчас работаю над коммерческими проектами в Иркутской нефтяной компании (ИНК)

Мне действительно нравилось этим заниматься: изучать новые алгоритмы, экспериментировать, исследовать, добиваться максимально хороших результатов. На самом деле, для новичков оценить перспективы обучения очень просто. Если вам всегда интересно всё новое и непознанное, если вам свойственны любознательность, упорство и здоровый перфекционизм, если вы, выстраивая очередную серию экспериментов, не замечаете, как пролетает время — значит, вы на верном пути, значит, всё обязательно получится! Главное — никогда не терять надежду.