Вы представляете разные направления обучения: Роман – студент факультета «Информатика и вычислительная техника» по программе «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», образовательная программа Максима – «Технологические процессы и оборудование хранения и переработки зерна» факультета «Агропромышленный». Расскажите, что подтолкнуло вас к решению получить углубленные знания в IT.
Максим Корчагин: О старте программы дополнительной профессиональной переподготовки мы узнали в деканате. На факультете «Агропромышленный» мы изучаем цифровые технологии, которые развивают отрасль и автоматизируют производственные процессы. Я выбрал курс программирования на языке Python по причине его универсальности. И, как показала практика – не ошибся. В решении самых разных – как простых, так и самых сложных – задач машиностроения и робототехники задействованы технологии Python.
Роман Кравец: О проекте «Цифровая кафедра» нам рассказал заведующий кафедрой. Курс по направлению «Искусственный интеллект и машинное обучение» дает возможность получить актуальные и полезные профессиональные знания. Во-первых, эти технологии сегодня повсеместно внедряются в различные отрасли – от бытовой сферы до анализа данных и управления финансами. Во-вторых, изучение технологий искусственного интеллекта станет для меня основой для построения будущей карьеры в IT.
Было ли сложно совмещать обучение на «Цифровой кафедре» с основным университетским курсом?
Максим Корчагин: Я в IT новичок. Но с самого начала меня увлек процесс изучения – хотелось на практике использовать новые знания и проверить их эффективность. Когда ты замотивирован, вопрос дефицита времени решается сам собой.
Роман Кравец: Обучение проходило дважды в неделю: один день у нас были лекции, где преподаватель подробно раскрывал тематику курса, в другой день мы занимались практикой, разбирали новые задания и прорабатывали пути их решения. Так как я не новичок в программировании и уже 3-й год изучаю цифровые дисциплины, осваивать программу было несложно. Удобный дистанционный формат позволил совмещать дополнительное образование с основной учебой в университете в одном графике без значительной перегрузки.
Максим Корчагин: Хочу отметил заслугу преподавательского состава в создании комфортного обучения. Для меня было важно с нуля изучать неизвестную для меня область и при этом чувствовать себя наравне с другими студентами, которые ранее уже программировали. Доступная подача материала, предусмотрены не только теория, но и практика, мы разбирали реальные производственные задачи и пути их решения.
Как проходила работа над итоговыми проектами? За основу были взяты реальные производственные кейсы или учебные проекты?
Роман Кравец: Идея заняться генерацией MIDI-последовательностей с использованием рекуррентных нейронных сетей (см. справку) показалась мне интересной, так как генеративный искусственный интеллект сегодня широко распространен, но исключительно в работе с текстом и изображениями. Я же попробовал создать специально обученную модель, которая бы генерировала аудиокомпозиции в соответствии с конкретными запросами. Разработанная модель была обучена на датасете, содержащем MIDI композиции из компьютерных игр (см. справку). Мне удалось получить алгоритм, способный генерировать радостные мелодии, а также медленную и эпичную музыку. В процессе работы над проектом я изучал дополнительный материал, пробовал различные подходы и экспериментировал. Преподаватель помогал подобрать нужные инструменты и библиотеки, подсказывал, как устранить ошибки в расчетах.
Максим Корчагин: Проект нашей команды называется «Расчет ковшовых элеваторов (норий) для зерна». Все началось еще на втором курсе с дисциплины «Элеваторы, склады, сушилки», где нам было предложено решать различные задачи. Бывало, поиск решения, которое будет удовлетворять конструктивным требованиям, затягивался на несколько часов. Благодаря знаниям, полученным на «Цифровой кафедре», мы автоматизировали ручной расчет нории, что позволило существенно сократить время подбора оптимальных характеристик до нескольких минут. Хочу отметить, что наша разработка уже привлекла внимание представителей региональных аграрных предприятий. В дальнейшем мы планируем развивать проект и, возможно, внедрим его в производство.
Проект «Цифровая кафедра» стартовал в 2022 г., и вы попали в первый набор обучающихся, что, на ваш взгляд, стоило бы доработать или изменить?
Роман Кравец: Несмотря на то, что учились 9 месяцев, программа курса довольно сжатая. Обучение позволило освоить основные принципы работы в области искусственного интеллекта. Возможно, было бы полезно увеличить количество часов по программе и отвести больше времени отдельным объемным темам.
Максим Корчагин: По своим наблюдениям могу сказать, что все сложности, с которыми мы столкнулись на старте обучения, устранялись по мере прохождения программы, преподаватели старались найти подход к каждому студенту. Хорошо, что в нашем вузе появилась такая возможность бесплатно получить IT-профессию, расширить свои компетенции, не отрываясь от основного обучения.
Проект «Цифровые кафедры» реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» и нацелен на развитие цифровых компетенций студентов в рамках прохождения программ профессиональной переподготовки, предусмотренных федеральным проектом «Развитие кадрового потенциала IT-отрасли» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
В ДГТУ проект «Цифровая кафедра» стартовал с четырех программ профессиональной переподготовки: студентам IT-специальностей предлагались к изучению два курса – «Администрирование операционных систем семейства Linux» и «Искусственный интеллект и машинное обучение». Студентам других специальностей – «Разработчик прикладных решений на Python» и «Web-программирование в отраслевых задачах».
Одновременно с дипломом об окончании вуза студенты, обучавшиеся по программам «Цифровой кафедры», получают диплом о профессиональной переподготовке с правом ведения профессиональной деятельности в IT-сфере.
В 2023/2024 учебном году студентам ДГТУ будет предложено 11 программ профессиональной переподготовки:
-
Разработка прикладных решений на Python;
-
Web-программирование в отраслевых задачах;
-
Разработка и применение бизнес-приложений 1С: Предприятие;
-
Цифровая лингвистика;
-
Применение BIM технологий в архитектурном проектировании;
-
BIM технологии при проектировании интерьерных пространств;
-
Технологии цифровой трансформации предприятия;
-
Автоматизированное проектирование под управлением PDM-системы;
-
Искусственный интеллект и машинное обучение (для обучающихся по IT -направлениям);
-
Администрирование операционных систем семейства Linux (для обучающихся по IT -направлениям);
-
Разработка компьютерных игр (для обучающихся по IT -направлениям).
Напомним, что обучение для студентов ДГТУ бесплатное.
Узнать подробнее о программах, условиях и способах зачисления.
Справка:
MIDI (англ. Musical Instrument Digital Interface – «цифровой интерфейс музыкальных инструментов») – стандарт цифровой звукозаписи на формат обмена данными между электронными музыкальными инструментами.
Датасет (англ. dataset) – это обработанный и структурированный массив данных. В нем у каждого объекта есть конкретные свойства: признаки, связи между объектами или определенное место в выборке данных. Его используют, чтобы строить на основе данных гипотезы, делать выводы или обучать нейросети.
