Новый академический руководитель ПМИ

В новом учебном году на образовательной программе “Прикладная математика и информатика” произошли изменения – назначен новый академический руководитель. Им стал Евгений Соколов. Антон Конушин, занимавший место академического руководителя ПМИ на протяжении пяти лет, становится научным руководителем программы и планирует более сильно углубиться в исследования в Samsung AI Center Moscow.

Антон Конушин  

Я очень рад, что мне довелось внести свой вклад в создание новой образовательной программы по компьютерным наукам в ВШЭ. Команда ФКН с самого начала ставила амбициозную цель создать лучшую образовательную программу. И за прошедшие пять лет ПМИ ФКН вышла на первое место по числу призеров и победителей всероссийской олимпиады среди программ по компьютерным наукам.  В мае 2018 года я стал руководителем Visual Understanding Lab в только что открывшемся исследовательском центре Samsung Research по искусственному интеллекту в Москве. Вскоре я понял, что соскучился по исследовательской работе, но одновременно руководить большой лабораторией и большой образовательной программой невозможно. Я рад, что Евгений Соколов согласился стать новым академическим руководителем программы и будет развивать её дальше. Я остаюсь научным руководителем программы и членом академического совета и буду по мере сил участвовать в развитии программы, и продолжать вести курсы по компьютерному зрению на ПМИ и в ШАД, руководить курсовыми и дипломами. Надо сказать, что в коллективе моей лаборатории в Самсунге есть и студенты и выпускники ПМИ ФКН. Опубликованные результаты их исследований в моей лаборатории уже легли в основу их дипломных работ. Например, мы разработали новую нейросетевую модель для построения карт глубины по изображениям. Результаты приняли на ведущую конференцию по робототехнике IROS 2019, и по этим результатам Валерия Бубнова, выпускница ПМИ 2019 года, летом защитила свой диплом.

Евгений Соколов 

Сейчас мы позиционируем ПМИ как программу, где готовят специалистов по анализу данных. На старших курсах студенты выбирают специализацию, где они глубоко изучают то или иное узкое направление. Например, самые популярные специализации — «Распределенные системы», где речь идет о хранении и обработке больших объемов данных, и «Машинное обучение и приложения», где студенты погружаются в современные методы построения сложных моделей. Но, на мой взгляд, сейчас на рынке труда скорее ценятся «универсальные» люди, которые могут и наладить инфраструктуру для сбора данных, и обучить нейронную сеть, и эффективно запрограммировать её применение и выкатить в продакшен. Важно, чтобы эти же люди имели хорошую теоретическую подготовку и были в состоянии читать последние научные статьи. Поэтому я хочу двигаться в сторону более гибких траекторий обучения, чтобы студенты успевали получить необходимые знания по математике и теоретической информатике, по машинному обучению и по промышленной разработке. Ну и новые направления на программе тоже планируем развивать — но об этом смогу рассказать уже чуть позже!