Камалхан Артыкбаев

Специализация: информационные системы. Стажировка: University of Maryland, США.

Герой этого интервью закончил Университет Сулеймана Демиреля, а в 2017 году выиграл в конкурсе фонда им. академика Ш.Есенова и прошел трехмесячную стажировку в Центре исследований по автоматизации (Center of Automation Research) в университете Мэрилэнда. Какой опыт приобрел парень из Ушарала, работая в одной из самых современных лабораторий мира?

Почему Вы выбрали специальность «информационные системы», когда поступали в университет?
Специальностей, для того, кто любит математику и физику, предостаточно. И когда подошел мой черед выбирать, было сложно. Но я четко знал, что хочу чего-то нового, не связанного с наукой, считая ее  скучной. Я искал специальность, где у меня получилось бы применять мои знания в математике на практике. И именно благодаря выбранной специальности в моей жизни появилось «что-то новое», то, с чем раньше я не сталкивался. Однако, копнув глубже, я вижу, что мир компьютерных наук способен соединить в себе абсолютно все науки. Так что без науки никуда J.

Выиграть конкурс на стажировку: проще простого?
Ну, выиграть конкурс оказалось не очень-то и легко. Тяжелым для меня было ожидание результатов двух туров, но еще тяжелее — полная дезориентация при собеседовании. Я не знал, как себя вести, что говорить. Тоже ощущали и мои товарищи по конкурсу с других университетов. Мне кажется, хорошую роль сыграл тот момент,  что я собрался и понял: нужно быть самим собой, вести себя просто и чувствовать как обычно. Вот это, мне кажется, очень важно.

Как проходила Ваша стажировка?
Я работал в группе профессора Ларри Дэвиса. Центр исследований по автоматизации занимается проектами, связанными с компьютерным зрением и машинным обучением. Целью стажировки было создание нейронной сети, которая распознавала бы погодные условия, влажность и время, используя фотографию местности и ее метаданные (т.е. информацию с самого изображения —  геопозицию, дату съемки, фокус и тд.). Я конкретно занимался созданием сети,  которая могла бы распознавать и высчитывать угол наклона солнца по фотографиям лиц людей. С помощью азимута и времени мы узнаем геолокацию снимка. В завершении стажировки мы пришли к созданию полномасштабной нейронной сети, определявшей угол наклона солнца с минимальной погрешностью.  В лаборатории я познакомился с на первый взгляд странными, но очень интересными людьми. С моим профессором у нас сохранились очень хорошие отношения, мы общаемся до сих пор. Да, я же успел сходить на концерт Coldplay в Вашингтоне — это было незабываемо, и для меня, и для еще 55.000 зрителей, которые присутствовали и пели хором с солистом группы Крисом Мартином. И, конечно, я обошел пешком практически все музеи и достопримечательности американской столицы.

Что дальше?
Весь учебный год 2017-2018 я посвятил изучению компьютерное зрение, глубокое обучение и их математической составляющей. Написал дипломную работу, связанную с распознаванием логотипов в изображении. Поступил в Nazarbayev University на магистратуру в области компьютерных наук. Планирую по завершении обучения поступить на докторантуру в университет Торонто или швейцарский ETH на компьютерные науки и математику. Сейчас работаю аналитиком данных в компании Petrel AI. Мы применяем глубокое и машинное обучение для решения задач индустрии.

31.07.18, Истории успеха

Просмотров: 677