Сложно придумать область, в которой сейчас бы не велись эксперименты с внедрением технологий компьютерного зрения. С их помощью контролируют безопасность на производствах, ищут полезные ископаемые, читают древние манускрипты и «омолаживают» маститых актеров, играющих в кино юных персонажей.

Спрос на специалистов в этой области постоянно растет, в особенности на тех, кто способен решать не только научные задачи, но и реально «упаковывать» результаты лабораторных экспериментов в коммерческие продукты. Именно поэтому Университет ИТМО и компания Napoleon IT совместно открывают новую специализацию магистратуры «Компьютерное зрение». 

«Мы хотели бы поставить амбициозную цель — чтобы эта магистратура стала мостом между наукой и бизнесом, — поделился ожиданиями руководитель специализации Дмитрий Ботов. — Хотелось бы, чтобы студенты и преподаватели этой специализации могли бы создавать прорывные технологии не только на уровне России, но и в мировом масштабе. Я думаю, что для ИТМО это вполне решаемая задача с учетом того потенциала, который есть у вуза».

По словам проректора Университета ИТМО Дарьи Козловой, открытию совместной специализации предшествовал успешный опыт сотрудничества. 

«С командой Napoleon IT мы познакомились год назад или чуть меньше, мы делали для коллег небольшой аналитический проект. Что мне нравится в “наполеонах” — так это их скорость, драйв и амбиции! Нам по пути. Поэтому я всесторонне приветствую нашу кооперацию и, кончено же, рада открытию совместной специализации», — прокомментировала Дарья Константиновна.    

Чему будут учить?

Поскольку компьютерное зрение основано на машинном обучении, то основная подготовка будет вестись именно по этому направлению. Базовые дисциплины посвящены глубокому обучению, нейросетевым моделям, их архитектуре. Также преподаватели будут рассказывать о собственно технологиях компьютерного зрения, научат студентов решать конкретные задачи по анализу изображения, распознаванию объектов на статичных фотографиях и их отслеживанию на видео.

«Мы со студентами будем не просто создавать алгоритмы, а думать, как их правильно разработать так, чтобы они могли работать в коммерческих системах, которые поставляются пользователям, в том числе заказчикам Napoleon IT. Это совершенно другой опыт, нежели просто лабораторная работа», — объясняет Дмитрий Ботов.

Отдельный блок занятий будет посвящен управлению IT-проектами. Там будущим специалистам будут рассказывать о принципах управления командой разработчиков. Здесь к преподаванию привлекут не только сотрудники ИТМО и программисты из Napoleon IT, но и тимлиды и менеджеры проектов.  

При этом практики студенты будут проходить в командах корпоративного партнера или его заказчиков. 

«У нас учебная программа выстроена таким образом, что обучение происходит на практических, реальных задачах компании, — добавляет CEO Napoleon IT Павел Подкорытов, — формируем учебный план таким образом, что до половины времени занятий у студентов будет происходить в офисе компании».

Каких специалистов будут готовить?

После окончания этого направления магистры смогут работать в области Data Science, машинного обучения и, конечно, компьютерного зрения. Они смогут претендовать на позиции аналитика данных, бэкенд-разработчика в области алгоритмического распознавания изображений.

«Мы решили создать эту специализацию, чтобы через год-два у нас на рынке появились новые профессионалы в области компьютерного зрения, потому что сейчас это одна из самых востребованных и незакрытых позиций, — добавляет Павел Подкорытов. — После выпуска наши магистранты смогут претендовать на позиции, в том числе, нашей компании».   

Сейчас разработчики направления ориентируются на четыре основных направления применения компьютерного зрения. Во-первых, системы распознавания лиц, контроля ношения масок в общественных местах или касок на производстве. Во-вторых, распознавание объектов на заводе и контроль качества на конвейерной линии. В-третьих, компрессия больших нейронных сетей, чтобы они могли работать на смартфонах, позволяя разрабатывать приложения, распознающие фото и видео с камеры мобильного устройства. Наконец, четвертое направление связано с генерацией изображения, в том числе в видео потоке. Именно такие программы позволяют заменять лица актеров в кино.    

«Этот список может меняться ежегодно, если не сказать ежемесячно, — уточняет Дмитрий Ботов, — потому что отрасль постоянно меняется. В этом легко убедиться, глядя на проекты в области компьютерного зрения, запускаемые IT-гигантами вроде Google или Facebook. Мы также хотим быть в этом тренде, более того, создавать тренды».

«Помимо обеспечения безопасности это построение карт  событий  при помощи обработки видео, это новые подходы к взаимодействию цифровых решений с окружающей средой, когда мы с вами будем общаться не через интерфейс пользователя, а будем естественно взаимодействовать с любой цифровой системой. Наконец, это возможности к будущим не только цифровым, но и физическим решениям, таких как автономный транспорт и беспилотные технологии. Я думаю, что подобные решения не просто будут одними из самых востребованных, а смогут сохранить много жизней буквально в ближайшей перспективе», — отметил декан факультета инфокоммуникационных технологий Александр Капитонов. 

Какие требования к абитуриенту?

Преподаватели направления будут ждать выпускников специалитета и бакалавриата, имеющих опыт программирования. При этом желательно, чтобы абитуриенты знали высокоуровневые языки программирования, в первую очередь Python.

«Желательно, чтобы они понимали, что такое машинное обучение, что такое наука о данных, что такое проекты, основанные на больших данных, — объясняет Дмитрий Ботов, — будет большим плюсом, если абитуриент будет понимать принцип работы нейросетей, но это уже опционально. Главное мотивация, желание развиваться и узнавать новое».