Компьютерное зрение и нейронные сети от Skillfactory

Мой опыт обучения на курсе "Компьютерное зрение и нейронные сети" от ТГУ и Skillfactory

Привет всем! Решила поделиться своим опытом обучения в онлайн-магистратуре "Компьютерное зрение и нейронные сети". Сразу скажу — было непросто, но я ни разу не пожалела о своём выборе.

Качество обучения

Первые недели я честно паниковала. Имея базовые знания Python, я столкнулась с математическими концепциями, которые не трогала со времён университета. К счастью, выравнивающий курс по математике спас ситуацию. Диана Даммер, которая вела этот модуль, объясняла сложные концепции так понятно, что даже линейная алгебра перестала казаться чем-то из параллельной вселенной.

Что действительно впечатлило — логика построения программы. Мы не просто изучали отдельные темы, а двигались по чёткой траектории: от простых алгоритмов обработки изображений к сложным нейросетевым архитектурам. К концу первого семестра я уже могла написать простенький скрипт для распознавания объектов, чем очень гордилась!

Рейтинг школы

Если честно, изначально я выбирала между несколькими программами по CV. ТГУ привлёк меня не столько рейтингами (хотя они впечатляют), сколько отзывами знакомых. Мой коллега учился в магистратуре ТГУ по другому направлению и очень хвалил подход к обучению.

В процессе я поняла, что не прогадала. Преподаватели реально заинтересованы в результате, а не просто отчитывают материал. Платформа Skillfactory тоже порадовала удобством — после рабочего дня приятно открыть хорошо структурированный материал, а не пытаться разобраться в хаосе из PDF-файлов.

Цена

Заплатила за первый семестр 172 500 рублей. Сумма немаленькая, но я решила оформить образовательный кредит под 3%. Ежемесячный платёж в льготный период составил всего около 173 рублей — меньше, чем моя подписка на стриминговый сервис!

Приятно удивило, что я смогла получить налоговый вычет — вернула 13% от суммы. Это существенно снизило финансовую нагрузку. Плюс в комплекте предложили бесплатный курс по цифровому дизайну — решила взять его для разнообразия и расширения навыков.

Обратная связь

Вот здесь я хочу отдельно выделить своего координатора, Алексея. Когда у меня возникли проблемы с дедлайном по важному проекту (из-за внезапной командировки на работе), он помог перенести сроки и даже организовал дополнительную консультацию с преподавателем.

Общение в "Пачке" тоже было на высоте. Менторы обычно отвечали в течение дня, максимум — на следующее утро. Особенно помогали еженедельные созвоны, где можно было задать накопившиеся вопросы. В начале очень стеснялась говорить, что чего-то не понимаю, но атмосфера была настолько доброжелательной, что страх быстро прошёл.

Преподаватели

Иван Мордовец, который вёл модуль по продуктовому матчингу, запомнился больше всех. Он делился реальными кейсами из Samokat.tech, показывал, как изменение одного параметра в модели может критически повлиять на бизнес-результаты. Поразило, что он даже после занятий отвечал на вопросы в личных сообщениях.

Были, конечно, и не такие отзывчивые преподаватели. Один (не буду называть имя) часто опаздывал на онлайн-лекции и иногда отвечал формально. Но таких было меньшинство.

Антон Семенюта, ведущий практические занятия по AR, взорвал мой мозг демонстрацией проекта дополненной реальности, который он разработал для промышленного применения. После его занятий я даже подумываю специализироваться именно в этом направлении.

Домашние задания

Первое серьёзное домашнее задание — разработать алгоритм для определения дефектов на поверхности металла — заставило меня просидеть два выходных напролёт. Результат был посредственным, но фидбэк от ментора оказался очень детальным и конструктивным.

К середине обучения сложность заданий возросла, но и мои навыки подтянулись. Особенно запомнился хакатон по компьютерному зрению, где наша команда разрабатывала систему для распознавания товаров на полках магазина. Мы заняли третье место, и это стало моей маленькой победой.

Самое ценное — это работа над реальными кейсами от Rubius. Их задача по созданию системы для автоматического контроля качества продукции стала основой для моего будущего дипломного проекта.

Теория

Теоретическая часть была насыщенной, но структурированной. Особенно понравился модуль по нейронным сетям от Сергея Аксенова — он умеет объяснять архитектуры сетей так, что даже сложные концепции вроде трансформеров становятся понятными.

Были и сложные моменты. Модуль по трёхмерным моделям дался мне с трудом — пришлось дополнительно смотреть материалы на YouTube и просить помощи в чате у однокурсников. Но к экзамену я всё-таки разобралась в основных концепциях.

Приятно удивил курс по этике AI — раньше я не задумывалась о многих этических вопросах, связанных с применением алгоритмов компьютерного зрения.

Практика

С практикой мне повезло — на работе я смогла сразу применять полученные знания для оптимизации процессов контроля качества. Написала небольшой скрипт для распознавания дефектов на производственной линии, и руководство это оценило.

В рамках курса доступ к суперкомпьютеру CYBERIA стал настоящим спасением. Когда я пыталась обучить модель YOLOv5 на своём ноутбуке, процесс занял бы недели. С CYBERIA всё заняло пару часов. Это позволило экспериментировать с разными архитектурами и гиперпараметрами.

Особенно ценными оказались практические сессии по оптимизации моделей для запуска на мобильных устройствах — сейчас это очень востребованный навык, который сразу выделил меня среди коллег.

Трудоустройство

Ещё до окончания магистратуры я получила предложение о работе от компании, которая занимается разработкой систем безопасности с использованием компьютерного зрения. Моё портфолио с проектами, выполненными в рамках курса, сыграло решающую роль на собеседовании.

Зарплата выросла примерно на 40% по сравнению с прежней позицией. Конечно, это ещё не те 300-500 тысяч, о которых говорят для сеньоров, но для моего опыта — очень достойно.

Карьерные перспективы радуют — область компьютерного зрения развивается стремительно, и специалистов не хватает. К тому же, в процессе обучения я познакомилась с несколькими людьми из индустрии, которые теперь входят в мой профессиональный круг общения.

Личные впечатления и трудности

Самым сложным для меня оказалось совмещать работу и учёбу. Первые месяцы я спала по 5-6 часов и чувствовала постоянную усталость. Пришлось пересмотреть график и научиться более эффективно планировать время.

Временами я сомневалась, смогу ли осилить программу. Особенно когда столкнулась с математическими концепциями вроде преобразования Фурье и свёрточных операций. Помогла поддержка одногруппников — мы создали небольшое сообщество в Telegram, где помогали друг другу с трудными темами.

Не обошлось и без технических проблем. Однажды во время важного онлайн-экзамена у меня отключили электричество. Я в панике писала координатору с телефона. К счастью, мне разрешили пересдать в другой день.

Итог

Два года в онлайн-магистратуре "Компьютерное зрение и нейронные сети" полностью изменили мою карьерную траекторию. Я пришла как новичок с базовыми знаниями программирования, а выхожу как специалист, способный разрабатывать сложные системы компьютерного зрения.

Было ли сложно? Очень. Стоило ли оно того? Однозначно да. Если вы готовы вкладывать время, силы и деньги в своё развитие, эта программа даст вам все необходимые инструменты, чтобы стать востребованным CV-инженером.

P.S. Не забудьте запастись хорошим кофе — ночные сессии с кодом и нейросетями станут вашей регулярной практикой! 😉