Потенциал CV-технологий сложно переоценить

За полвека сфера Computer Vision (CV) из сугубо научной области эволюционировала в мощную индустрию.

Академический руководитель программы Master of Computer Vision Андрей Савченко, профессор кафедры информационных систем и технологий НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде, отметил, что за полвека сфера Computer Vision (CV) из сугубо научной области эволюционировала в мощную индустрию. «Пятьдесят лет назад компьютерное зрение рассматривалось как одно из направлений искусственного интеллекта, при этом основные результаты на протяжении десятилетий носили исследовательский характер», — сказал он. Успехи внедрения существовавших еще 10 лет назад технологий компьютерного зрения в индустрию были весьма ограниченны, например касались детекции лиц в цифровых фотоаппаратах или распознавания ZIP-кодов (индексов) на почтовых конвертах, объяснил ученый. «В то время никто не знал, что CV вырастет в высокотехнологичную индустрию, обслуживающую передовые отрасли экономики, — подчеркнул Андрей Савченко. — Но практически одновременно появились объемные базы данных изображений (более 1,5 млн картинок в наборе данных ImageNet), а развитие компьютерной графики и гейминга мотивировало разработчиков на создание мощных графических процессоров (GPU), которые могли обрабатывать до миллиарда изображений в минуту». В результате стало возможным обучить глубокую сверточную нейронную сеть AlexNet, которая в 2012 году совершила революцию в конкурсе распознавания изображений из ImageNet.

Сегодня почти у каждой крупной компании (Google, Nvidia, Amazon, IBM, Microsoft, Intel, Huawei и пр.) есть целые отделы, которые решают все более сложные задачи компьютерного зрения. Потенциал CV-технологий сложно переоценить, некоторые из них уже достигли качества, сравнимого с человеческим восприятием изображений: при распознавании лиц, в системах видеонаблюдения. В ближайшем будущем ожидается значительное развитие беспилотного транспорта, например такси, создание реалистичных 3D-изображений и видео, эмоционального искусственного интеллекта. Если говорить о последнем тренде, наша команда из Высшей школы экономики выиграла в этом году несколько международных соревнований по детекции эмоций лиц на видео. Эти технологии активно изучаются в наших исследовательских и прикладных проектах при оценке вовлеченности студентов в процесс онлайн-обучения: считывая реакцию пользователей на контент, машина оценивает, насколько интересными оказались те или иные моменты лекции.

Видимый эффект

Программа не случайно создана факультетом информатики, математики и компьютерных наук нижегородского кампуса Вышки. С тех пор как в начале нулевых компания Intel разработала в Нижнем Новгороде библиотеку OpenCV, город превратился в значимый мировой центр направления «Компьютерное зрение». Создатели библиотеки стали работать в ведущих IT-компаниях и привлекать выпускников нижегородского кампуса для работы в Computer Vision. Заручившись поддержкой в лице лидирующих компаний индустрии — Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, Сбер, Newstream и Deelvin Solutions, а также экспертизой ученых НИУ ВШЭ, программа готовит востребованных и нередко дефицитных специалистов. Выпускники претендуют на позиции Computer Vision Software Engineer, Perception Engineer, 3D Perception / Computer Vision Algorithm Engineer, Computer Vision Testing Engineer, Computer Vision Scientist, Data Scientist, Machine Learning Engineer как в российских, так и в зарубежных корпорациях. Интерактивные практические занятия на программе дают возможность сконцентрироваться на решении бизнес-задач от заметных игроков рынка и быстро расти в профессии, строя карьеру еще во время учебы.

Дизайн магистратуры Master of Computer Vision объединяет актуальные исследования в области искусственного интеллекта, анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение, а также современные практики в сфере компьютерного зрения: методы обработки, анализа и синтеза изображений и видео. Цель магистратуры — подготовить специалистов, которые смогут работать в любых проектах, связанных с распознаванием объектов, созданием 3D-реконструкций и фотофильтров, мобильных приложений для распознавания предметов на фото и видео, внедрением CV на всех типах производства в промышленности, ритейле, медицине, банкинге и пр.

Платформа развития

Сегодня более 6 млн студентов в мире получают высшее образование в онлайн-формате. Программа «Магистр по компьютерному зрению» объединяет студентов с математическим или IT-бэкграундом из разных стран мира. Помимо России, география студенческого сообщества представлена Саудовской Аравией, Вьетнамом, Китаем, Румынией, Францией и пр. Обучение в магистратуре проходит на платформе Smart LMS и занимает 20–30 часов в неделю. За два года будущие магистры проходят 16 курсов и готовят столько же проектов для финального портфолио. Несмотря на то что обучение ведется дистанционно, для студентов открыт учебный офис: быстрая обратная связь доступна в чатах и на форумах, на живых синхронных сессиях. Кроме того, на программе отведено специальное время для общения с преподавателями за рамками лекций — еженедельные Live Consultations. Будущие специалисты в области компьютерного зрения пользуются всеми возможностями, которые университет предлагает офлайн-студентам, — от доступа к информационным ресурсам НИУ ВШЭ до отсрочки от армии, от свободного посещения четырех кампусов Вышки до участия в активностях и событиях. По окончании обучения студенты онлайн-программ получают диплом о высшем образовании с приложением к диплому на английском языке.

«Я бакалавр и магистр социологии с четырехлетним опытом работы в сфере аналитики данных. Три года занимал позицию дата-аналитика, сейчас уже год работаю в Германии дата-сайентистом в сфере электронной коммерции. Решил поступать в магистратуру Вышки по ряду причин. Во-первых, я действительно увлечен компьютерным зрением: как только услышал о новой онлайн-программе Вышки, очень заинтересовался. Во-вторых, преподавательский состав университета по-настоящему силен. В-третьих, глубина погружения в предмет на программе беспрецедентна. Ну и, наконец, получение высшего образования — прекрасное средство борьбы с синдромом самозванца», – Александр Бызов, студент 2-го курса программы.

Материал подготовила Екатерина Зиньковская, Дирекция по онлайн-обучению ВШЭ.