Какие факультеты в КПИ ориентированы на подготовку специалистов в области интеллектуальных технологий (я имею ввиду использование алгоритмов классификации, кластеризации, теоремы Байеса и т.д, а также математический аппарат для всего этого)? Знаю есть на ИПСА «Системи штучного інтелекту», но по их описанию ничего не ясно. Буду благодарен за помощь.
Никакие факультеты не ориентированы. На многих факультетах есть курсы, в которых изучаются обрывки необходимых технологий, однако нигде нет полноценного продуманного курса, который бы позволял стать крутым специалистом. Да, сейчас вроде как на некоторых факультетах пытаются делать какие-то программы по Data Science/Machine learning, однако я слабо верю в успех этих начинаний. Факт таков, что учить львиную долю вещей придется самому. Особенно это касается новых подходов и технологий.
Тем не менее, я бы посоветовал пойти и получить хорошую фундаментальную базу по математике и/или физике. Это то, что необходимо будет так или иначе, и лучше это изучить в 18 лет, пока мозг хорошо готов воспринимать новые идеи и плодить собственные, чем делать это в 30, когда мозг уже куда менее пластичен. Это можно сделать, например, на ФТИ, ФПМ или ИПСА (где лучше — не знаю, решайте сами, сам заканчивал прикладную физику ФТИ). На базе полученных знаний (если вы действительно поствятите этому достаточное количество времени и усилий) изучить machine learning не будет представлять особого труда, все трендовые технологии на сегодняшний день очень высокоуровневые, и понимание математики чаще куда важнее знания любых языков программирования или структур данных.
Посмотрите вот тут
pma.fpm.kpi.ua/…y/admission/undergraduate
У вашому топіку типова помилка початківця(але так як ви початківець і тільки готуєтесь до втупу у ВУЗ, то все норм).
Суть помилки в наступному: ваша твердження «Я йду щоб мене навчили», не працює в реальності. По факту, вам на лекціях будуть давати часто допотопну дічь, яка дуже віддалена від реального життя і актуальних технологій. Вас будуть змушувати робити надумані лабораторні роботи і зазубрювати цю дічь, це все робиться тому, що програма не змінювалась багато десятків років і універ просто не може вигнати старих пердунів(бо шкода) і набрати нових преподів з актуальним знанням(бо нема з кого, а з тих хто є, ніколи не підуть на універську зарплатню).
Тому я, як людина, що закінчила ФІОТ 4 роки тому, раджу вибрати ІТ спеціальність, навіть не принципово яку саме і далі почати усвідомлювати, що 99% доведеться вчити самому.
Ви можете запитати: «А чому неважливо яку саме спеціальність?» і я вам дам відповідь: Бо ви ще занадто юний і з високою ймовірністю не до кінця усвідомлюєте, що хочете робити. Сьогодні в тренді machine learning, AI та багато інших новомодних слів, але не факт, що схочете цим займатись в подальшому і що вас не звабить інакший тренд, що з"явиться через рік.
Вас будуть змушувати робити надумані лабораторні роботи
это не плохо в своей сути, в реальности часто приходится делать что-то кем-то надуманное и часто платят зп за это, а не за то что вы занимаетесь вещами которые вам интересны.
99% доведеться вчити самому.
И так в любой свежой отрасли. И вообще новые знания появляются каждый день, быстрее их выучить самому, чем ждать пока кто-то выучит до уровня преподавания и передаст вам.
З одного боку так, скіл опановування інформації самостійно дуже корисний.
З іншого ж боку, я дивився на курсері лекції гарварду та деяких інших топових універів, де відразу на лекціях викладач дає актуальну інформацію, яку можна використовувати прямо вже і лабораторні роботи там схожі на те, що доведеться використовувати в реальному житті, а не проектувати гіперкуб гіперкубів( Русанова привіт ). Бо в наших реаліях студент має спочатку витратити час і сили на те, що б відходити лекції, на яких
Думаю, что по факту в достаточном объеме нет нигде, и не только в КПИ. В стандартном очном пакете обучения «олл инклюзив» никто особо углублятся не будет. Посему можно выбирать из любых айтишных факультетов и в плане обучения всему этому добру полагаться на себя.
Но, не все так плохо. Я точно могу сказать, что если это вам интересно, то вы сможете найти людей (в том числе и из преподавателей), которые смогут вам помочь и поделиться знаниями. Из своего опыта скажу, что когда я учился на фивте, то там был как минимум один преподаватель шарящий в этом (хотя курс лекций весьма поверхносный) + еще сами студенты делали доклады и лекции по тем же алгоритмам классификации и т.п., основываяясь на том что они для себя изучали или то, чем они занимались на работе.
там был как минимум один преподаватель шарящий в этом
Имя в студию!
В ІПСА від «систем штучного інтелекту» є лише назва
Мне кажется топовые знания в этой области можно получить только в УКУ
Вот пример учебного плана, где куча нужной математики — is.ipt.kpi.ua/…avch-plan-bak_FI_2012.pdf
DOU #tech
Вячеслав Белоус
Dmitry Danevskyi
Dmytro Sharadkin
Ювженко Денис
StupidMouse
Ювженко Денис
Alexander Kureniov
Yevhen Yevsyuhov
Саша Чепурной
Валерий Иванович
12 комментариев
Добавить комментарий Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев