Отзывы об Университете искусственного интеллекта. AI стажировки

5

5

4

3

2

1

AI стажировки - формат практики от Университета искусственного интеллекта. Студенты участвуют в разработке реальных AI проектов для настоящих заказчиков с первых месяцев старта обучения.

30 отзывов

29 отзывов

1 отзыв

0 отзывов

0 отзывов

0 отзывов

По отзывам

Такой практики мне не встречалось ни на одних дистанционных курсах: чтоб практика была в настоящей компании и заключалась в создании реального проекта, под реальные потребности. Когда узнала, где мне предстоит стажироваться, я, если честно, потеряла дар речи. О таком я даже мечтать не могла. И проект реально лежит в сфере моих интересов, что служит дополнительным стимулом успешного прохождения.

Мариночка

16 июня

Огромный плюс - это реальные стажировки в компаниях, чтобы проверить свои силы на настоящих проектах. Я продолжаю обучаться, записалась на стажировку.
Рекомендую УИИ для дисциплинированных людей, которые умеют самостоятельно обучаться и брать на себя ответственность за свои результаты.

lova999

29 августа

Я попала на стажировку по распознаванию текста на изображениях в самом конце базового курса, где сразу поняла, что реальные проекты требуют не только теоретической базы, но и опыта работы с готовыми сетями. Мы использовали yolov5 (предобученную сеть отслеживания объектов), которая сформировала наилучшие метрики. Большое количество настраиваемых параметров требует практических навыков работы с ними, что не входило в уроки курса. Так что стажировки могу рекомендовать всем студентам. Вам понравится такой режим работы, когда прямо по ходу дела можно обсудить с коллегами, участвующими
в проекте, и тимлидом все «узкие» места.

Эльвира

12 ноября

Стажировка в EuroAuto: определение веса детали и VIN номера в ПТС

Очень понравилась тематика и при этом умеренная сложность для первой стажировки, сначала казалось, что будет сильно сложнее. Также очень комфортно было работать с нашим куратором, который не только подсказывал по всем вопросам, но и отлично мотивировал команду, персонализировано помогал, как совсем новичкам, так и более опытным коллегам. Огромное спасибо за интересную стажировку!

АНДРЕЙ

16 июня

Стажировка в ООО “Зеница”: идентификации пациента по радужной оболочке глаза

Участие в стажировке позволяет взглянуть на работу в составе проектной команды. Ты взаимодействуешь с представителями заказчика, техническим руководителем и с коллегами-студентами. Реальная работа в проекте ставит перед участниками разнообразные задачи, которые необязательно присутствуют в учебных материалах. Приходится искать решение таких задач на лету, участвовать в мозговом штурме. Это развивает в ускоренном темпе, расширяет кругозор, дает возможность применить полученные знания на практике и закрепить их. Ну и кроме того, лично для меня очень важно иметь возможность сослаться на успешно завершенный проект при последующем трудоустройстве.

АНДРЕЙ

3 Декабря

Стажировка в Intemsys: определение глаукомы по снимку глаза

Для меня участие в проекте по системе «Selector» (прототип системы, реализующей функцию подбора (поиска) однотипного товара) было первым опытом в качестве стажировки в области ИИ. Перед старом были сомнения «смогу ли и хватит ли понимания и навыков, чтобы подступиться к реальной задаче». Но с самого начала наш тимлид и другие участники группы развеяли все мои сомнения. Мой итог - я подготовил первый свой рабочий прототип решения реальной задачи.

Роман

14 июня

Стажировка в LegpromRF: разработать прототип системы, реализующей функцию подбора (поиска) однотипного товара

Интересно было поработать с реальными данными и бизнес-задачами. Работа в команде и обмен опытом позволили узнать новые детали про preprocessing, feature selection и обучение моделей.

Ариэл

17 июня

Стажировка в Inspectrum Clinic: решение задачи классификации профпригодности пациента на основе результатов медицинской комиссии

Когда я проходил обучение, то формата стажировок ещё не было. Первую предложили незадолго до защиты диплома. Впечатления от стажировки у меня сугубо положительные. Я узнал много нового, прокачал навыки. Работа в команде проходила в параллельном режиме и последовательно. Созванивались, искали общими усилиями решения, делились находками, спорили. Считаю такой формат обучения правильным. Недостаток практики — бич современной системы образования.

Алексей

7 декабря

Стажировка в НМЖК: оптимизация погрузки фур

Я обучался в Лондоне на магистратуре «Big Data and Machine Learning». Стоимость обучения составила 2 млн. руб. за 1 год. За этот год мы получили знания по теории, узнали, как конвертировать рукописные цифры и сортировать спам в почте. Если сравнить это с УИИ, то это совсем другая история. Университет создал уникальный продукт. Стажировка — это не решение задачек после работы. У тебя есть конкретная задача, конкретный клиент и срок. Это лучший способ прокачать себя за 3 месяца. Сам факт того, что ты делаешь продукт, который будет использовать в больнице — это очень круто. Ты заряжаешься этим, заряжаешься от работы в команде. Могу честно сказать, что у вас очень сильный продукт, даже в рамках Великобритании.

Денис

22 января

Стажировка в Республиканском кардиологическом центре: система индивидуального прогнозирования дозировок препарата при антикоагулянтной терапии

Знания реализуются только через постоянную практику. В реальной жизни задачи не будут точно такими же, как в учебнике. Всегда есть свои особенности и нюансы. Выполняя реальный кейс придется не только использовать полученные знания, но и искать новые методы и пути решения. Именно практический опыт является ключом к профессионализму. В реальных кейсах мы учимся взаимодействовать с другими разработчиками, понимать их и свои сильные и слабые стороны и оптимизировать командную работу. Более того, мы учимся понимать заказчика и его нужды, искать решение исходя из них, а не из своих представлений о предмете

Елена

2 февраля

Стажировка в 1С-Рарус: определение контрагента по записи в 1С

Только в УИИ внедрена прогрессивная методика обучения - стажировки, основанные на решении реальных задач (т. е. создание и внедрение нейронных сетей) для крупных, известных организаций, как например: Камаз, 1С:Рарус, РосГеология, НМЖК, РУДН и т. п. Список известных организаций, для которых УИИ разработает и внедрит Нейронные сети будет всё время расширяться: на очереди - РосТелеком, в приоритете УИИ - социально-значимые медицинские нейронные сети, например для диагностики глаукомы или расшифровки ЭКГ и помощи врачам по назначению лекарств.
Такие стажировки позволят (за время обучения) выпускникам УИИ, получить (под руководством опытных тимлидов) опыт четырёх реальных разработок и внедрений в 4-х известных организациях, т. е.: или быть приглашенным на работу в одну из эти организаций, или иметь блестящее портфолио и соответствующий реальный опыт разработки, что намного превосходит просто решение обычных учебных домашних заданий, практикуемое на других учебных курсах.

18 декабря

Получил интересный опыт, в работе с изображениями, их аугментацией и развертыванием в плоскость. Интересная задача и отличный опыт. В целом задача выполнена и остаётся только ее до оформить и добавить комментарии. Спасибо за возможности и информацию, переданную для обучения и разбора.

Евгений

4 июня

Стажировка в ООО “Зеница”: идентификации пациента по радужной оболочке глаза.

Окончательно решился пойти на курс по нейросетям в середине апреля. До этого несколько месяцев изучал, что вообще предлагают на данную тематику в моменте. Смотрел в сторону скиллбокса и курсеры, но в итоге остановился все равно на УИИ. Вызвал доверие тот факт, что обучение проводится всего по двум специальностям. То есть ребята не распыляются, а развивают конкретную тему, вкладываются в нее интеллектуально. К тому же, была возможность пообщаться с выпускниками курса. Выяснилось, что насчет трудоустройства это не только обещания. Лично знаю двух парней, которые сейчас спокойно работают в компаниях, где стажировались. Вот и я на стажировку возлагаю большие надежды. Но даже если не выгорит, все равно останусь в плюсах.

Илья

15 мая

Стажировка была интересная и полезная, особенно мне, врачу. Получен дополнительный опыт использования НС (hard-skills) во врачебной практике, а именно: предобработка медицинских данных (работа с врачебными кодами МКБ, текстовым представлением диагноза, вредными факторами и др.) и создание на их основе, при помощи механизмов DL, рекомендательной системы для профпатологов. При достаточной базе и корректировке архитектуры, подобная система будет весьма полезна врачам и может иметь коммерческие перспективы. Также получен опыт (soft-skills) совместной работы (на git) и общения в команде с тим лидом (zoom встречи, общение в tg).

Артем

10 июня

Стажировка в Inspectrum Clinic: решение задачи классификации профпригодности пациента на основе результатов медицинской комиссии

Приобрел курс перед новым 2023 годом по новому тарифу. Отличные условия приобретения в рассрочку, условия самого курса включают в себя гарантию трудоустройства, 4 стажировки с реальными компаниями, т. е. считай участие в 4 реальных проектах еще во время учебы. Вишенкой на торте является выкуп стоимости курса, после обучения по основному курсу, сдачи экзамена и защиты диплома, УИИ устраивает к себе на работу и платит з/п пока не окупится стоимость курса. Шансов не купить курса не было :)

pomaha399

27 февраля

Лично для меня в данной стажировке наиболее интересной была тема разведочного анализа данных и подготовки датасета для использования в нейросети. Я получила ценный опыт в структурировании сырых и зашумленных данных, а также оптимизации датасета для загрузки в нейросеть. В связи с тем, что дататсет заказчика был значительно разбалансирован, приходилось искать нестандартные подходы для решения поставленной задачи, и это, в свою очередь, привело к более глубокому погружению в тему парсинга табличных данных и использованию библиотек python.
Также в процессе стажировки были проработаны такие темы как формирование гипотез, на основе имеющихся данных, построение моделей нейросетей, пробная работа с AutoML. Четкость и структурированность процесса стажировки, позволили максимально эффективно использовать личные и командные ресурсы для решения поставленных задач. Интересные решения участников проекта, позволили расширить кругозор в области методов и приемов, применяемых в области обработки данных и разработки нейросетей.

Алеся

12 июня

Стажировка в Inspectrum Clinic: решение задачи классификации профпригодности пациента на основе результатов медицинской комиссии

Данная стажировка дала неоценимый практический опыт построения нейронных сетей. Стало понятно с какими проблемами сталкивается "нейронщик" в своей повседневности. Оказалось, что этап подготовки данных к обучению может занимать куда больше времени чем подбор гиперпараметров самой НС). Так же эта практика показала, что ограниченные ресурсы не проблема, и есть множество вариантов решения этой задачи.

Основные выводы, которые я смог для себя сделать:

1. Изучай, что было сделано до тебя:
Перед началом работы нужно изучить все основные технологии компьютерного зрения. Просмотреть готовые решения для выполнения данной задачи. Изучить конкурсные работы с похожими задачами. Изучив все это стало понятно, что область компьютерного зрения развивается либо путем появления новых революционных технологий, что происходит не так часто. Либо путем совмещения уже имеющихся технологий.

2. Правильная систематизация - залог успеха:
Можно долго и упорно пытаться улучшить имеющуюся модель и потратить на это слишком много времени. Перед тем как приступать к разработке архитектуры, нужно обязательно создавать дерево возможных решений. Это позволит попробовать больше вариантов реализации, и даст возможность совместить несколько самых удачных решений, что приведет к лучшему результату.

3. От простого к сложному:
Как оказалось не всегда самая большая и современная архитектура НС будет давать самый лучший результат. Чаще небольшое количество слоев справляется лучше.

4. Ведение журнала экспериментов:
Для того чтобы точно понимать какие параметры влияют на результат, необходимо ведение журнала экспериментов.

5. Автоматизация наше все:
Представьте, что Эдисон при создании своей лампочки мог бы автоматизировать процесс и не заниматься заменой каждой нити накала самостоятельно, насколько бы это ускорило процесс? Зачастую создание НС связано с большим количеством экспериментов и тратить время на запуск нового эксперимента слишком расточительно. Если процесс можно автоматизировать, то это нужно сделать.

Антон

15 июня

Стажировка в LegpromRF: разработать прототип системы, реализующей функцию подбора (поиска) однотипного товара

Стажировка позволила дополнить свои навыки работы с реальными задачи, а именно:
- форматы и требования технического задания (постановка задачи, ограничения, критерии и требования к модели);
- порядок взаимодействия с членами команды;
- работа на GitHub;
- выработка структурного подхода к решению задачи (задание->разработка гипотезы->подбор инструментов для реализации->выводы)
Особенно понравился период подготовки к стажировке, данный этап позволил преодолеть трудности в остановке процесса обучения в УИИ (нас не кинули как «слепых котят» в огонь, а дали экспресс-подготовку с подробным разбором тем).
Дополнительно в ходе стажировки оттачивался навык работы с учебным материалом и документацией по библиотекам.
Мотивацией к дальнейшему изучению учебного материала послужило:
- получение реальных результатов;
- работа с задачами из смежных наук, например, такие как медицина.

Алексей

4 июня

Стажировка в ООО “Зеница”: идентификации пациента по радужной оболочке глаза.