Отзывы об Университете искусственного интеллекта. AI стажировки

5
5
4
3
2
1

AI стажировки

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

  • Новые стажировки стартуют каждый месяц
  • Команда - 15-20 человек
  • Уже разработано > 40 проектов
49 отзыва
47 отзыв
2 отзыва
0 отзывов
0 отзывов
0 отзывов
По отзывам

Отзывы участников об AI стажировках от Университета искусственного интеллекта

Проходил курс ChatGPT-Professional !
Очень понравился подход самого университета в том, что все вопросы по программе быстро находили ответы!
Во время обучения предоставляется стажировка на реальных проектах, которые в дальнейшем используются компаниями. Я участвовал в стажировке для Wildberries.
Отличный тимлид, помогал с задачами и распределением стажеров по задачам.
Благодаря распределенной команде получил знания в разных сферах проекта.
Решали задачи от составления базы знаний, до формирования роли и образа бота.
Проводили исследования по применению различных технологий повышения качества ответов бота, а также сравнивали ChatGPT и GigaChat.
Тем кому нужны быстрые знания, с возможностью закрепить на практике, очень рекомендую Университет Искусственного Интеллекта.
2 апреля
Я студент Университета и очень благодарна, что он такой есть! Раньше я и думать не могла, что смогу пойти в айти)) Мне всегда нравилась эта сфера разработок, программ, но я считала, что для меня это совсем не доступно. Когда я увидела рекламу вебинара, то просто захотела посмотреть, что там и как. Зарегистрировалась. Потом я передумала идти, напугавшись, что и слова не смогу понять. Здесь мне позвонили и пригласили на бесплатную встречу тет-а-тет с экспертом (а для меня это лучше всего)где я узнаю простым языком что это и как я могу сменить профессию, и на ней- то как раз я и поняла! Эта тема мне оказывается доступна! Я очень загорелась возможностями искусственного интеллекта, а их больше -чем я вообще могла представить. Как же круто, что я сюда попала! Спасибо нашим кураторам! Всегда помогут, направят, проверят, подскажут, на личных встречах разбираем, что не поняла и вновь мне всё проговаривают. Есть и чаты, и зум-встречи общие, и зумы индивидуальные, и вопросы по обучению в ЛК можно все решить, И есть стажировка! Это круто!! Недавно завершилась моя первая стажировка на реальном проекте!! Наша команда под руководством тим- лида Светланы Луневой добилась классного результата! Я была в такой команде, где другие участники были с опытом и без, я узнала много нового, интересного, меня эта стажировка ещё больше вдохновила! Хочу учиться ещё и ещё.

31 марта
Года три назад я начал изучать искусственный интеллект вместе с "Университетом Искусственного интеллекта". Процесс давался по разному: где-то изучение шло легко, а где-то было похоже на штурм отвесной стены.... Но задача дойти до конца выполнена и диплом получен. Сферу деятельности я не сменил, и продолжил работать учителем информатики в лицее.
На стажировку пошел потому, что считал Object Detection слабой стороной своих знаний. Хочу посоветовать всем - чтобы стажировка была для Вас полезной, недостаточно просто сидеть на вебинарах, нужно по полной участвовать в проекте, даже если сомневаетесь в своих знаниях! Писать программы, готовить датасеты, обучать нейронки и д.т.
Считаю что наша команда добилась впечатляющих результатов на стажировке. Мы создали не просто прототип, а разработали законченное графическое приложение, отвечающее требованиям заказчика. Вот написание графического приложения и внедрение в него обученной нейронной сети и было моей задачей.
Что делать с полученными знаниями, каждый решает сам. Я же продолжу помогать ребятам создавать собственные проекты связанные с искусственным интеллектом. А теперь в моем арсенале и знания по Object Detection.
Андрей Воронин
25 ноября
У меня ИП. Занимаюсь автоматизацией производства.
ИИ никогда не занимался до момента поступления в UI. Питоном тоже никогда не пользовался.
Испытываю проблемы со временем для изучения такого большого и нового материала в связи с занятостью на основной работе.
Поэтому особой пользы в работе стажировки принести не смог.

Однако, благодаря посильному участию и наблюдению как работает тимлид и команда при обсуждении и принятии текущих решений в работе над проектом,
я получил некоторое понимание процесса.
Наверняка различные приемы и полученные знания я смогу применить в дальнейшей работе.
При окончании работы получены хорошие результаты, а коды, которые создала команда в ходе различных экспериментов лично меня восхитили.
В команде были сильные участники, было у кого поучиться, однако я понял что мне еще далеко до такого уровня.

Стажировка это отличная идея, при участии в ее работе происходит структурирование всей той информации которая дается на курсе.
Это важно, потому что когда что то изучаешь, не понимая для чего это нужно, то знания не укладываются в систему и теряешься в объеме информации.
Теперь я уже лучше понимаю на что обратить внимание, а что мне не пригодится и можно сконцентрироваться на важном.

В общем участие в стажировке сильно расширила мой кругозор, однако я понял что мне больше подходит работа с изображением чем с данными.
Выбрал тему диплома по своей тематике - применение ИИ в процессе автоматизации.
Новая стажировка как раз по работе с изображениями. Теперь постараюсь глубже вникнуть в тему.
Алексей Бараненков
22 ноября
Учусь в УИИ с февраля этого года , на полном курсе по нейронным сетям .
Участвовала в стажировке - Система обнаружения запрещенных объектов на рентгеновских снимках . Стажировка оказалась для очень полезной , я разобралась и стала понимать тему обнаружения объектов , освоила фреймворки как Yolo8 , Keras , поняла принцип работы с фрейворками , поняла как работать со снимками и делать сегментацию объектов в программе CV , дошла до продакшен и работы в Studio Vision , как и для чего создавать Docker. Жалею , что с начала обучения не взяла стажировку , иначе бы сейчас намного быстрее продвинулась в обучении и не теряла бы время разбираясь со всем сама в одиночестве . Ранее программирование не изучала , это мой первый опыт , после стажировки появилась мотивация обучаться дальше и интерес к программированию возрос, даже настроение стало лучше , появилось желание учиться дальше .
Тимлид Алексей был терпелив и объяснял все детали и помогал.
Светлана Румянцева
17 ноября
О себе: в данный момент работаю в сфере инженерных изысканий под строительство. Начинал изучать ИИ в 2021 году на курсе университета "Data science и нейронные сети".
Помимо этой стажировки ещё участвовал в проектах "Идентификация пациента по радужке глаза" и "Обнаружение опасных предметов на рентгеновских снимках". Всем проектам могу дать только положительный отзыв, было очень интересно погружаться в задачи (особенно а медицину). Очень помогает понимание, что ты делаешь задачи не для галочки, а для реального дела; видеть как в конечном итоге работает система. Также плюсом является что задачи, как в реальной работе, не подстроены под тебя и чтобы их решить приходиться как-то исхитряться и придумывать что-то нестандартное, искать и использовать инструменты которых пока нет в программах курсов. В процессе постоянно появляются какие-то сложности и косяки, преодолевая которые, получаешь реальный опыт, который сложно получить делая задачки из дз и других учебных материалов.

По поводу курса "Data science и нейронные сети" также положительные эмоции. Очень нравится что они выполнены текстом, можно быстро найти то что нужно, не перелистывая часовое видео.
Смирнов Даниил
14 ноября
Я работаю разработчиком сайтов на заказ, изучаю ИИ примерно год в УИИ. Участвовал в стажировке на написанию нейро-помощника в техподдержку компании Киа. Предварительно я прошел курс Светланы Луневой по написанию нейро-помощников на ChatGPT и сдал все домашние задания, а также прошел часть уроков продвинутого курса по Нейронным сетям и Python в УИИ.
Стажировка позволила освоить инструменты парсинга, транскрибации видео, обработки данных и программирования ботов-помощников. Нам удалось сделать за три месяца три различных прототипа и сравнить их между собой по качеству ответов. Теперь владельцы автомобилей Киа смогут пользоваться нашим ботом для починки своего автомобиля, настройки программ, решения сложных вопросов.
Формат стажировки достаточно свободный и комфортный для участников, формулируются задачи на неделю и обсуждаются с тим лидом, при этом после выполнения обязательной части, многие участники делали что-то дополнительно (изучали доп. материалы и готовили дипломные работы). В целом большое спасибо Светлане и всем участникам. Желаю дальнейших творческих успехов.
Юрий Басов
06 ноября
В настоящее время работаю в области электроэнергетики. В УИИ начал заниматься с февраля 2023 года.
Данная стажировка про определение рекомендуемой дозы варфарина заинтересовала меня как реально востребованная задача, уже внедренная и требующая дальнейшего развития. Интересно было понять - что уже было сделано и почему необходима доработка. По результатам работы выделю следующее:

1. Интересная тема. Не для “галочки”. Реальная попытка снизить вероятность ошибки в чувствительной сфере.
2. Решение действительно требует применения инструментов машинного обучения, а также заставляет погрузиться в тематику подготовки датасетов и их расширения.
3 Качественная работа Артема Резера - поощрение инициативы, диалога. Задание возможных направлений поиска способов решения задачи. Отдельно отмечу использование тимлидом такого метода обучения как поручение одному из участников стажировки подготовки краткого доклада для всей группы по тем или иным вопросам, касающимся решаемой задачи. Например, мировой опыт решения подобной задачи или описание используемого в библиотеке машинного обучения генетического алгоритма.
4. Стажировка дает возможность увидеть опыт решения задачи более опытными участниками. Позволяет на конкретной понятной задаче изучить лучшие практики программирования сравнивая свои решения с решениями коллег. Это, на мой взгляд, одно из главных преимуществ стажировки.

Задача выполнена с хорошим результатам. Удалось улучшить точность предсказания дозы варфарина с 70% до более чем 85%.

Александр Ильенко
06 ноября
Заметил, что очень мало люди пишут о стажировках. А ведь это едва ли не одна из самых интересных частей обучения. Я сейчас как раз нахожусь на этом этапе. Нравится, что условия, в которых проходит стажировка, максимально приближены к реальности. Точнее это и есть реальная компания и реальный проект, который разрабатывается под конкретные задачи. Здесь сразу становится понятно, насколько полезны приобретенные на курсе знания и чего сам ты стоишь как специалист. Сразу можно понять, какие знания могут потребоваться у работодателя и что нужно подтянуть.
Булат
04 октября
Заметил, что очень мало люди пишут о стажировках. А ведь это едва ли не одна из самых интересных частей обучения. Я сейчас как раз нахожусь на этом этапе. Нравится, что условия, в которых проходит стажировка, максимально приближены к реальности. Точнее это и есть реальная компания и реальный проект, который разрабатывается под конкретные задачи. Здесь сразу становится понятно, насколько полезны приобретенные на курсе знания и чего сам ты стоишь как специалист. Сразу можно понять, какие знания могут потребоваться у работодателя и что нужно подтянуть.
Булат
04 октября
Обучение на курсе по нейросетям оказалось для меня чрезвычайно полезным и информативным. Как itспециалист с опытом я понимаю, что в нашей профессии, как, возможно ни в какой другой, необходимо идти в ногу со временем, постоянно актуализировать свои знания. Сейчас специалисты, владеющие пайтоном, в большой цене у работодателей. Вот и я решил расширить свой кругозор и повысить свою профессиональную конкурентоспособность. И курсы Python в УИИ очень помогли мне в этом вопросе. Если теорию еще можно найти и изучить самостоятельно (и то лишь в том случае, если вы в теме, умеете фильтровать и оценивать качество информации), то вот практика под чутким грамотным руководством - это действительно тот опыт, который можно получить только на хорошем обучении. Тут практика отличная, с пошаговыми разборами, примерами из реальных сфер применения. Есть даже стажировка по желанию. Я брал и не жалею. В работе над проектом и силы свои попробовал, и навыки отработал, и наладил новые контакты с людьми, с которыми мы в дальнейшем можем оказаться друг другу полезными.
Мирон Филимонов
02 октября
У меня неделю назад началась стажировка. Выкроить время для написания отзыва при моей сегодняшней загруженности было непросто. Тем не менее именно на этом этапе я считаю необходимым оставить свое мнение о курсе по нейросетям. Лично я считаю этот этап одним из самых важных во всем обучении и настоятельно рекомендую тем, кто пока еще сомневается или взял программу без стажировки, обязательно ее докупить. Особенно это касается тех, кто, как и я, планирует в дальнейшем связать свою жизнь с профессией разработчика. Это действительно уникальная возможность приобрести опыт и зарекомендовать себя в реальном секторе, которая дается далеко не на всех курсах и которую просто глупо упускать. Хоть и есть свои сложности даже при успешном освоении материала курса, но зато сразу понимаешь, чего ты реально стоишь как специалист и насколько в дальнейшем будешь конкурентоспособен на рынке труда.
Артем
01 октября
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.