Программируй будущее: студент МАИ Максим Базулев — о реальной IT‑практике на «цифровой кафедре»

Фото: Пресс-служба МАИ / Личный архив

В современном мире цифровые технологии становятся ключевым инструментом решения задач в самых разных сферах — от космических миссий до экологии и бизнеса. В Московском авиационном институте «цифровая кафедра» даёт студентам любых направлений — от аэрокосмических до гуманитарных — возможность освоить востребованные IT-навыки, научиться работать с данными, программировать, применять машинное обучение и анализировать большие массивы информации. Поступить на неё можно со второго курса бакалавриата. Обучение на кафедре длится девять месяцев и заканчивается выдачей диплома о профессиональной переподготовке, дающей право работы по IT-специальности. Студент института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» Максим Базулев рассказал о своём опыте обучения и о том, почему дополнительные цифровые навыки — отличный старт для карьеры.

Как ты узнал про «цифровую кафедру» и почему решил записаться?

Об этом мне рассказали одногруппники. Что здесь не просто лекции, а именно практическая работа с реальными задачами — например, с обработкой спутниковых снимков и созданием умных моделей. Я давно хотел развивать IT-навыки, чтобы не только знать теорию, но и уметь применять её в жизни. «цифровая кафедра» оказалась именно тем, что искал.

Были ли у тебя сомнения перед началом? Трудно ли совмещать с основной учёбой?

Конечно, я волновался, хватит ли времени. Учёба в МАИ сама по себе довольно интенсивная, а тут дополнительная нагрузка. Но программа и примеры кейсов вдохновили попробовать. Баланс — самая большая сложность. Иногда приходится очень чётко планировать день и распределять задачи, чтобы успевать и на кафедре, и по основной программе. 

Что тебе больше всего нравится в обучении?

Мы работаем с обработкой изображений, учимся создавать и обучать модели машинного обучения, программируем на Python, а также строим архитектуру сложных IT-систем. Самое ценное – возможность сразу применять полученные знания на практике: писать код, анализировать данные и видеть результат. Когда наша модель научилась точно распознавать типы леса — это было здорово! Чувствуешь, что делаешь что-то значимое и полезное.

Расскажи подробнее про этот проект 

Мы с несколькими другими ребятами курса готовим проект в рамках итоговой аттестации. Мы создаем систему, которая с помощью нейросетевых технологий умеет распознавать, какие деревья растут на определённой территории. Она обрабатывает снимки с дронов и спутников, определяет тип растительности и собирает данные для дальнейшего анализа. Это поможет следить за состоянием лесов и предотвращать их деградацию. У каждого участника проекта своя роль. Я отвечаю за разработку архитектуры системы.

Что бы ты посоветовал тем, кто ещё сомневается — стоит ли идти на «цифровую кафедру»?