Журналисты Enter часто пишут о командах и предпринимателях, которые прямо сейчас делают Казань и Татарстан лучше. В этот раз мы решили обратить внимание на тех, за кем будущее города и республики. Серия материалов «Зумер в зуме» посвящена молодым людям, которые только учатся находить решения и создавать технологии.

Следующий герой рубрики — 19-летний Андрей Мусташкин из Казани. В школе он стал призером двух олимпиад по физике, а в прошлом году поступил на бакалаврскую программу AI360 от Яндекса и Сбера и попробовал создать ИИ-инструмент для медицины. Как Андрей выбирал профессию, что думает об образовании в сфере искусственного интеллекта и чем хочет заниматься в будущем — читайте в большом сторителлинге от первого лица.

Как я выбирал специальность

С младших классов мне нравились точные науки: в начальной школе я увлекался математикой, в средней — информатикой, физикой и химией. Это было не просто базовое изучение. Я участвовал в олимпиадах, то есть посвящал много свободного времени дополнительному образованию.

Подготовка к олимпиадам отнимает много сил, поэтому в старших классах нужно было выбрать фокусный предмет. Им стала физика — в школьном возрасте это самая интересная и развивающая голову дисциплина. Я участвовал во Всесибирской олимпиаде школьников и Олимпиадах КФУ, ездил в «Сириус» на программу по физике и даже думал стать физиком-ядерщиком.

Последние годы все говорили об ИИ. Я начал изучать это направление, насколько возможно между олимпиадами и уроками. Оказалось, что работа с ИИ связана с математикой — предметом, в котором я был уверен.

Передо мной стал выбор: продолжить заниматься фундаментальной физикой — направлением, в котором я много понимал, или бросить себе вызов и связать профессию и жизнь с ИИ. Так среди приоритетных специальностей для поступления, кроме классических физических в МИФИ, появились «Математические основы ИИ» в Университете Иннополис и программа AI360.

Об AI360 рассказывали на дне открытых дверей в Университете Иннополис. Это бакалаврская программа по ИИ от Яндекса и Сбера в сотрудничестве с четырьмя (с 2025 года — с пятью) крутыми вузами страны. В списке преподавателей были заявлены эксперты из бизнеса, в учебном плане — много практики, а среди возможностей для студентов — доступ к технологиям бигтехов, академическая мобильность, участие в международных конференциях и стипендия 40 000 рублей.

В отличие от других программ, куда я просто отправил результаты олимпиад, на AI360 отбирали еще и по собеседованию. Хотя на встрече не проверяли узкие знания по ИИ и смотрели больше на мотивацию, я ни на что не надеялся: в Университете Иннополис на программе было всего 10 мест, кому нужна моя физика? Я честно сказал, что у меня базовые навыки и я только-только прошел курс по введению в машинное обучение. Когда пришли результаты, удивился и обрадовался.

Как прошел первый год обучения

Моя профессия быстро меняется. Только представьте: недавно все обсуждали генеративные нейросети как что-то революционное, а сегодня это привычный инструмент. Поэтому нас учат не просто определенному набору навыков, а умению быстро осваивать новые, анализировать, как и куда движется индустрия, быть гибкими и адаптивными.

Лекции посвящены в основном фундаментальным курсам: математическому анализу, алгоритмам, структурам данных, машинному обучению. На лабораторных мы учимся проектировать решения в сфере генеративных технологий, применять ИИ-модели, работать с компьютерным зрением и автономными системами.

Мне нравится концепция программы тем, что здесь делают акцент как на прикладной математике, так и на научных знаниях. Пока я стараюсь уделять внимание обоим направлениям. В будущем мне придется выбрать, чем заниматься и кем быть в итоге: AI-архитектором или ML-исследователем. Первые разрабатывают и внедряют ИИ в самые разные процессы: от сельского хозяйства и финансовой аналитики до ветеринарии и систем умного дома. Вторые — изучают Computer Science и исследуют новые подходы в ИИ.

У нас немного домашки. Здесь такой принцип: студентам дают возможности, как ими распорядиться — каждый решает сам. Если ты заинтересован в результате, будешь делать больше заданий, ходить на лекции и лабораторные других курсов. Можно закрываться, а можно — развиваться. Я выбираю второй вариант. Да, у меня мало свободного времени, иногда мне бывает сложно, но это мой выбор.

Один из шансов стать круче — поучаствовать в очной проектной школе. Последняя прошла в феврале. В течение двух недель моя команда слушала лекции и работала над реальным кейсом — учила ИИ-модель находить снимки МРТ одного человека. Это поможет восстанавливать по какой-то причине поврежденные и неразмеченные данные. Формат, когда ты работаешь в окружении единомышленников, суперэффективный: у тебя нет шанса отсидеться, ты обязательно узнаешь и пробуешь новое.

Чем думаю заниматься после учебы

Искусственный интеллект быстро меняется, поэтому осваивать инструменты нужно как можно оперативнее. С этой мыслью я подал заявку на студкемп Яндекс Образования — двухнедельный очный интенсив «Управление данными» в ИТМО. За время работы над проектом я надеюсь лучше разобраться в ИИ и, может быть, выбрать нишу, в которой хочу работать.

Пока меня вдохновляет тема здоровья и медицины. В этой сфере много технологий на базе ИИ, но еще больше предстоит разработать. Я бы хотел в этом поучаствовать и создать системы с очевидной пользой для людей.

В медицине большая выборка данных — то что нужно ИИ. Например, алгоритмы уже научились анализировать снимки. Вопрос в точности: пока она не будет выше, чем у 99,99% врачей, практика не станет массовой. Мы как никогда близки к этому. Сложность в том, что ИИ работает тем лучше, чем больше у него данных. А любая информация о пациенте считается персональной и охраняется законом. Уверен, мы разберемся с этим в ближайшие годы и создадим ИИ-модели, которые изменят индустрию.

Текст: Ксения Монастырская
Комиксы: Айгуль Мирханова