Завершила работу Школа интеллектуального анализа экспериментальных данных, организованная при поддержке Фонда Потанина на факультете бизнес-коммуникаций и информатики Иркутского государственного университета. Удостоверения о повышении квалификации получили 32 участника, в том числе сотрудники ИСЗФ СО РАН: Юрий Ясюкевич, Ольга Михайлова, Илья Едемский, Александр Рубцов, Роман Марчук, Михаил Прикоп, Дмитрий Шубин.

Руководил Школой заведующий лабораторией исследования динамических процессов в ионосфере ИСЗФ СО РАН, доцент кафедры естественнонаучных дисциплин факультета бизнес-коммуникаций и информатики ИГУ, кандидат физико-математических наук Олег Бернгардт.

- Под интеллектуальным анализом данных понимают методы, которые в обиходе часто называются искусственным интеллектом, - отметил один из слушателей Школы, доктор физико-математических наук Юрий Ясюкевич. - Бум его использования в самых разных областях говорит о высокой эффективности этих методов, а также о том, что современный исследователь должен иметь их в своем арсенале.

Образовательная программа включала в себя три модуля: программирование на Python, анализ данных и машинное обучение, индивидуальный проект. Первые два модуля образовательные, третий – научный: слушатели Школы делали индивидуальные научные проекты. По ряду материалов имеется хорошая перспектива для подготовки научных статей.

Обучение проходило на базе научной библиотеки ИГУ. Записи всех занятий доступны в канале https://t.me/+IF9EZZNgSDBlN2My

Участники Школы поделились впечатлениями об образовательной программе. Кандидат физико-математических наук Александр Рубцов отметил:

- За последние годы объемы научных данных многократно увеличились, и проанализировать их самостоятельно уже не представляется возможным. На пройденном курсе нам рассказали, как можно сберечь свое время, но при этом не снизить качество анализа данных. Я планирую начать применять полученные знания на практике уже в ближайшее время.

- На научных конференциях все чаще упоминается машинное обучение и использование искусственного интеллекта для обработки больших объемов данных. Благодаря обучению в школе, я обнаружила, что это доступный и понятный инструмент для работы. Всего за четыре месяца нас научили пользоваться методами интеллектуального анализа данных. И я уже применяю изученные методы в своей научной работе, - подчеркнула кандидат физико-математических наук Ольга Михайлова.

- Как редактор ряда ведущих научных журналов, я вижу гигантский рост публикуемых статей, связанных с машинным обучением, для задач физики атмосферы и навигационных систем (таких, как GPS, ГЛОНАСС), да и в других областях аналогичный рост нельзя не заметить. Команда для Школы собралась очень сильная: преподаватели сумели за очень короткое время ввести всех нас в эту область, помочь систематизировать знания, кого-то с нуля фактически научить программировать. В это даже как-то не верилось на первых порах. Но результат говорит сам за себя. Небольшой проект уже подготовлен. Чтобы довести до полноценной статьи, нужно, конечно, время, но понятно, куда двигаться. Вообще, такое начинание – Школу анализа данных для уже подготовленных специалистов в разных областях – надо бы продолжить: хороший и полезный получился проект, - заметил Юрий Ясюкевич.