В выходные на Digital Bridge в рамках Talent Bridge прошла панель «From Olympiads to World-Class R& D: как построить экосистему для экстраординарных талантов». Участники обсудили, почему нужно вкладываться в подготовку начинающих специалистов в IT и AI несмотря на то, что многие базовые задачи уже решают ИИ-ассистенты, а также — как поддерживать таланты. Одним из спикеров стал Радослав Нейчев, руководитель группы ML-разработки лаборатории ИИ Yandex, член академического совета и преподаватель ML School Kazakhstan — программы подготовки специалистов в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, которую Yandex Qazaqstan совместно с Alem.ai Foundation и Astana Hub открыли в этом году. Радослав ответил на вопрос через аналогию с эволюцией языков программирования: писать низкоуровневый код сегодня почти не приходится, но ценность навыков проектирования сложных систем от этого не исчезла — она просто переместилась на новый уровень. Новые инструменты не отменяют фундамент, а позволяют строить системы сложнее. Участники дискуссии также отметили, что обязательное условие развития ИИ в стране — не только внедрение новых технологий, но среда, в которой появляются специалисты, способные такие решения создавать и применять. При этом важно, чтобы подготовка соответствовала актуальным вызовам индустрии. По словам Радослава, такие программы, как ML School Kazakhstan, помогают находить и развивать талантливых ребят. В ML School участники смогут учиться у инженеров высокого уровня и получать не только фундаментальные знания, но и практический опыт: разбирать подходы, которые используются при создании реальных ML-систем как в Казахстане, так и во всем мире, и узнавать о профессиональных тонкостях, которые сложно получить из учебников. В качестве примера таких систем можно привести роботизированную доставку и беспилотное такси Yandex Qazaqstan, в основе которых лежит машинное обучение. Эти технологии также показали на Digital Bridge. Написано/составлено Ерлан Абдуллаев