Интервью с преподавателем: Александр Отченашенко

Как применяют технологии искусственного интеллекта в медицине? Об этом рассказывает наш аспирант и победитель конкурса «Молодой преподаватель НИЯУ МИФИ» – Александр Отченашенко. С ним и его курсом по машинному обучению знакомы или скоро познакомятся все студенты программы «Высокотехнологичные диагностические системы». О том, как строится его уникальный курс и как он сам в своих проектах применяет технологии компьютерного зрения в медицине – читайте в интервью

Добрый день! Расскажите, пожалуйста, о себе.

— Добрый день! Меня зовут Александр Отченашенко, я аспирант и ассистент кафедры компьютерных медицинских систем. Специализируюсь в области компьютерного зрения в медицине и стремлюсь внести свой вклад в развитие искусственного интеллекта в медицине.

Вы ведете научную деятельность помимо преподавательской работы?

— Да, помимо преподавательской деятельности я также занимаюсь научными исследованиями. Это позволяет мне не только расширять собственные знания, но и делиться последними достижениями в данной области с моими студентами.

Расскажите подробнее об области своей работы.

— Моя научная деятельность сосредоточена в области компьютерного зрения в медицине, где я изучаю нейросетевые технологии применительно к онкодерматологии. Эти исследования направлены на помощь врачам в диагностике новообразований кожи.

Расскажите, пожалуйста, о предмете вашего курса.

— Мой курс называется «Основы машинного обучения». В его рамках мы погружаемся в изучение теоретических основ машинного обучения и его практическое применение в решении реальных задач, особенно акцентируя внимание на обработке данных, нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения. Этот курс дает студентам глубокое понимание механизмов работы машинного обучения и его приложений.

Он является практическим или теоретическим?

— Курс является практическим, что обеспечивает студентам необходимые навыки для работы с реальными данными, разработки и тестирования моделей машинного обучения, что крайне важно для их будущей карьеры в области данных, искусственного интеллекта и разработки программного обеспечения.

В рамках какой образовательной программы и на каком году обучения преподается ваш курс?

— Этот курс преподается в рамках направления 12.03.04 «Биотехнические системы и технологии» образовательной программы «Высокотехнологичные диагностические системы», направленной на подготовку специалистов в области разработки и применения современных биомедицинских технологий, включая искусственный интеллект в медицине. Студенты знакомятся с курсом на 4-м году обучения, когда они уже имеют достаточные знания в области информатики, программирования и биомедицины, что позволяет им успешно осваивать более сложные дисциплины, такие как машинное обучение.

Какие компетенции получают студенты после прохождения вашего курса?

— После прохождения курса студенты получают компетенции в области разработки и применения моделей машинного обучения, анализа данных и компьютерного зрения, что необходимо для работы в сфере биомедицинской инженерии, исследований и разработки медицинских приложений.

Как эти компетенции применяются в процессе трудовой деятельности?

— Эти компетенции находят прямое применение в процессе трудовой деятельности при создании систем поддержки принятия решений для врачей, разработке диагностических инструментов на основе искусственного интеллекта и анализе медицинских данных.

В каких сферах, кроме работы по специальности, можно будет применить компетенции, полученные на вашем курсе?

— Полученные на курсе компетенции могут быть применены не только в медицине, но и в других сферах, где требуется анализ данных и применение машинного обучения. Включая, но не ограничиваясь ими, финансы, ритейл и исследования пользовательского опыта. Это делает подготовку студентов максимально универсальной и востребованной на рынке труда.

Могли бы вы дать какой-нибудь совет студентам и абитуриентам?

— Мой совет студентам и абитуриентам – не останавливайтесь на достигнутом, постоянно расширяйте свои горизонты и ищите новые возможности для обучения и самосовершенствования. Особенно важно уделять внимание практическим навыкам и работе над реальными проектами, так как это позволяет лучше понять и применить теоретические знания на практике. Не бойтесь браться за сложные задачи и экспериментировать – так вы сможете открыть для себя новые направления в науке и технологиях.