Онлайн-магистратуры ТГУ

Как компьютерное зрение помогает находить дефекты, опухоли и мошенников 👆

Компьютерное зрение — одно из ключевых направлений современного искусственного интеллекта. Оно позволяет машинам интерпретировать изображения и видео и извлекать из них структурированную информацию. В статье:

🟦разбираем, как компьютерное зрение используется в ключевых сферах жизни;
🟦поясняем, на каких принципах основана работа таких систем,
🟦почему они становятся всё точнее и в чём заключается их практическая ценность.

Материал будет полезен тем, кто хочет понять, как современные ИИ-технологии уже сегодня решают ключевые задачи.

👉 читать статью

@onlinetsu

Решили узнать разницу между двумя трендовыми направлениями IT 💬

Когда говорят про ИИ, то Data Science и Computer Vision часто звучат в одном ряду, из-за чего создаётся ощущение, что это одно и то же. На самом деле это разные направления, которые решают разные задачи, но всё чаще работают вместе.

👥 Если говорить совсем просто, Computer Vision отвечает на вопрос: «Что находится на изображении?», а Data Science на вопрос: «Что это значит и что с этим делать дальше?».

Используя разные подходы, эти области пересекаются там, где изображения становятся источником данных для анализа и принятия решений.

@onlinetsu

С Днём студента! ✨

Онлайн-магистратура — это когда подготовка к сессии происходит между рабочими задачами, созвонами и жизнью.

Мы понимаем, что это не всегда просто, но если вы на этом пути — значит, это действительно вам по силам. Чтобы немного облегчить непростой месяц для всех студентов, мы решили поздравить вас с помощью мемов. Надеемся, вы улыбнулись

Желаем, чтобы сессия проходила спокойно, знания складывались в систему, а онлайн-формат оставался вашим преимуществом.

С праздником, студенты! 🎓

@onlinetsu

⏺ 2026 — это 2016: версия приложений для телефонов

Возможно, кто-то из вас пустил слезу, потому что именно в этих приложениях у одних начинали, а у других продолжали формироваться цифровые привычки.

Да, сегодня ими практически не пользуются. Однако в 2016 году именно они сопровождали повседневность: меняли способы общения, самопрезентации и потребления контента.

Сколькими из этих приложений вы пользовались? Пишите в комментариях 👇

@onlinetsu

🔵 Нам стало очень интересно: какие задачи в работе с данными и AI вы считаете самыми сложными?

Часто именно из-за ощущения сложности многие не решаются углубляться в тему, хотя на практике многое оказывается понятнее, чем кажется на первый взгляд.

Мы хотим опереться на Ваше мнение и на основе ответов:

🟦спланировать полезный контент,
🟦разобрать конкретные кейсы,
🟦показать и объяснить, как эти задачи решаются на самом деле.

Пожалуйста, примите участие в небольшом вопроснике и отметьте направления, которые кажутся вам наиболее сложными 👇

⏺ Миф или реальность: можно ли выгореть от AI?

С ростом популярности искусственного интеллекта всё чаще звучит вопрос: можно ли выгореть не на работе, а от технологий?

➡️ Для одних AI — инструмент, снимающий нагрузку и освобождающий время.
➡️ Для других — источник постоянного напряжения, чувства несоответствия и профессиональной тревоги.

Рассмотрим обе позиции, чтобы каждый мог сделать собственный вывод.

📌 «Выгорание от AI — миф»

С точки зрения этой позиции, искусственный интеллект не может быть причиной выгорания сам по себе, так как выгорание — это психологическое состояние, возникающее из-за хронического стресса, отсутствия контроля над задачами и несоответствия между усилиями и результатом. AI же, напротив, призван снижать нагрузку: автоматизировать рутинные процессы, ускорять анализ данных, помогать в принятии решений.

Сторонники этой точки зрения утверждают: человек не выгорает от AI, скорее от неправильной организации работы. Если технологии внедряются осознанно, с чётким пониманием задач и границ ответственности, они становятся ресурсом, а не источником истощения.
В этом смысле AI — лишь инструмент, который не требует эмоциональной вовлечённости, не оценивает личность и не предъявляет ожиданий.

📌 «Выгорание от AI — новая форма профессионального истощения»

AI действительно способен стать триггером выгорания по ряду причин:

🟦Во-первых, ускорение процессов приводит к росту ожиданий. Если задача раньше занимала несколько дней, то с AI её ждут «к утру», из-за чего темп работы повышается.

🟦Во-вторых, возникает эффект постоянного сравнения. Человек начинает оценивать себя через призму эффективности алгоритма: быстрее ли он, точнее ли, полезнее ли. Это формирует тревожность и ощущение профессиональной нестабильности из-за постоянного страха быть заменённым.

🟦В-третьих, размываются границы ответственности. Специалист одновременно должен быть экспертом, оператором AI-инструментов и контролёром результата. Такая множественность ролей увеличивает когнитивную нагрузку и риск истощения.

Так можно ли выгореть от AI?

Если рассматривать AI как нейтральный инструмент — скорее миф. Если учитывать изменения в темпе, требованиях и самоощущении специалиста, то вопрос уже не кажется таким однозначным. А что думаете вы?

🔥 — это миф
🥲 — чувствуем негативное влияние