От первых микросхем до нейросетей

Немного об Андрее

Андрей Сингаевский, 51 год, Подмосковье

Сейчас я сосредоточен на саморазвитии. Хочу сделать паузу, чтобы осмыслить, куда двигаться дальше. Часто люди спрашивают, чем я занят, но ответить на этот вопрос непросто.

Когда живёшь за городом, жизнь течёт в другом ритме: здесь меньше суеты, меньше случайных событий, зато больше пространства для размышлений. И хотя со стороны может казаться, что ничего не происходит, внутри — много перемен. Просто не всем это видно, ведь большинству интересны конкретные ответы: почему, что, как.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

От первых схем к анализу данных

Мой интерес к технике и программированию появился ещё в школе. Это было в далёкие 1980-е — время, когда компьютеры только начинали входить в жизнь. Тогда я увлекался электроникой: собирал схемы, читал журналы вроде «Радио», где публиковали проекты самодельных компьютеров.

Помню, как купил плату, детали и собрал свой первый компьютер — пусть и примитивный по нынешним меркам, но это был для меня прыжок в мир технологий.

Я подключал его к телевизору, использовал обычный магнитофон для чтения и записи данных, пробовал писать простейшие программы. В то время мы даже игры создавали — не из интереса к развлечениям, а чтобы понять, как это работает изнутри.

Потом я поступил в институт, но интерес к программированию не исчез. Когда однокурсники отдыхали, я писал отчёты, помогал преподавателям готовить учебные материалы. Позже собирал и более современные компьютеры — начиная с 286-х модели, осваивал Windows 3.0, учился работать с таблицами, фильтрами и выборками данных.

Затем в жизни наступил долгий перерыв, но тяга к работе с данными осталась. Я работал на Московской железной дороге и в Центральном аппарате РЖД, занимался аналитикой и обработкой больших объёмов информации — еженедельно формировал отчёты по исследованию перевозок, выгружал датасеты, анализировал показатели и помогал выявлять нарушения в работе. Это был серьёзный опыт: нужно было обрабатывать десятки тысяч строк данных, искать закономерности, формулировать выводы.

Все это постепенно подвело меня к интересу к нейросетям и зерокодингу.

Сейчас я снова чувствую, как во мне просыпается то старое любопытство — желание понять, как устроено всё, что находится «по ту сторону экрана».

Ошибки, открытия и победы

Параллельно с самообразованием я пробую себя в разных направлениях — занимаюсь дизайном, изучаю инструменты для создания проектов, осваиваю языки программирования.

Мне всегда хотелось, чтобы знания были не просто теорией, а чем-то, что можно применить на практике.

Обучаюсь я в основном самостоятельно. Помимо курса по аналитике данных в «Зерокодере», который я проходил во втором потоке, я изучаю и другие программы, чтобы углубить понимание темы.

Если говорить о процессе учебы, то в целом он мне понравился: чёткая структура, хорошие примеры, понятные объяснения. Но, конечно, были и сложности.

Главная из них — техническая. Из-за слабого интернет-соединения мне часто приходилось пересматривать длинные лекции по несколько часов, потому что видео обрывалось на середине. Это немного тормозило процесс обучения.

Иногда чувствовалось, что часть материалов записана раньше и не всегда полностью соответствует текущим требованиям рынка. Я даже отправлял предложения по доработке — и приятно, что часть из них уже была учтена: в первых блоках курса появились обновлённые лекции, более актуальные и современные.

Мне понравился сам подход к обучению: одно дело идти по стопам преподавателя, и совсем другое — создавать что-то самостоятельно, с нуля. Именно тогда появляется настоящее чувство созидания.

Это чувство радости от того, что получилось, — и есть главный результат.

Я редко обращался в поддержку, предпочитал разбираться во всём сам. Это помогало глубже понимать материал.

В целом же курс дал мне много: системное понимание аналитики, уверенность в себе и ощущение, что даже в сложных условиях можно двигаться вперёд.

GitHub, аналитика и помощь жене

Сейчас я нахожусь в поиске работы, поэтому возможностей полноценно применить навыки аналитики пока немного. Но даже в таком режиме стараюсь использовать всё, чему научился.

Курс помог мне системно смотреть на данные — теперь я увереннее чувствую себя при работе с программами и инструментами. Например, я размещаю свои наработки на GitHub, постепенно формирую портфолио.

Это помогает структурировать материал и показывает, как мои навыки развиваются со временем.

Помимо этого, я стараюсь применять нейросети и в повседневных задачах. Иногда помогаю жене: контролирую банковские операции, провожу аудит бухгалтерии, обрабатываю изображения товаров, немного корректирую тексты описаний. Пусть это мелочи, но приятно видеть, как технологии, которые раньше казались сложными, становятся частью жизни.

Работа, которая имеет значение

Сейчас моя главная цель — найти работу, где я смогу применить свои знания и развиваться дальше.

Мне действительно приносит удовольствие процесс создания нового — когда ты делаешь программный продукт, видишь, как он работает, и понимаешь, что им пользуются люди.

Это ощущение невероятно вдохновляет.

Когда-то, во время работы в аналитике, я участвовал в проекте, который помог РЖД выявить нарушения на крупную сумму — около полутора миллиардов рублей. Тогда наша команда анализировала данные по перевозкам, и благодаря этим расчётам сотрудники МВД смогли выйти на перевозчиков, занимавшихся незаконным оборотом спиртосодержащей продукции. Фактически, это помогло предотвратить массовые отравления и, возможно, сохранить чьи-то жизни.

Я горжусь этим опытом — тогда я готовил материалы почти две недели, вручную, в Excel, тогда я еще не владел навыками использования Dashboard.

Сейчас, с теми знаниями, что у меня есть, я бы сделал это за один день.

Но главное даже не в этом. Главное — ощущать, что твоя работа действительно нужна, что она помогает людям.

Поэтому я не останавливаюсь. Многие к моему возрасту уже начинают думать о пенсии, а я, честно говоря, к этому ещё совсем не готов. Хочу продолжать учиться, создавать, быть полезным — и всегда двигаться дальше.

Будущее за коллективным интеллектом

Ещё в 2022 году я говорил, что развитие искусственного интеллекта неизбежно изменит мир. Сейчас видно, что эти идеи постепенно воплощаются в жизнь — пусть и не всегда так, как я представлял.

Мне кажется, что человечество сейчас излишне индивидуально — ведь когда-то это уже было в психологии: в СССР развивалась психология коллектива, а в США — психология личности. В итоге именно на этом фундаменте вырос потребительский подход и маркетинг. Сегодня искусственный интеллект тоже во многом служит индивиду — подстраивается под запросы, привычки, желания.

Однако, на мой взгляд, развитие ИИ в будущем будет двигаться в сторону коллективного интеллекта — объединяющего, способного анализировать и взаимодействовать с сообществами. Пока это только первые шаги: примеры вроде «Алисы» или GigaChat уже намекают на этот путь.

Я верю, что однажды нейросеть станет персональным помощником, встроенным в привычные носимые устройства — часы или кольцо, а не только умной колонкой.

Она сможет не просто выполнять команды, но и анализировать окружающую среду в моменте, помогать принимать решения, делать рекомендации и быть действительно полезной и нужной.

Развивай себя — а технологии подтянутся

Главное — чтобы искусственный интеллект не заменял человека, а усиливал его творческий потенциал и повысил качество среды обитания. Ведь если человек способен мыслить, значит, он способен творить. А значит, именно в творчестве — путь к развитию и к звёздам.

Я не пропагандист, но убеждён: если хочешь расти — развивайся сам. Если хочешь идти дальше — реализуй свой уникальный потенциал.

Связаться с Андреем

Telegram — @crazykapitan