Амари — студентка из Великобритании, которая посещала Летний институт STEM (SSI). В средней школе Амари переехал из Северного Лондона и получил стипендию в школе в Труро Корнуолл, где у него появилась любовь к кибербезопасности. Ранее он участвовал в National Cipher Challenge и любит изучать новые языки программирования в свободное время. До SSI Амари прошла несколько онлайн-курсов по информатике и разработке приложений, в том числе Harvard CS50. Во время SSI Амари заинтересовался машинным обучением, и он продолжал изучать этот вновь обретенный интерес в течение всего учебного года. Из этого интервью вы можете узнать больше о проектах Амари в области кибербезопасности, интересах к квантовым вычислениям и астрономии, а также о планах проекта по этичному хакерству.

Как вы впервые заинтересовались программированием и информатикой?

Когда я учился в 9-м классе, я работал над проектом по программированию, в котором я сделал эту интерактивную историю с помощью кода. Это было что-то вроде приключения в стиле «выбери свое приключение». Моя игра называлась «FBI Open Up», и игроки входили в штаб-квартиру ФБР, заполненную плохими парнями. Вы должны были защищать заложников, уничтожая врагов. По сути, было множество операторов if, и вы нажимали один, два или три в зависимости от того, куда вы хотите перейти в игре. Несмотря на то, что это было довольно просто, проект очень заинтересовал меня программированием.

Какие направления компьютерных наук вас больше всего интересуют?

После работы над FBI Open Up я очень заинтересовался кибербезопасностью. Я начал участвовать в этих соревнованиях Университета Саутгемптона, которые называются National Cipher Challenge. По сути, в вызове вы как шпион или агент, и вам даются эти зашифрованные абзацы для расшифровки.

Совсем недавно я также был очень взволнован квантовыми компьютерами. Несмотря на то, что они в основном используются в академических кругах, я верю, что в будущем они станут весьма популярными в коммерческом плане. Кроме того, в будущем я надеюсь изучить астрономию и применить машинное обучение в этой области. Я рассматриваю астрономические исследования как следующий шаг к изучению Вселенной.

В каких внеклассных мероприятиях вы участвуете?

Я преподаю фехтование в школе Труро и тренируюсь по Британской программе развития спортсменов по фехтованию, что занимает много времени. Я также люблю играть в футбол (футбол) и баскетбол. Помимо спорта, я работаю над проектами по программированию и науке о данных. Меня особенно интересуют машинное обучение и кибербезопасность, и я планирую проект по этичному взлому. Совсем недавно я пытался узнать больше о нейронных сетях и TensorFlow и прочитал эту книгу по визуализации нейронных сетей.

Что вам больше всего понравилось в SSI?

Летом у нас были этические дебаты, на которых мы обсуждали этику машинного обучения. Мне очень понравились дебаты. Люди говорили о расовых предубеждениях в моделях машинного обучения, что мне показалось особенно интересным.

В целом, мне понравилось изучать машинное обучение, и мне понравились лекции по программированию. Несмотря на то, что у меня был опыт программирования до SSI, я никогда раньше не занимался машинным обучением, поэтому было очень ценно узнать о машинном обучении и улучшить свои навыки программирования. Я узнал о ресурсах, которые могу использовать, когда изучаю новые вещи, например, как читать документацию и использовать Stack Overflow.

Кроме того, я очень ценю организованность SSI. Всякий раз, когда вы думали о вопросе, у вас был необходимый ресурс, который, вероятно, уже существовал. Это было удивительно.

Какой самый ценный урок вы извлекли из SSI?

В целом я узнал, как работают исследования, сколько работы уходит на исследования и какие навыки необходимы для проведения исследований. Я также осознал широту областей исследований, от химии до биологии и науки о данных. Урок, который застрял у меня в голове, заключается в том, что нет ничего такого «идеального», как мы думаем. В школе все, что мы изучаем, очень чисто и четко. Например, мы узнали, что 2 + 2 = 4. Однако из статистической части учебного курса SSI я узнал, что это не всегда так. Когда дело доходит до исследований и реального мира, никогда не бывает однозначного ответа. Мы должны интерпретировать вещи. Данные не всегда так чисты, как мы думаем, и иногда в данных есть пробелы.

Чем вы занимались после SSI? Есть ли какие-то проекты или исследования, над которыми вы работаете, которые вам нравятся?

Как я уже упоминал, я пытался узнать больше о TensorFlow, а также узнать больше о сверточных нейронных сетях. Меня интересовала классификация и распознавание изображений, и я надеюсь узнать о рекуррентных нейронных сетях дальше. Я надеюсь использовать свои навыки программирования для работы над несколькими задачами по науке о данных и машинному обучению, чтобы заработать немного денег. Затем я могу купить Raspberry Pi и загрузить Linux, чтобы работать над проектом этического хакерства, о котором я упоминал ранее. Также у меня есть бизнес-идея под названием ChanceGamingHub. Это соревнование, в ходе которого пользователи проверяют свои игровые знания. Если кто-то наберет достаточно высокий балл в опросе, он может выиграть подарочные призы.

Каковы ваши долгосрочные карьерные цели? Кем вы видите себя через 15–20 лет?

Я надеюсь поступить в университет в Америке. Если нет, я надеюсь пройти стажировку в области кибербезопасности, чтобы увидеть, как я могу интегрировать кибербезопасность и науку о данных в будущем. Затем, через несколько лет, я надеюсь основать компанию на стыке кибербезопасности, исследований и науки о данных. После этого я надеюсь профинансировать исследования в области квантовых вычислений и астрономии, двух областей, которые меня очень интересуют.