🌐 Артем Орендарчук — студент 2-го курса магистратуры программы «Пространственные данны... — 27 мая 2026 г. в 12:31:11.776
🌐 Артем Орендарчук — студент 2-го курса магистратуры программы «Пространственные данные и прикладная геоаналитика» факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ и руководитель отдела производства цифровых моделей в группе компаний «ПИК». Артем работает на пересечении архитектуры и геоинформатики. Он руководит созданием цифровых моделей планируемой застройки, внедряя ГИС-инструменты для решения задач автоматизации, вертикальной планировки и координатных привязок. В своей магистерской диссертации он исследует цифровые двойники городов. 💬 В интервью Артем рассказал, почему выбрал магистратуру ФГГТ, в чем, по его мнению, уникальность программы «Пространственные данные и прикладная геоаналитика», и как искусственный интеллект меняет работу с геоданными. — Сейчас практически везде активно применяются методы машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе в геоаналитике, урбанистике и науках о Земле. По вашему мнению, эффективно ли применять эти методы на пространственных данных? В чем специфика внедрения ML-методов на геоданные? Модели машинного обучения и искусственного интеллекта широко используются для автоматизации рутинных операций, например оцифровки объектов на космических снимках. Замечательно, что теперь создание однотипных карт занимает минуты и даже секунды, а не дни и месяцы, когда люди пользовались калькой с пером для картирования объектов. И, конечно, при использовании искусственного интеллекта не стоит забывать о естественном – как минимум надо понимать специфику алгоритмов. Но я, конечно, не могу отказаться от «снобского» убеждения, что каждый студент-географ обязан освоить классическое дешифрирование, отрисовать тушью несколько деревень по черно-белому аэрофотоснимку, уметь отличать лиственный лес от хвойного и верно считывать характеристики водотоков, и лишь потом учиться использовать искусственный интеллект для вышеназванных задач. — Какие курсы, которые были на первом году обучения или идут сейчас, вам особенно интересны и полезны? И почему? Курс «Основы анализа пространственных данных» — это, безусловно, один из самых полезных предметов на программе. У этого курса интересное содержание семинаров, на которых показывается применение изученных инструментов пространственной аналитики. Также мне понравился курс «Математическое моделирование в пространственных задачах», дающий широкий обзор наиболее актуальных и современных методов в географической науке. Еще отмечу замечательный, во многом новаторский, курс Надежды Юрьевны Замятиной «Матрица территории: взаимосвязи компонентов регионального развития». Я был так впечатлен, что уверен: его можно вполне продлить на целый год. 👉 Читайте полный текст интервью на сайте Материал подготовила Яна Бахрамхан, студентка 1 курса магистратуры «Пространственные данные и прикладная геоаналитика» факультета географии НИУ ВШЭ. #ФГГТ_магистратура #АртемОрендарчук