91��Ƶ

Սաթենիկ ̸խիթարյանը ԵՊՀ տնտեսագիտության �� կառավարման ֆակուլտետի մագիստրոսական ծրագրի ուսանողներից է: Նրա հետ զրույցում անդրադարձել ենք անգլիական «TurinTech AI» կազմակերպության հետ գործակցության շրջանակում գրվող մագիստրոսական թեզին, Հայաստանում տվյալագիտության զարգացմանը �� այդ գործում Եր��անի պետական համալսարանի ունեցած դերակատարմանը:

Սաթենիկը բակալավրիատական կրթությունն ստացել է ԵՊՀ մաթեմատիկայի �� մեխանիկայի ֆակուլտետի «Ակտուարական �� ֆինանսական մաթեմատիկա» կրթական ծրագրում, ապա ավարտել համանուն մագիստրոսական ծրագիրը: Այժմ դասախոսում է նույն ֆակուլտետում:

- Սաթենի՛կ, ինչպե՞ս որոշեցիք դիմել «��վյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրին:

- Ծրագրին դիմել եմ այն գիտակցումով, որ դրա շրջանակում հնարավորություն կունենամ զարգացնելու ԵՊՀ մաթեմատիկայի �� մեխանիկայի ֆակուլտետում ստացած գիտելիքներս: Ներքին համոզմունք ունեի, որ այստեղ կկարողանամ ձ��ակերպել բարդ խնդիրներ, կմշակեմ դրանց լուծման ալգորիթմները՝ հետագայում նպաստելով բիզնեսի զարգացմանը: Ըստ իս՝ մագիստրոսական ծրագրի շրջանակում ստացածս գիտելիքները կիրառական նշանակություն են ունենալու:

- Շուտով կավարտեք «��վյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը. արդյոք արդարացել են ׻եր սպասելիքները:  

- ̸իանշանակ: ̸ագիստրոսական ծրագրի շրջանակում ձ��ավորված գործակցային կապերի շնորհիվ գործընկեր կազմակերպություններն ուսանողներին տրամադրում են կրթաթոշակներ: ̸ասնավորապես Սան Խոսեի պետական համալսարանի հետ համագործակցության շրջանակում ուսանողները հնարավորություն ունեն կրկնակի դիպլոմ ստանալու, «PMI Science», ինչպես նա�� «TurinTech AI» գիտահետազոտական կենտրոնների հետ համատեղ մագիստրոսական թեզերի շուրջ աշխատելու: Այժմ անգլիական «TurinTech AI» կազմակերպության ղեկավարությամբ գրում եմ մագիստրոսական թեզ: Գործակցության շրջանակում կատարել ենք տեսական �� գործնական աշխատանքներ, որոնց արդյունքներն էական նշանակություն կունենան ոլորտի զարգացման գործում:

- Թեմատիկ ի՞նչ ընդգրկում ունի ׻եր մագիստրոսական թեզը, ո՞րն է ուսումնասիրվող թեմայի կար��որությունը:

- Թեզում ներկայացվում է, թե ինչ կիրառություն ունեն խոր ուսուցման մեթոդները ժամանակային շարքերի ուսումնասիրման �� կանխատեսման համար: Խոր ուսուցումը հիմնված է նեյրոնային ցանցերի «ճարտարապետության» վրա, որը որոշակիորեն «ընդօրինակում է» ուղեղի կողմից տեղեկատվության ընդունման �� մշակման տրամաբանությունը: Այն ունակ է հայտնաբերելու մուտքային �� ելքային տվյալների միջ�� եղած բարդ կախվածություններ, ինչպես նա��՝ կատարելու ընդհանրացում։ Սրա շնորհիվ ցանցը վերադարձնում է բավականին ճշգրիտ արդյունքներ՝ հաճախ գերազանցելով նախկինում կիրառված մեթոդները: Այս ոլորտը բավականին քիչ է ուսումնասիրվել, ուստի մագիստրոսական թեզի թեման խիստ արդիական է:

- Հայտնի է, որ ոլորտի զարգացումը անընդհատական է �� գերարագ։ Ըստ ׻եզ՝ կարո՞ղ է մեքենայական ուսուցումը «հաղթել» մարդկային մտքին �� մի օր դառնալ գերիշխող:

- Եթե անդրադառնանք կոնկրետ նեյրոնային ցանցերին �� հաշվի առնենք, որ դրանք ներդրվում են մարդկանց կողմից, ապա չպետք է կարծել, որ դրանք «կհաղթեն» մարդկանց: Սակայն այս զարգացումները կարող են առաջ բերել նոր մարտահրավերներ. որոշ մասնագիտություններ ճկունություն չցուցաբերելու պատճառով հնարավոր է՝ դադարեն գոյություն ունենալուց: Բայց դրանց ներդրումն էական դեր է ունենալու տարաբնույթ բարդ խնդիրներ լուծելիս, օրինակ՝ բիզնեսի, ֆինանսական, մակրոտնտեսական �� այլ ոլորտներում հնարավորինս արդյունավետ վերլուծություններ �� կանխատեսումներ կատարելիս՝ էականորեն օպտիմալացնելով որոշումների կայացումը:

- Ըստ ׻եզ՝ ո՞րն է Եր��անի պետական համալսարանի դերը ոլորտի զարգացման գործում:

- Հատկապես վերջին տարիներին Հայաստանում ոլորտի զարգացմանն ուղղված կար��որ քայլեր են կատարվում: Հատկանշական է, որ այդ գործում Եր��անի պետական համալսարանն առաջամարտիկներից է, �� դրա զարգացմանն ուղղված քայլերից է հենց «��վյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը: Վերջինիս ընձեռած լավագույն հնարավորություններից է ուսումը Ա̸Ն-ի Սան Խոսեի պետական համալսարանում շարունակելը, ինչը հնարավորություն է ընձեռում ծանոթանալու լավագույն փորձին �� կիրառելու այն Հայաստանում:  

̸արինե ̸կրտչյան