Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных.
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
Так, за неполные 11 месяцев 2023 года на сайте рекрутингового ресурса было размещено более 12,6 тысяч вакансий, в которых упоминался ИИ. При этом в целом на Северо-Западе страны бизнес опубликовал более 2,2 тыс. Испытывают спрос в подобных работниках СМИ, маркетинговые агентства, образовательные учреждения, сфера ретейла», - говорится в исследовании HeadHunter. Примерно с конца весны стали появляться новые специализации, например, промпт-инженеры, AI-тренеры, AI-редакторы.
А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год. Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята. Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. Просто появилась новая возможность делать то, что раньше требовало большого количества часов, быстро. Но фактически это просто расширяет, как сказать, перераспределяет усилия людей. То есть сейчас мы видим, что появляются новые профессии. Они такие, околодизайнерские: наполовину дизайнерские, наполовину технические. Люди, которые занимаются промт-инжинирингом, которые учатся взаимодействовать с этим инструментом, задавать ему правильные вопросы и получают правильные ответы. Но по факту это тот же дизайн, просто инструментом дизайнера является уже не кисть, уже не какие-то программы редактирования графики. А просто нейросеть. Поэтому ничего не меняется на самом деле, просто трансформируются инструменты производства. И это было и 100 лет назад, когда происходили какие-то переходы от ручного труда к фабричному, так и сейчас. Так я себе это представляю. Гребенников: Правильно, если простым языком сказать, когда нам говорили, что появилось телевидение, то театр умрет. Точно так же, как не умер театр, не умерло телевидение после появления интернета, точно так же и с появлением искусственного интеллекта, мне кажется, у дизайнера просто появилось больше инструментов для того, чтобы творить. Кулинкович: Да. Совершенно верно. Более того, интересный эффект, что тот крафт, ручная такая работа, которая… Вот этот рынок объединял в себе большое количество профессионалов и сейчас кажется, что пришли нейросети и этот рынок разрушили. И, конечно, вода из этого моря утекла в моменте. Но при этом останутся мастера, как в случае с театрами, есть гениальные постановки, которые собирают огромные залы и оказываются суперактуальными и, возможно, даже более редкими и более неожиданными, чем они были ранее. Потому что ранее это был такой массовый продукт, то сейчас это штучный. Поэтому, когда все говорят, что нейросети убивают работу дизайнера, здесь, наоборот, я это вижу, как создание каких-то интересных локальных ниш, которые, наоборот, создают возможности. Они как бы преумножают варианты применения каких-то творческих усилий. Коротнева: Сергей, вопрос о том, появится ли новая профессия на стыке дизайна и около какой-то научной истории Data Science. Вы уже сказали про профессию промт-инжиниринг. Кулинкович: Разные люди это называют по-разному. Мы в студии называем это «нейровод» — человек, который выбирает финальный вариант, потому что вариантов очень много, выбрать из них конечный — это и есть одна из самых сложных задач. У нас есть специальные нейроводы. Которые делают дизайн мозгами Николая, но принимают ответственность за принятие финального решения. Гребенников: Сергей, такой вопрос. Николай — это все-таки когда-то был реальный человек или полностью вымышленный персонаж? Кулинкович: Это полностью вымышленный персонаж. С этим есть очень интересная история, потому что, когда мы начали получать работы, которые сопоставимы по качеству с живыми людьми, мы решили, это не просто прикол. Мы решили проверить, насколько… либо это наш глюк, либо это действительно похоже на то, что делает живой человек. Поэтому мы придумали Николая Иронова и начали под его именем отдавать эти работы нашим клиентам, которые не знали о том, что это генеративный дизайн, для того чтобы обойти вот этот блок предрассудков по поводу того, что если дизайн был синтезирован, значит, он какой-то не такой, какой-то недостаточно человеческий, недостаточно качественный. И мы воспользовались вот этой секретностью и анонимностью. Более того, мы даже засекретили его внутри компании, завели ему там карточку в бухгалтерии, завели ему e-mail, Facebook и так далее, поддерживали какую-то социальную даже жизнь от его имени, придумали ему фоторобот. Мы скормили тоже генеративной системе портреты всех сотрудников студии, которые на тот момент были, и сделали усредненное лицо, загрузили его карточку в наш интернет и, собственно, прожили, пока шла разработка, мы жили с этим образом Николая Аронова. И дальше отдавали клиентам работы, подписанные этим именем. И только когда эти работы начали массово тиражироваться, появляться на объектах какого-то реального мира, на этикетках с напитками, на вывесках в кафе, только тогда мы раскрыли карты и сказали, что это не человек. Коротнева: Очень любопытно про Николая Иронова. Но вернемся к нашим сетям, которыми мы пользуемся уже с прошлого года. Пытаемся как-то с ними играться, вдохновляться. Мне кажется, я поэтому и хочу ваше профессиональное мнение спросить, что нейросеть, в частности Midjourney, работает примерно в одном и том же направлении — накладывает один и тот же паттерн? Я имею в виду сюрреализм, абстракция, киберпанк. Как-то так она работает. Или нет?
Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности. В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными.
Развитие и использование нейросетей требует специалистов, способных создавать и обучать целевые модели, анализировать данные и искать оптимальные решения. Где работать: Специалисты по нейросетям могут работать как в государственных, так и частных компаниях, которые занимаются разработкой и внедрением искусственного интеллекта и нейросетей. Также, они могут работать в научно-исследовательских институтах и университетах, проводя исследования и разработки в области ИИ и нейротехнологий. Лицензия: Для работы специалистом по нейросетям обычно не требуется специальная лицензия. Однако, в некоторых случаях, для выполнения определенных видов работ в области нейросетей могут требоваться специализированные разрешительные документы. Плюсы и минусы Плюсы работы Востребованность. Спрос на специалистов по нейросетям постоянно растет в связи с расширением области применения искусственного интеллекта в различных сферах, таких как медицина, финансы, технологии и другие. Хорошая заработная плата. Специалисты по нейросетям востребованы на рынке труда и получают высокую оплату за свои услуги. Творческий подход к задачам. Работа с нейросетями требует постоянного исследования, тестирования и оптимизации моделей, что позволяет проявить себя в творческом плане и находить новые подходы к решению задач. Развитие навыков. Работая в профессии Специалиста по нейросетям, можно постоянно совершенствоваться, изучать новые подходы и методы машинного обучения, следить за последними тенденциями в области искусственного интеллекта. Минусы работы Высокие требования к квалификации. Работа с нейросетями требует глубоких знаний в области математики, статистики, программирования и алгоритмов. Для достижения успеха в этой профессии необходимо постоянно обновлять свои навыки и изучать новые технологии. Сложность задач. Работа с нейросетями связана с решением сложных задач, требующих глубокого анализа данных и высокой точности прогнозирования. Это может быть вызовом для специалиста и требовать больших усилий и времени. Неопределенность результатов. При работе с нейросетями не всегда предсказуемы результаты. Иногда модели могут давать ошибочные ответы или не работать эффективно. Это требует тщательного тестирования и оптимизации моделей перед их практическим применением. В целом, работа в профессии Специалиста по нейросетям предоставляет отличные возможности для профессионального роста и развития. Она требует высокой квалификации и интеллектуальных усилий, но приносит удовлетворение от решения сложных задач и внедрения инновационных технологий. Специализации Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями. Ниже приводится краткое описание различных специализаций в данной профессии: Разработка архитектуры нейросетей: специалисты этой специализации занимаются проектированием и разработкой структуры нейронных сетей. Они определяют количество слоев, типы нейронов, связи и другие параметры, чтобы достичь оптимальной производительности и эффективности работы нейросети. Обработка и предобработка данных: такой специалист занимается подготовкой и анализом данных, которые будут использоваться для обучения нейросетей. Он выполняет очистку данных, масштабирование, выбор признаков и другие подготовительные этапы, чтобы обеспечить качественное обучение нейросети. Обучение нейросетей: этот специалист занимается выбором оптимальных алгоритмов и методов обучения нейросетей. Он проводит обучение на выбранных данных, настраивает гиперпараметры и оптимизирует процесс обучения для достижения максимальной точности и эффективности работы нейросети. Оптимизация нейросетей: задача этого специалиста — разработка и применение алгоритмов и методов оптимизации работы нейросетей. Он стремится увеличить скорость работы нейросети, уменьшить потребление ресурсов и повысить стабильность ее функционирования. Применение нейросетей в компьютерном зрении: такой специалист занимается разработкой и применением нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения, таких как распознавание образов, сегментация изображений, классификация и др. Он использует глубокое обучение для обработки и анализа изображений. Прогнозирование временных рядов с помощью нейросетей: данный специалист применяет нейронные сети для анализа и прогнозирования временных рядов. Он исследует и анализирует временные данные, разрабатывает модели нейросетей и использует их для прогнозирования будущих значений временных рядов. Разработка нейросетей для обработки естественного языка: такой специалист занимается разработкой и применением нейронных сетей для обработки и анализа естественного языка. Он работает с текстовыми данными, выполняет задачи, такие как классификация текстов, анализ тональности, машинный перевод и др. Вышеуказанные специализации являются лишь некоторыми примерами областей, в которых специалисты по нейросетям могут углубить свои знания и навыки. Они могут также специализироваться в других областях, таких как обработка звука, рекомендательные системы, генетические алгоритмы и т. Благодаря широкому спектру областей применения нейросетей, специалисты могут выбирать ту область, которая наиболее интересна и подходит для их целей и интересов. Качества и навыки Работа в области нейросетей требует определенных личных качеств и навыков, которые позволят успешно выполнять профессиональные задачи. Вот некоторые из них: 1.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
С нейросетями была знакома немного до обучения. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
| Какие профессии заменит искусственный интеллект | Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». |
| Специалист по нейросетям - Школа удаленных-профессий «PROДвижение» | Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. |
| Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение | Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. |
| Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями | Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. |
| Разработчик нейросетей: кто это, вакансии, где учиться | В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. |
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Чат-бот ChatGPT и его аналоги научились писать код быстро и качественно, поэтому вероятно, что скоро работодатели предпочтут использовать нейросеть для решения рутинных задач, отметил Губанов. Также чат-бот сейчас обучают вести школьные занятия. Здесь нейросеть пока справляется хуже человека: ИИ допускает ошибки, хоть со временем их и становится все меньше. Нейронные сети еще в 2022 году научились составлять новостные сводки", - сказал Роман Губанов.
Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий. Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для создания индивидуальных планов уроков и автоматической проверки и оценки заданий. ИИ также можно использовать для немедленной обратной связи со студентами и помощи им в разработке более эффективных стратегий обучения. Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов.
Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ. Midjourney Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек.
Чаще всего это компании в IT-сфере и финансовой. Прямо сегодня технологиям на основе искусственного интеллекта предприятия готовы доверить довольно многие задачи. В первую очередь — переводы, техподдержку, подготовку аналитики, создание несложных текстов, дизайна.
Ну а что в будущем? Кто может остаться без работы из-за этого научно-технического прогресса? По мнению опрошенных Зарплатой. Копирайтеры, дизайнеры, переводчики, администраторы, бухгалтеры и специалисты по кадрам и документам уже сейчас должны задуматься - нет, не об увольнении и бедности, а о том, в какую сторону развивать свою карьеру.
На первом месте топа — инженер-программист самого искусственного интеллекта.
Он будет разрабатывать алгоритмы и системы машинного обучения, собственно обучать и оптимизировать новые модели. Второй в списке — работотехник. В его задачи будет входить создание роботов и внедрение их в производство.
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик.
Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.
Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести.
Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет.
Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете.
Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт.
Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы.
Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями.
Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений.
Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов.
На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда.
Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача.
На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют.
Одной из причин высокой заработной платы инженера нейросетей является сложность работы. Нейросети - это сложные системы, которые требуют высокой квалификации и опыта, чтобы разрабатывать и оптимизировать их. Инженеры нейросетей должны быть знакомы со многими различными алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, а также иметь опыт работы с большими объемами данных. Кроме того, нейросети становятся все более распространенными во многих отраслях, и компании, которые желают сохранить свою конкурентоспособность, стремятся привлечь талантливых инженеров нейросетей. В ситуации, когда нейросети используются для решения критически важных задач, таких как медицинская диагностика, финансовый анализ или управление транспортом, спрос на высококвалифицированных специалистов в этой области может быть особенно высоким.
Кроме того, многие компании инвестируют в исследования и разработку нейросетей, чтобы улучшить свои продукты и услуги.
BING AI от Microsoft: как пользоваться умным чат-ботом для решения профессиональных задач — 6 часов Live-консультация по итогам модуля Графические нейросети: курс на высокое разрешение — 33 часа Тема 1. Основа генерации изображений в Midjourney. Правила формирования промптов. Контролируем искусственный интеллект — 6 часов Тема 2. Работа с изображениями в Kandinsky. Предсказуемый перенос стиля — 6 часов Тема 3. Генерирование изображений в Dall-E — 6 часов Тема 4.
Stable Diffusion для новичков. Эффектная работа с графикой без требовательного ПО — 9 часов Live-консультация по итогам модуля Нейросети как инструмент для генерации успешной карьеры — 10 часов Тема 1.
Все эти модели позволяют написать текстовый запрос, например "кот смотрит на луну в стиле Ван Гога", а затем получить изображения кота в нужном стиле. Ограничений практически нет, только ваш полет фантазий.
Зарплата: мне кажется сильно зависит от вашего таланта. Чтобы получить хороший результат, иногда часами подбирать удачное описание или дополнительно редактировать изображение в Photoshop. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше. Теперь есть даже книги как подбирать такие "промпты".
Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников. Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных. Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании.
ИИ для переговоров и создания лекарств
- ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
- Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
- Вы отписались от рассылки!
- Звезды в тренде
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%).
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
К тому же нейросети не грозит выгорание и прокрастинация. Но как делать выводы из аналитики или давать этически корректные ответы на вопросы, нейросети по-прежнему обучает человек. Так же, как не генерировать откровенно фейковые изображения — достаточно вспомнить пример с Папой Римским и рекламой Balenciaga. Но привлечь нейросеть к оптимизации финансовых отчетов — например, сделать выводы из «скормленных» ей данных о затратах компании за отчетный период, — это практичнее и экономнее, чем поручать такую задачу человеку, считает Майя Новикова. Например, SMM-щикам нейросети помогают подготовить контент-план и сделать посты для сторис за несколько минут.
С помощью ИИ можно сгенерировать SEO-блог на сайте, включив в него ключевые слова — быстро и без мороки с копирайтерами. Нейросети также активно используют в графическом дизайне — они могут сгенерировать изображения под любой запрос, при этом не придется ждать и кому-то платить. Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке. Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы.
Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста. А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку.
У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. Новые решения выходят постоянно.
Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. По данным исследования, у российского бизнеса растёт интерес к работникам, понимающим как развивать, обслуживать и работать с нейросетями. Так, за неполные 11 месяцев 2023 года на сайте рекрутингового ресурса было размещено более 12,6 тысяч вакансий, в которых упоминался ИИ. При этом в целом на Северо-Западе страны бизнес опубликовал более 2,2 тыс.
Однако учителей он не вытеснит, так как потребность в личном контакте и человеческом участии будет всегда. Финансовые консультанты Часть их работы можно автоматизировать, ведь аналитика — одна из сильнейших сторон ИИ. Трейдеры на бирже Причина всё та же: аналитика — это конёк ИИ. Бухгалтеры ИИ легко может выполнять работу с цифрами в больших объёмах. Главное — правильно обучить его и… контролировать. Графические дизайнеры Уже сейчас нейросети типа Midjourney и Stable Diffusion помогают работникам искусства и графическим дизайнерам выполнять заказы на более высоком уровне. Операторы службы поддержки Наверняка вы уже не раз общались с ботами — по телефону, в приложении банка, в чате "Телеграм". И процесс внедрения ИИ в сферу работы с клиентами будет только развиваться. Как видите, большинство профессий, в которых нейросеть быстрее и умнее людей, в любом случае не обойдётся без человека — обучить, написать программу и даже вовремя отключить ИИ способен только разум человека.
Медиаиндустрия уже начинает экспериментировать с контентом, созданным искусственным интеллектом. Австралийский филиал издания News Corp создает почти 3000 статей в неделю с помощью ИИ: местные новости, прогнозы погоды и анализ цен на топливо. Статьи выходят под псевдонимами. Таким образом, журналисты, авторы технического и рекламного контента также рискуют потерять работу из-за широкого внедрения технологий ИИ. Описания товаров, рекламные объявления, статьи для поисковой оптимизации сайтов, инструкции и гайды, развлекательный контент легко генерирует ChatGPT и подобные инструменты. Например, издание BuzzFeed создает контент, такой как викторины и путеводители, с помощью ChatGPT: Очевидно, что уже в ближайшем будущем создание простых текстов человеком станет нецелесообразным, ведь нейросети будут выполнять эту работу быстро и достаточно хорошо. Но авторы могут переквалифицироваться в редакторов, которые будут исправлять ошибки, делать фактчекинг, совершенствовать тексты. Рискуют ли потерять работу журналисты и авторы контента? Собственно, в сфере медиа уже начались такие тревожные процессы. Например, немецкий таблоид Bild объявил о программе сокращения расходов на 100 млн евро, что приведет к увольнению почти 200 сотрудников. На какие технологии будущего бизнесу необходимо обратить внимание По крайней мере один случай свидетельствует , что этот риск реален. Автора из технологического стартапа уволили без объяснения причин. Позже она получила сообщение от руководителей, что ChatGPT дешевле, чем использование ее услуг. Матиас Депфнер, гендиректор Axel Springer, куда входят Bild, Insider, Politico и Welt, прогнозирует , что ИИ вскоре сможет работать с информацией значительно лучше, чем люди. Однако по его словам, журналисты все равно будут нужны, чтобы понять «истинные мотивы» людей. Он призвал редакции уделять больше внимания эксклюзивным новостям, расследованиям, комментариям экспертов, которые пока не способны делать машины. Успех издателей будет зависеть от способности создавать такой оригинальный контент. Журналисты уже сейчас могут писать авторские колонки, репортажи и исследования, используя инструменты искусственного интеллекта для сбора и анализа данных. А также могут выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на развернутой, глубокой журналистике, требующей критического мышления и человеческой мысли. Писатель На сайте Amazon появились книги, подписанные именем американского автора Джейн Фридман. Однако писательница заявила, что они написаны искусственным интеллектом. Много моего контента является общедоступным для обучения моделей ИИ», — написала автор на собственном сайте. Ранее писательница создала несколько книг об издательской индустрии, и фальшивые книги довольно удачно имитировали ее произведения. Союз писателей и сценаристов Америки уже объявил забастовку. Авторы требуют правового регулирования искусственного интеллекта в дополнение к повышению зарплат. Если они заберут работу писателей, они заберут и работу всех остальных. Как вы знаете по фильмам, в конце работы обычно убивают всех», — говорит Миранда Берман.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
Тенденция к большей заинтересованности рынка в гуманитариях со знанием ИИ, нежели в аналогичных навыках у программистов, может быть связана с относительной "молодостью" нейросети, считает генеральный директор EvApps Альфред Столяров. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. С нейросетями была знакома немного до обучения. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом.
Как именно повлияет ChatGPT
- Специалист по нейросетям: как стать экспертом в области искусственного интеллекта. - Chat AI
- Кто такой Специалист по нейросетям - значение профессии, плюсы и минусы, зарплата, отзывы
- Разработчик нейросетей: кто это, вакансии, где учиться
- Специалист по нейросетям: как стать экспертом в области искусственного интеллекта. - Chat AI
- Обязанности и задачи
- Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ