Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. где учиться работе с нейросетями. Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий.
Заявка успешно отправлена
- План курса “Заработок на нейросетях”
- Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
- Промпт-инженер
- Какие профессии связаны с нейросетями и как устроиться на работу будущего
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Это может произвести революцию в открытии лекарств и способствовать появлению новых методов лечения заболеваний. А виртуальный помощник на базе ИИ под названием Google Duplex может совершать телефонные звонки и назначать встречи от имени пользователей, вести переговоры и даже обрабатывать сложные сценарии, такие как бронирование столиков в ресторане. Например, изображение пингвина в сомбреро и с бокалом мартини в руках. Пользователь может нарисовать простой эскиз пейзажа, а GauGAN сделает из него реалистичное изображение с деревьями, водой и облаками. Ещё один интересный пример — AlphaStar от DeepMind. Эта нейросеть может играть в видеоигру StarCraft II на профессиональном уровне — она уже одолела игроков, которые считаются одними из лучших в мире, и продемонстрировала, что умеет стратегически мыслить и грамотно принимать решения. Кого заменят нейросети?
Это, например, адаптация контента для разных соцсетей: статью для блога напишет живой копирайтер, а вот посты по ней сгенерит нейросеть. Другой пример — ресайз картинок в разных размерах для рекламных кампаний. Эту задачу вместо дизайнера может сделать ИИ. Нейросети не умеют строить гипотезы о том, как скорректировать бюджет в рекламе или какой канал отключить из-за высокой стоимости конверсий. Для этого ИИ нужно много обучать, предоставлять ему большие объемы данных и логических цепочек», — говорит руководитель направления контент-маркетинга и соцсетей в «ЮMoney». Из очевидных плюсов ИИ — он может быстро находить в большом массиве информации ответы на поставленные вопросы.
Намного быстрее, чем реальный сотрудник. 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.
Стремительное развитие технологий ИИ и автоматизации вероятно приведет к заметной потере рабочих мест в различных отраслях, особенно в тех, где возникает много повторяющихся задач, а работникам достаточно низких профессиональных навыков. Midjourney К работам с наибольшим риском автоматизации относятся те, которые связаны с повторяющимися задачами, такими как работа на конвейере, ввод данных и телемаркетинг. Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы.
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.
Александр Максименюк, основатель и CVO Ringostat исследовал факты и мнения экспертов и поделился прогнозами, какие специалисты рискуют потерять работу в ближайшие 5-10 лет и можно ли этому помочь. Это что-то вроде «свалки профессий», компаний и даже целых индустрий, которые по мнению создателей ресурса уже «умерли» или вот-вот исчезнут из-за искусственного интеллекта.
В перечень попали врачи-диагносты, иллюстраторы, фитнес-тренеры, программисты. Программист Технические должности, такие как разработчики программного обеспечения, кодировщики, программисты и специалисты по обработке данных, рискуют, поскольку технологии ИИ уже сейчас вполне прилично выполняют большую часть их работы. Такие решения, как ChatGPT, действительно могут писать синтаксически правильный код быстрее, чем люди. Поэтому программисты, которые только переводят алгоритмы в программный код, могут начать беспокоиться. Зато нет оснований волноваться программистам, которые самостоятельно прорабатывают алгоритмы, создают архитектурные решения, делают качественный продукт, понимают, как его написать оптимально. Они, наоборот, могут использовать искусственный интеллект для совершенствования собственного рабочего процесса, сохранения времени. Соответственно быть еще более эффективными и высокооплачиваемыми.
Алматинский программист переводит в онлайн один из самых консервативных бизнесов Забавный случай приводит статья Unmudl. Оператор данных со временем заметил, что его задачи скучны и однообразны. Поскольку специалист работал дома, он сумел незаметно для руководства автоматизировать все свои обязанности. Поэтому тратил всего час-два еженедельно, получая заработную плату за полную нагрузку. А чтобы результаты имели правдоподобный вид, работник умышленно добавлял несколько ошибок. Эксперты считают, что в ближайшее время искусственный интеллект не заменит разработчиков программного обеспечения полностью. Например, из-за рисков ошибок и технических ограничений.
Но ИИ поможет решить проблему нехватки IT-специалистов. Специалист службы поддержки клиентов Наверняка вам уже приходилось звонить или переписываться со службой обслуживания клиентов, где собеседником был робот. ChatGPT и похожие технологии могут продолжить эту тенденцию. Рассмотрим, какие обязанности менеджеров техподдержки может взять на себя искусственный интеллект. Ведь эта сфера имеет много возможностей для автоматизации. Сроки доставки, задолженность, статус заказа — что угодно, полученное из внутренних систем. Вместо этого команда может работать только с запросами, требующими человеческого интеллекта и эмпатии.
Помощь менеджеру при первом контакте с покупателем. ИИ в связке с аналитическими инструментами может мгновенно получать данные о конкретном клиенте. Например, местонахождение, поисковый запрос. Это поможет специалисту решать проблемы при первом взаимодействии.
При этом бояться, что машины заменят людей, не стоит, уверен эксперт. Технологии, в частности разработки в области ИИ, скорее трансформируют рынок труда, занимая рутинизированные области деятельности, ИИ «поднимает» базовую линию навыков выше. Появление GPT и будущие улучшения языковых моделей гарантировано окажут сильное влияние на все сферы деятельности человека, на все профессии — от специализаций в области коммуникаций обслуживание, продажи, маркетинг , до вполне интровертских — исследовательских, инженерных и творческих — ролей». Это чат-бот с искусственным интеллектом , в основе которого лежит языковая модель GPT-3. Чат-бот дает ответы на большую часть вопросов, умеет писать текст и программные коды. Интерес к технологии появился сразу у нескольких крупнейших корпораций: стало известно, что Microsoft собирается внедрить эту технологию в свой поисковик Bing.
Заинтересовался чатботом и китайский поисковик Baidu , а в начале февраля 2023 г. Обучение нейросети скоро стартует, первые интеграции ожидаются до конца 2023 г. В Google после презентации нейросети ChatGPT, впрочем, заявили , что она угрожает ее поисковой системе. Дело в том, что ChatGPT, способна давать простые ответы на большую часть вопросов и не раздражает всплывающей рекламой, которая является главным источником доходов компании. В России популярность новой технологии вызвала нешуточное беспокойство: так, Национальная комиссия по этике в сфере искусственного интеллекта попросила Минобразования создать регламент использования нейросетей в учебном процессе. Тема обострилась после того, как нейросеть ChatGPT написала диплом российскому студенту, который тот успешно защитил.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
В нем приняли участие 2,4 тыс. Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью.
Читайте также: Как выбрать свой первый опенсорс проект: большая инструкция от Хекслета Необязательно ставить высокие благородные цели. Важно взять задачу и довести ее до конца, наступив на положенное количество граблей. Почти наверняка у каждого разработчика есть знакомый ML-специалист, преподаватель в области искусственного интеллекта или блогер, который делает материалы на эту тему. Имеет смысл написать ему и попросить задачку для новичка — так можно найти ментора или научного руководителя.
У IT в целом репутация непыльной работы. Во многих компаниях сотрудники перерабатывают и выгорают. Работа может быть и не пыльная, но стресс и нервы тут точно есть. Прошлое, настоящее и будущее Картины, нарисованные нейросетями, которые так восхищают современных пользователей, — не новость для нашей индустрии. GANы для генерации картинок появились еще в 2014 году и произвели фурор среди специалистов, но для широкой публики результаты получались невзрачными.
Большие компании копят данные и контент всю историю своего существования. С картинками прорыв случился в 2012 со знаменитым Imagenet, а вот в текстах Imagenet-момент зрел почему-то дольше. Теперь, когда нашлось столько вариантов применения для картинок и текстов, созданных нейросетями, дело за музыкой и голосом. Сфера AI получила такое развитие только тогда, когда крупные компании увидели в этом перспективу. Нейросети помогают захватывать новые рынки, привлекать аудиторию.
Поиск Google и Яндекс долгое время был построен на солидных, классических технологиях. Нейронные сети появились здесь совсем недавно. Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений. А в поиске время ответа важно.
Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм. Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач.
Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба». Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами. Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков. Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах.
Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба» Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью. Трудно сказать, почему это так популярно.
Но факт остается фактом: в этой области все еще много стартапов, которые легко привлекают инвестиции. Моя аватарка после обработки нейросетью Вклад разработчиков в развитие нейросетей Время от времени кто-то из разработчиков предлагает классные идеи и сам же воплощает их в жизнь — в рамках коммерческого проекта или просто в виде домашнего задания. В 2016 году люди, работающие с текстами, стали пользоваться моделью, которую популяризовал Андрей Карпатый — сейчас очень известный специалист. Он написал один из популярных постов про рекуррентные нейронные сети. Все кинулись искать полезное применение этой технологии.
Это может существенно упростить и ускорить труд профессиональных фотографов и фоторедакторов, в том числе самозанятых. Специалисты по контекстной рекламе и SEO-оптимизации. ИИ уже сейчас можно использовать для автоматического подбора ключевых слов и оптимизации контента для поисковых систем. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на оптимизацию контента, и улучшить его качество. Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах.
Аналитики данных. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок. Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения.
ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок. Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи. Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда.
Нужен был второй источник доходов, чтобы погашать ипотеку. Во время обучения: уделяла времени 3 часа в день, в первый же месяц обучения заработала 25 000 руб. Сейчас: погасила досрочно кредит, который брала на обучение. Уделяет по 3-4 ч в день работе в онлайне. Не было сложностей в обучении. Read More До обучения: работает охранником, брал кредиты на дорогостоящие курсы, но они не имели эффекта. С женой развелся, оставил ей квартиру. Во время обучения: обучению уделяет свободное от работы время, в среднем 4-5 ч в день. Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки.
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ. Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов. Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ.
Математические и статистические знания Для работы с нейросетями необходимо владеть знаниями в области линейной алгебры, математического анализа и статистики. Это позволит эффективно анализировать данные, реализовывать алгоритмы и оптимизировать работу нейросетей. Программирование и работа с фреймворками Специалисту по нейросетям необходимы навыки программирования, особенно знание языков Python и R. Кроме того, важно уметь работать с фреймворками для машинного обучения и нейронных сетей, такими как TensorFlow, PyTorch и другими. Аналитическое мышление Специалист по нейросетям должен обладать аналитическим мышлением, способностью анализировать сложные данные, выявлять закономерности и принимать взвешенные решения на основе результатов анализа. Коммуникационные навыки Специалист по нейросетям должен уметь эффективно общаться с коллегами, владеть навыками презентации результатов своей работы и объяснения сложных концепций простым и понятным языком. Специалисты по нейросетям могут работать в научно-исследовательских институтах, компаниях, занимающихся разработкой и внедрением искусственного интеллекта, а также вузах и лабораториях.
Рынок труда в области искусственного интеллекта постоянно растет, и специалисты по нейросетям востребованы в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт, розничную торговлю и многие другие. Развитие карьеры в области нейросетей В данной статье мы рассмотрим возможности развития и перспективы карьерного роста в области нейросетей. Специалист по нейросетям Основной целью специалиста по нейросетям является создание, разработка и обучение нейронных сетей для решения сложных задач. Исследователь Возможность заниматься научной деятельностью и проводить собственные исследования в области нейросетей. Аналитик данных Анализ данных с использованием нейросетей для получения ценной информации и практических рекомендаций. Инженер Разработка и оптимизация алгоритмов нейросетей на основе специфических требований проекта. Разработчик приложений для машинного обучения Создание приложений и программного обеспечения, которые используют нейросети для решения различных задач.
Консультант по машинному обучению Предоставление экспертных знаний и консультаций в области нейросетей для различных компаний и организаций. Преподаватель или тренер по нейросетям Обучение и передача знаний в области нейросетей другим людям. Ученый Проведение научных исследований и разработка новых методов и алгоритмов в области нейросетей. Карьера специалиста по нейросетям предоставляет широкий спектр возможностей для карьерного роста и развития. Так как материал по нейросетям исследуется и развивается, становятся доступными новые методики, технологии и инструменты. Специалисты по нейросетям имеют возможность участвовать в разных проектах, применять накопленные знания и навыки и постоянно совершенствоваться. Специалисты в области нейросетей могут также развивать свои общие профессиональные навыки в таких областях, как коммуникация, руководство, управление проектами и других областях, связанных с их специализацией.
Итак, карьера в области нейросетей обещает интересные и перспективные возможности для роста и развития специалистов. Это эволюционирующая область, которая предоставляет возможности для исследований, инноваций и внедрения новых технологий. Специалисты по нейросетям востребованы в различных секторах, включая научные исследования, бизнес-аналитику и разработку программного обеспечения, и могут ожидать карьерного роста и достижения успеха в своей области. Востребованность В настоящее время профессия специалиста по нейросетям пользуется высоким спросом и ценится на рынке труда. Это связано с быстрым развитием сферы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также с возросшими потребностями в применении нейросетей в различных секторах экономики. Текущая ситуация на рынке труда В настоящее время специалисты по нейросетям являются одними из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Вакансии для таких специалистов открываются как в крупных IT-компаниях, так и в других отраслях, которые активно применяют искусственный интеллект в своей деятельности.
Востребованность профессии в различных сферах Специалисты по нейросетям востребованы в таких отраслях, как: Медицина. Нейросети используются для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний и поддержки врачей принятии решений. Нейросети применяются для прогнозирования рыночных тенденций, анализа финансовых данных и определения рисков. Нейросети помогают разрабатывать автономные системы управления для автомобилей и оптимизировать логистические процессы. Нейросети применяются для оптимизации процессов производства, управления качеством, мониторинга оборудования и прогнозирования отказов. Реклама и маркетинг. Нейросети используются для персонализации рекламы, анализа поведения пользователей и прогнозирования спроса на товары и услуги.
Востребованность в других странах Профессия специалиста по нейросетям не только востребована в России, но и в других странах всего мира. Например, в США, Китае и Европейских странах такие специалисты востребованы в больших компаниях, занимающихся разработкой и исследованием искусственного интеллекта. В США и Китае специалисты по нейросетям ценятся высоко в связи с активным развитием искусственного интеллекта и инвестициями в эту сферу. В Европейских странах также возрастает спрос на таких специалистов, особенно в ИТ-компаниях и крупных исследовательских центрах. Цены на услуги специалистов по нейросетям варьируются в разных странах в зависимости от уровня экономического развития и конкуренции на рынке труда. В США и некоторых Европейских странах заработная плата таких специалистов может быть достаточно высокой, в то время как в других странах может быть ниже. Профессия специалиста по нейросетям пользуется высоким спросом и ценится на рынке труда.
Вакансии для таких специалистов открываются в различных отраслях, включая медицину, финансы, транспорт, промышленность и рекламу. Цены на услуги специалистов по нейросетям варьируются, но в целом такие специалисты ценятся высоко. Места работы и работодатели Специалисты по нейросетям могут работать в различных отраслях, где требуется анализ и обработка больших объемов данных, управление системами и разработка интеллектуальных решений.
К такой мере уже готовы 12 процентов респондентов, а 16 процентов ответили, что, скорее всего, не смогут обойтись без этой меры. Сыграйте в любимую игру прямо на Ленте. И сделали!
Курс включает лекции, практические занятия и их разбор. Очный этап. Проходит в московском офисе «Яндекса», где под руководством опытных шеф-редакторов ученики решают реальные задачи. Участникам из других городов России компания оплачивает проезд и проживание. Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Это связано с тем, что нейросеть не понимает, нужно ли ей изобретать отели или брать только реальные, в которых есть свободные места. Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. 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. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий.
Строка навигации
- Партнеры проекта
- Другие сюжеты
- Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
- Поделиться:
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Например, если обучить нейросеть распознавать кошек на фотографиях, она сможет сама определить, что на изображении есть кошка. Профессия оператора нейросетей является перспективной и обещает широкие возможности карьерного роста и развития. Спрос на специалистов, обладающих навыками работы с нейронными сетями, постоянно растет, и множество инновационных компаний и стартапов ищут квалифицированных сотрудников в этой области. Кто такой оператор нейросетей? Роль оператора нейросетей заключается в настройке, обучении и управлении нейронными сетями. Он осуществляет выбор и настройку алгоритмов анализа, оптимизирует параметры искусственного интеллекта и контролирует его действия. Оператор также отвечает за обработку и подготовку данных, выбор оптимальных моделей нейронных сетей и анализ результатов работы. Для достижения успеха в этой области необходимы знания математики, статистики, алгоритмов и программирования. Оператор нейросетей должен быть в состоянии понимать сложные математические модели и алгоритмы, а также иметь навыки программирования для реализации и оптимизации нейронных сетей.
Операторы нейросетей активно работают в различных сферах, включая медицину, финансы, робототехнику, автоматизацию производства и многом другом. Их деятельность способствует улучшению процессов и принятию более точных решений на основе анализа больших объемов данных. Всё больше компаний и организаций осознают потенциал и преимущества использования искусственного интеллекта для решения сложных задач. В связи с этим, спрос на специалистов, владеющих навыками работы с нейросетями, постоянно растет. Одним из ключевых преимуществ этой специальности является возможность быть на переднем крае технологического прогресса. Нейронные сети исследуются и разрабатываются непрерывно, и операторы нейросетей могут участвовать в создании и применении новых моделей и алгоритмов.
С нейросетями была знакома немного до обучения. Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает. Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков. Нашел больше 15 заказчиков и заработал 41 700 р. Read More До обучения: работа в найме, желание найти дополнительный заработок Во время обучения: активный искал клиентов по нашей технологии и как результат заработал 27 000 р. Сейчас: совмещает работу в найме и онлайн-работу. Read More До обучения: пенсионер, работает психологом в доме-интернате для престарелых. Во фрилансе 5 лет - создание сайтов на Тильда Во время обучения: начала работать с текстами. Первый заказ был на 12 000 р.
Меня зовут Алексей Озерин, сейчас я — эксперт по машинному обучению в агротехническом стартапе OneSoil. Учился на физика в МФТИ, занимался теоретической физикой, а потом ушел в программисты. В 2012 году во всем мире случился бум в области развития нейросетей, до России он докатывался довольно долго. К 2015-2016 году появилось много стартапов и инициатив, связанных с нейросетями. В это же время я пришел работать в классную лабораторию Deephacklab, разрабатывать прототипы — поиск и генерация текстов. Проекты были в зачаточном состоянии, но очень интересными. В 2018 году я перешел в Яндекс как Senior Developer, чтобы работать с компьютерным зрением. Решал разные задачи в области Machine Learning ML — с картинками, видео и текстами, вплоть до 2022 года. Сейчас я работаю в стартапе, который занимается сельским хозяйством, — с помощью нейронных сетей по спутниковым снимкам предсказываю, что где растет и когда убирают поля. Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию « Аналитик данных » — эта сфера может идеально подойти для использования нейросетей в будущем. Для каких задач применяют ML и нейросети Есть много прикладных задач, которые решаются с помощью эксперта, простых правил и специально подобранных алгоритмов. Когда данных становится много, у нас появляется возможность извлекать из них полезные знания, обходя ограниченность простых подходов. С помощью ML можно рассчитывать риски — например, предсказать, выплатит ли человек кредит, или рассчитать будущие цены на квартиры. Есть отдельная группа задач, для которых нейросети особенно хороши: находить похожие картинки, звуки и посты, генерировать изображения и тексты. Конечно, искать похожие аудио можно и без нейросетей — приложение Shazam прекрасно работало даже в первых версиях. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности. Творчество нейросети Midjourney Как разрабатываются нейросети В этой части статьи будет немного хардовой информации, связанной с математикой и ML. Если вы ничего не поймете или захотите понять больше, советуем пройти наш курс по математической логике для программистов Нейросеть — это формула, которая из одного массива чисел делает другой массив. Формула большая и длинная, может быть с миллионами параметров, но собирается из довольно простых операций — арифметики, элементарных функций синусы, косинусы, экспоненты и даже более простые, вроде взятия степени и суперпозиции. Выше пример одной из решаемых задачек: классификация изображений на условные тысячу классов. Входной массив здесь — просто массив пикселей картинки, выходной — вектор с вероятностями, что изображено на картинке. Выходной массив может быть и картинкой например, как в задачах pix2pix на улучшение картинок или дорисовывание. Входной массив может быть не картинкой, а последовательностью слов — так, например, происходит в генерации картинок по тексту. С отдельными элементами входного массива обычно не работают: действия собирают в слои и применяют операцию ко всему массиву сразу. Котика на картинке распознают независимо от того, в какой части картинки он находится. Саму формулу пишут не как аналитическую формулу, а вычислительным графом — это рецепт для калькулятора, в каком порядке и что делать с входным и промежуточным массивами. Очень популярная, старая и довольно простая моделька. Она может показаться сложной, но операции — простые, а концепция вычислительного графа позволяет работать со сложными формулами. В этих слоях скрываются числа, они же — веса — коэффициенты в большой формуле. Сначала параметры инициализируют небольшими случайными числами, а затем улучшают с помощью градиентного спуска. Так система самообучается. Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки. Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing. Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой.
Среди ограничений своей профессии сами биомиметики или бионики называют излишнюю теоретизацию: далеко не все прототипы и модели, идеальные на бумаге, работают в реальном мире. Специалист по ИИ-этике Эксперт, ответственный за этичное использование наработок ИИ, рано или поздно потребуется в любой компании, которая планирует задействовать эти самые наработки. Даже сегодня к искусственному интеллекту возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития ИИ их количество многократно вырастет. Специалисты по нейроэтике обязаны одинаково хорошо разбираться в алгоритмах профильного ИИ, локальной и международной нормативной документации, ИТ-праве, этике и психологии. Прикладная этика — так называемая зависимая специальность, перспективы которой определяют темпы развития смежных сфер. Поэтому оценить возможный спрос на таких специалистов пока довольно сложно. Медиаполицейский В отличие от специалиста по кибербезопасности, медиаполицейский работает не с багами и уязвимостями, а с пользовательским контентом. Его задача — находить и проверять UGC-ресурсы на предмет соответствия законодательству, бороться с проявлениями экстремизма и преступлениями против личности, а также блокировать пиратские «сливы». Предполагается, что медиаполицейские получат одну из специализаций — расследование правонарушений в отношении физических лиц кибербуллинг, сталкеринг , юридических лиц пиратство или государства экстремизм.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Вакансии связанные с нейросетями могут быть найдены на специализированных ресурсах, таких как – Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта.