Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями. Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями.
ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир
Но за первоклассными специалистами ведется настоящая охота крупнейшими компаниями. Потолка дохода для них нет. Аналитик данных Такие специалисты области ИИ работают с большими объемами данных для выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на основе этих данных. Для работы в этой сфере необходимо иметь знания в статистике и программировании, уметь взаимодействовать с базами данных и специальными инструментами. У опытных сотрудников доход может достигать 200 000-300 000 руб. Нейро-иллюстратор Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Работа художника заключается в разработке алгоритмов и моделей AI, которые смогут создавать художественные произведения, отталкиваясь от определенных правил и параметров. Одна из задач нейро-художника — создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений. Еще одна задача специалистов в области искусственного интеллекта — создание компьютерных моделей, которые могут воссоздавать изображения в стиле классических художников с использованием технологий нейронных сетей. Они могут быть использованы в различных целях.
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. Модель была маленькая, она не позволяла решать много задач, но люди вдохновились. Вклад Карпатого в генерацию текстов огромный.
Он популяризовал неизвестную технологию, привлек широкий круг разработчиков. Те стали генерировать идеи, проверять гипотезы и заметно продвинули отрасль вперед. Видео Карпатого про языковое моделирование Опенсорс дает большой вклад в развитие ML. Популярнейший фреймворк машинного обучения PyTorch для языка Python — полностью опенсорсный продукт. Известная библиотека для машинного обучения TensorFlow — изначально внутренняя библиотека Google, которую компания со временем перевела в опенсорс, и с тех пор ее развивает комьюнити. Среди контрибьюторов все еще много людей из Google, но влияние комьюнити велико.
Такими опенсорсными проектами пользуются абсолютно все, кто занимается обучением нейросетей и применяет их в своих проектах. Если разработчик делает коммиты в PyTorch, это классная строчка в его резюме — он сделал полезный вклад для всего сообщества. Поэтому разработчики заинтересованы в том, чтобы контрибьютить в громкие опенсорсные проекты. Важный вклад делают журналисты и блогеры в мире науки, которые занимаются пересказом статей, рассказывают аудитории, какова была изначальная идея, как она менялась. Как правило, это классные специалисты с личным брендом, им можно доверять. В ML ярко проявляется тенденция, что с помощью личного бренда можно находить хорошую работу, получать гранты и участвовать в интересных проектах.
Кроме Андрея Карпатого, стоит упомянуть научного сотрудника Google Себастиана Рудера, Константина Воронцова с опенсорс-курсом по ML, преподавателей Школы Академии Данных, которые создали свой онлайн-учебник по машинному обучению, Валеру Бабушкина и других ребят, которые ведут научно-популярные Telegram-каналы и рассказывают про интересное в области ML. Что в итоге Нейросети отлично умеют находить и генерировать тексты, картинки и музыку. Но на этом их возможности не заканчиваются. Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, а можно использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В первое легче попасть, а для второго порог входа выше. Вакансий тоже больше в коммерческой разработке.
Рынок сейчас не перегрет, поэтому зарплаты у ML-специалистов на уровне зарплат разработчиков. Знания Python достаточно, чтобы писать нейросети и пользоваться ими, а специальные библиотеки упрощают взаимодействие с математикой. Опенсорс дает большой вклад в развитие ML: большинство популярных библиотек и фреймворков с лицензиями — с открытым исходным кодом.
Хотя некоторым людям всё же придётся подтянуть свой профессиональный уровень, чтобы выдержать конкуренцию с машинным интеллектом. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. Опасаться «восстания машин» тоже не стоит — если ИИ и обретёт сознание, то не в обозримой перспективе, считает специалист.
Зато для решения повседневных задач нейросети находят всё более широкое применение за счёт способности быстро и внимательно анализировать данные, отметил Кугаевских, однако полностью полагаться на нейросети нельзя — они часто ошибаются и генерируют фейки. Почему в последнее время эта тема находится в центре внимания общества? С учётом современного уровня технологий можно прогнозировать, что это не произойдёт ещё в течение как минимум 30 лет. На полвека вперёд загадывать я бы не стал — за такой срок многое может измениться. Что же касается социологических опросов, то, как правило, чем лучше человек осведомлён, что находится «под капотом» нейронных сетей, тем лучше он понимает и все ограничения этой технологии. Пока широкая аудитория находится под впечатлением голливудских историй о восстании машин.
И даже если в математических алгоритмах зародится сознание, рычаги управления машинами всё равно останутся в руках человека. Например, если она должна идентифицировать людей по фотографиям, то на входе она получает изображения с камер, сличает их со всей базой данных, на которой её учили, и быстро находит соответствия, сравнивая признаки, например цвет глаз или форму носа. Грубо говоря, этот процесс напоминает детскую игру в поиск десяти отличий. Для аудитории, знакомой с курсом линейной алгебры, я бы сказал, что нейросети — это много матричных преобразований. Legion-Media — То есть каждая нейронная сеть написана под очень конкретные задачи? Нет таких алгоритмов, которые могли бы свободно переключаться между разными сферами и тематиками?
Но по эффективности им далеко даже до уровня пятилетнего ребёнка. При этом Билл Гейтс выступил против таких призывов: он заявил, что мораторий не решит проблем. О каких угрозах и проблемах говорят специалисты? Есть так называемые состязательные атаки, когда злоумышленники могут использовать уязвимость архитектуры нейросетей для того, чтобы подменить распознаваемое изображение. Для человека отличия будут незаметны, но нейросеть начнёт очень сильно ошибаться, получив такую изменённую картинку. Проводились даже специальные опыты, когда нейросеть, отвечающая за работу автомобильного автопилота, переставала распознавать пешеходов в качестве препятствия.
Также по теме «Нужен аудит систем ИИ»: IT-специалист — о проблемах и выгодах внедрения технологий искусственного интеллекта Технологии искусственного интеллекта могут стать инструментом контроля за людьми, если для этой сферы не будут созданы правовые рамки.... Есть и другие риски. Например, если разработчик поленится вычистить данные, на которых он обучал чат-бот, то нейросеть может выдать их злоумышленникам, если они применят специальный запрос.
Программу создали преподаватели университета и ведущие эксперты Яндекса. Она включает как гуманитарные дисциплины, так и курсы по анализу данных и работе с нейросетями.
Всего будет восемь предметов, среди них — медиа и большие данные, статистический анализ, математическая лингвистика, правовое и этическое регулирование ИИ. Занятия по большим данным и искусственному интеллекту в медиапроектах будут вести сотрудники Яндекса. Елена Вартанова, декан факультета журналистики МГУ, профессор, академик РАО Технологическая трансформация медиакоммуникационной индустрии ставит перед профильными вузами новые вызовы. Мы просто не можем позволить себе игнорировать происходящее. Искусственный интеллект — уже значимая для профессионалов реальность.
8 перспективных профессий, связанных с ИИ
Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым. Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году ИИ активно развивается в сферах IT и преподавания В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. Искусственный интеллект, по его мнению, "захватит" в первую очередь IT, журналистику, а также преподавание. Эксперт рассказал, что важную роль в развитии нейросетей сыграл чат-бот ChatGPT, выпущенный на рынок компанией Илона Маска в конце 2022 года. Специалист считает, что данная разработка может найти широкое применение сразу в нескольких сферах.
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. Создание портфолио и подготовка к собеседованию при помощи нейросетей — 3 часа Тема 2.
Вот некоторые из них: 1. Увлечение и интерес к искусственному интеллекту и машинному обучению Профессионалы в области нейросетей должны проявлять глубокий интерес к исследованию и разработке новых методов и алгоритмов в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Это поможет им быть мотивированными и продуктивными в работе. Математические и аналитические способности Специалист по нейросетям должен обладать хорошими математическими знаниями и аналитическим мышлением. Они должны быть способными вникнуть в сложные модели машинного обучения и эффективно работать с большими объемами данных. Программирование Знание программирования является неотъемлемой частью работы специалиста по нейросетям. Они должны быть знакомы с языками программирования, такими как Python и TensorFlow, и уметь писать эффективный и оптимизированный программный код для обучения и развертывания нейронных сетей. Техническое понимание Специалист по нейросетям должен иметь хорошее техническое понимание работы нейронных сетей и их алгоритмов. Они должны быть в курсе последних исследований и тенденций в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы применять их в своей работе. Креативность и инновационность Поскольку область нейросетей постоянно развивается, специалисты должны быть креативными и инновационными в своем подходе к решению задач. Они должны быть способными мыслить нестандартно и рассматривать проблемы с разных точек зрения, чтобы найти новые пути и решения. Коммуникационные навыки Сотрудники в области нейросетей должны обладать хорошими коммуникационными навыками. Они должны быть способными четко и понятно объяснять сложные концепции и результаты своей работы коллегам и клиентам, которые могут не иметь специализированного образования. Профессионализм и ответственность Специалисты по нейросетям должны быть профессиональными и ответственными в своей работе. Они должны придерживаться этических стандартов, относиться к данным и конфиденциальной информации с должным вниманием и строго соблюдать правила безопасности. Профессия Специалиста по нейросетям подходит для людей, увлеченных и заинтересованных в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они должны быть готовы к постоянному обучению и саморазвитию, поскольку беспрерывные исследования и инновации являются неотъемлемой частью этой профессии. Как стать и где получить образование 1. Требования к образованию Для успешной карьеры в области нейросетей рекомендуется иметь базовое образование в математике, компьютерных науках или смежных дисциплинах. Но это не единственный путь. Некоторые специалисты достигают успеха в этой области, имея нетрадиционное образование или опыт работы в смежных областях. Возможные пути обучения Университетское образование: Многие университеты предлагают программы бакалавриата и магистратуры по компьютерным наукам или математике с углубленным изучением нейросетей и искусственного интеллекта. Обучение в университете обычно включает курсы, посвященные теоретическим и практическим аспектам разработки и применения нейросетей. Онлайн-курсы и специализации: Существуют различные платформы, такие как Coursera, Udemy и edX, которые предлагают онлайн-курсы и специализации по нейросетям. Эти курсы позволяют получить знания и навыки в области нейросетей в своём темпе и в соответствии с вашим графиком. Самообразование: Некоторые специалисты в области нейросетей достигают успеха благодаря самостоятельному изучению материалов, доступных онлайн. Существует широкий спектр бесплатных книг, статей, видеоуроков и документации, которые помогут вам разобраться в основах нейросетей. Специализация После получения образования в области нейросетей можно выбрать конкретную сферу специализации. В зависимости от ваших интересов и целей, вы можете стать специалистом в одной из следующих областей: Computer Vision: Работа с изображениями и видео, распознавание объектов, обнаружение лиц и другие задачи связанные с обработкой видео и изображений. Natural Language Processing: Разработка алгоритмов и моделей для обработки и понимания естественного языка. Recommender Systems: Создание рекомендательных систем, которые предлагают пользователям персонализированные рекомендации. Robotics: Применение нейросетей в робототехнике, включая разработку алгоритмов для управления роботами и решения сложных задач. Успешные специалисты в области нейросетей обладают глубокими знаниями теории нейросетей и умеют применять их на практике для решения реальных проблем и задач. Они также постоянно обновляют свои навыки и следят за последними тенденциями в области нейросетей. Важно помнить, что обучение и достижение успеха в области нейросетей требует постоянного обновления знаний и самообразования. Нейросети постоянно развиваются и эволюционируют, поэтому важно оставаться в тренде и изучать современные подходы и технологии. Стать специалистом по нейросетям требует образования и специализации в этой области. При выборе пути обучения важно учитывать свои интересы, карьерные цели и доступные ресурсы. Независимо от выбранного пути, самообразование и актуализация знаний являются важными компонентами успешной карьеры в области нейросетей. Профессия «Специалист по нейросетям» относится к профилю инженерных и научных исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Инженерные и научные исследования и разработки в области искусственного интеллекта — это профиль деятельности, в котором специалисты работают над созданием и оптимизацией нейросетей для решения различных задач. Такие задачи могут включать распознавание образов, анализ данных, обработку естественного языка и другие приложения искусственного интеллекта. Специалисты по нейросетям проводят исследования, разрабатывают новые алгоритмы и модели, а также оптимизируют и обучают нейронные сети для достижения высокой точности и эффективности. Специалист по нейросетям рассматривает процессы обработки и анализа данных, создания и обучения нейронных сетей, разработки новых моделей и алгоритмов машинного обучения. Он активно применяет математические методы и алгоритмы для работы с данными, анализа их структуры, построения и обучения моделей нейросетей.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
| Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия | «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. |
| Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ | Профессионально овладеете нейросетями, сформируете клиентскую базу, что позволит вам выйти на 5-10 т.р. в ДЕНЬ. |
| Специалист по нейросетям — что это за профессия | Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. |
| Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас - Лайфхакер | Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. |
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
Так компьютер помогает клиентам решить сложные проблемы, а у банков отпадает необходимость в большом количестве сотрудников техподдержки. Особую популярность получили чат-боты — своего рода виртуальные собеседники и помощники. Например, американская разработка ChatGPT умеет составлять тексты на любой вкус и запрос. С ее помощью один российский студент даже смог «написать» и защитить дипломную работу. Подобные технологии сейчас активно применяются в графическом дизайне и написании музыки. Роботов, наделенных ИИ, используют в хирургии с 2018 года. Они выполняют функцию ассистентов главного врача во время операций разной сложности. Всего год назад американские ученые создали маленького робота-краба толщиной в 0,5 мм — с его функциями можно избавлять пациентов от закупорки артерий и опухолей.
Кроме того, компьютеры научились назначать дозировки лекарств более точно, чем это делают сейчас доктора. Нейросети применяются даже на заводах. С их помощью производители осуществляют контроль качества, проводят диагностику оборудования, проектируют новую продукцию и т. Особую нишу заняли промышленные роботы, которые могут полноценно заменить сварщиков, шлифовщиков, сборщиков и других специалистов. Что будет дальше Аналитики считают, что в ближайшем будущем нейросети продолжат «завоевывать» профессиональное и повседневное пространство людей. Отсюда в обществе возникла дискуссия: заменят ли технологии человеческий ресурс. По словам эксперта, страх общества, что компьютеры сместят людей с тех или иных работ, вполне оправдан.
Активное развитие нейросетей приводит к тому, что многие специальности становятся неактуальными.
Скорее всего, ИИ будет применяться в этой сфере для выполнения типовых заданий и подготовки различных вариантов на основе существующего решения. В будущем дизайнерам, скорее всего, обязательно будет необходим навык работы с системами с ИИ. Ретушеры фотографий. ИИ может заменить часть работы ретушеров: например, с помощью ИИ можно автоматически удалять шумы и дефекты на фотографиях, а также улучшать качество изображений. 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.
Поделиться Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности Чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI, представляет угрозу для представителей, как минимум, 20 профессий. Среди них — маркетологи, преподаватели, социологи, судьи и другие, уверены исследователи. В некоторых сферах технология ChatGPT в буквальном смысле начнет отбирать хлеб у дипломированных специалистов. Больше всего технология повлияет, как минимум, на 20 профессий, пишет Cbcnews. Умение искусственного интеллекта быстро и качественно обрабатывать большие объемы информации и генерировать связный текст, превращает его в полезный для работников ресурс. Так, профессионалы в сфере недвижимости используют ChatGPT для составления различных списков, юристы — для написаний завещаний. В то же время чатбот может не только помогать сотрудникам выполнять рабочие задачи, но и полностью дублировать их функции, что в конечном итоге способно привести к массовым сокращениям. Итак, список возглавили маркетологи, за ними следуют преподаватели иностранного языка и литературы, географии, истории, права, философии , культурологии и религии, социологии, политологии, уголовного правосудия, психологии, деловой и межличностной коммуникации. Под удар могут попасть также социологи , политологи, специалисты по библиотечному делу, юристы по гражданским делам, судьи, клинические и школьные психологи и коучи. Ученые уверены, что на область юриспруденции ИИ повлияет сильнее всего. Также под раздачу могут попасть турагентства, грантовые фонды, спортивные агенты и музыкальные продюсеры. Программистов в списке не оказалось, хотя чат-бот умеет писать код.
В дальнейшем все больше и больше людей свяжут с нейросетями свое карьерное развитие. Ранее о внедрении нейросети ChatGPT-4 в процесс обучения сообщила онлайн-школа английского языка Skyeng. Виртуальный собеседник Кеша позволит ученикам в любое время практиковать язык и закреплять полученные на уроках навыки. Самые важные и оперативные новости — в нашем телеграм-канале «Ямал-Медиа».
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. Знакомьтесь, новое ведущее прогноза погоды на Ставропольском телеканале. Образ, речь, студия — всё создано творческим тандемом нескольких нейросетей. Снежана не болеет, не нуждается в отпуске, но при этом помнит о людских слабостях.. Человеки если промокают, то могут простудиться. Другие сюжеты.
Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти. Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов.
Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно. По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике. По-видимому, уже очень скоро компании будут назначать таких директоров или кого-то вроде. Основная цель такого руководителя — по максимуму уменьшить необъективность и в созданных, и в проектируемых моделях. Кроме того, директор по этике должен следить за тем, чтобы модели выдавали результаты, позитивные и справедливые для участников процесса. Думаю, это должен быть топ-менеджер, потому что деятельность в области этики подразумевает введение множества ограничений для сотрудников. Если такой человек не занимает руководящую должность, если он не пользуется в компании заслуженным уважением, его можно без проблем уволить и заменить тем, кто закроет глаза на все нарушения.
И, строго говоря, такое развитие событий совершенно не исключено. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий ИИ и представление о том, как они могут повлиять на общество и отдельных людей. Представление о действующих и появляющихся законах и стандартах в области этики ИИ. Представление о конкретной области и контексте применения ИИ с учётом специфики бизнеса и отрасли. Навыки коммуникации и умение работать с разными организациями и стейкхолдерами. Способность представлять и прогнозировать потенциальные последствия и возможности внедрения инноваций в области ИИ. Главным соратником директора по этике станет специалист по количественной оценке этики ИИ. Его задача — анализировать уровень предвзятости моделей и измерять воздействие на группы, интересы которых затрагивает та или иная модель. Думаю, появление такой должности кардинально изменит подход к этике в компаниях. И чтобы эти перемены произошли, людям, создающим модели, нужны данные.
Количественный подход к этике расширит круг тех, кто готов прислушаться к вопросам морали. Навыки и компетенции Технические знания в области технологий, систем, алгоритмов и инструментов ИИ. Понимание теорий и принципов, определяющих разработку и использование ИИ с точки зрения этики. Навыки аналитического и критического мышления для оценки и проработки решений по сложным этическим вопросам. Навыки коммуникации и умение объяснять и обосновывать этические решения при взаимодействии с разными аудиториями. Навыки статистической и математической количественной оценки уровня необъективности и справедливости в моделях ИИ и результатах их работы.
Соответственно, будут и определенные требования к ИИ.
Для такой работы программист должен знать Python, уметь работать с библиотеками PyTorch и TensorFlow, ОС Linux, знать типы востребованных нейросетевых архитектур. Специалист по машинному обучению. Чтобы работа нейронных сетей была корректной, их нужно учить. По особым методикам. Для этого нужно знать несколько языков программирования, навыки работы с соответствующими инструментами, хорошие математические способности. Инженер по данным, аналитик или архитектор данных. Программисты и технические специалисты, в задачу которых входит подготовка данных, необходимых для работы нейросетей.
Инженер Deep Learning. Занимается алгоритмами глубокого обучения, архитектурой системы, преобразованием кода, настройку облачной инфраструктуры — все это необходимо для создания полноценных производственных моделей. Эта профессия считается наиболее сложной. Инженер Deployment. Тот, кто и занимается развертыванием моделей, то есть, размещением готового продукта на серверах, тестирует работу системы, устраняет ошибки и так далее. Помимо знания языков программирования, необходимо умение работать с облачными платформами, технологиями контейнеризации, языками сценариев и так далее. Разработчик компьютерного зрения.
Как понятно из названия, в обязанности такого сотрудника входит работа с визуальным контентом. Инженер NLP.
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.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией. «Как правило, специалистов, знающих как работать с нейросетью или для ее развития ищут работодатели из ИТ-сферы: 19% или каждая пятая вакансия с начала 2023, за год спрос на таких специалистов в этом секторе вырос на 94%. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем.
ТОЛЬКО ЦИФРЫ
- Введите текст заголовка
- 8 перспективных профессий, связанных с ИИ
- Что умеют нейросети сегодня
- Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас - Лайфхакер
Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. где учиться работе с 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. – Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
Быть одним из первых, кто начнет работать в этой сфере, может быть очень выгодно. 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.
Нейросеть видит в таком специалисте баланс между "технарем" и "гуманитарием", безупречную грамотность и системное мышление. Шансы у этой профессии будущего есть, по крайней мере, в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями. Специалист, который создает оригинальные искусственные аналоги природным материалам, чтобы в дальнейшем использовать их в медицине, архитектуре, электронике и других областях. Впрочем, нынешние представители профессии отмечают, что отнюдь не все созданные на бумаге прототипы могут работать в реальности. Но пока оценить перспективы специалистов по нейроэтике сложно.
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. Инструменты ИИ уже могут распознавать, когда клиент разгневан или расстроен во время диалога. Руководитель видит сообщения о таких случаях и может дать совет менеджеру, как улучшить общение с клиентом. Также ИИ может заметить признаки недовольства клиента быстрее человека и помочь погасить конфликт еще до его начала. Похожая функция, например, стала впервые доступна в платформе Ringostat. ИИ считывает общее настроение разговора и каждого собеседника.
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. Если опыта нет, полезно работать над опенсорс-проектами. Есть такое движение — AI for social good, когда специалисты по ML решают какую-нибудь общественно полезную задачу. Например, были проекты помощи в поисках пропавших людей или затонувших кораблей. Это очень хорошее направление деятельности, в которое можно прийти новичком с горящими глазами, а уйти с ценным опытом. 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.
Специалист по нейросетям
чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. В ближайшие годы ИИ сможет заменить профессии, связанные с работой с повторяющимися рутинными операциями.
Новости партнеров
- Кто такой Специалист по нейросетям - значение профессии, плюсы и минусы, зарплата, отзывы
- Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться
- Вы отписались от рассылки!
- В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза