Представляем 5 уникальных профессий будущего, связанных с обработкой данных и искусственным интеллектом. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
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? Или она может работать во всех художественных направлениях, креативить совершенно разное? Кулинкович: Ее так научили. Но по факту, когда вы работаете с живым человеком, он тоже работает в одном направлении. Вы приходите к дизайнеру живому или иллюстратору и говорите: «Нарисуй мне кружку», и он вам нарисует, скорее всего, кружку таким образом, как он умел рисовать все эти годы до. И вы для того, чтобы ваш инструмент, для того, чтобы подобрать правильный стиль, найти правильного дизайнера, иллюстратора с правильной историей… Потому что в целом в реальном мире довольно мало людей живых, которые готовы рисовать в очень широком изобразительном диапазоне, создавать графические материалы. Так и с нейросетями.
И они рисуют то, чему их научили. Условно, какой-то сет они повидали, то они и выдают. Поэтому всегда можно найти некоторые групповые признаки у разных технологий. Гребенников: Сегодня применение искусственного интеллекта — это дань моде или это реальный инструмент, который делает нашу жизнь и наши сервисы немножко лучше? В Москве есть ресторан, который существует без шеф-повара, и там такая концепция, что все блюда придумывает искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект лучше знает, что в целом, в среднем люди едят. И это дань моде или это реальный сервис, который помогает дизайнерам, музыкантам, тем, кто творит, тем, кто пишет какие-то книги, учебники? Какое у вас мнение? Кулинкович: Во-первых, не стоит недооценивать дань моде. Потому что дань моде продолжает помогать продавать, помогает зарабатывать.
И та обвязка, тот же самый продукт, на который навесили лейбл искусственный интеллект, он продается потенциально… В правильных руках он будет продавать с лучшей конверсией, с большей. Это даже без рассмотрения того, что стоит за концепцией искусственный интеллект. Это просто лучше продается. В моменте. Это уже реальное применение. Я знаю, о каком ресторане вы говорите.
Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать. Чем занимается разработчик нейросетей конкретно, зависит от того, для каких целей создается продукт. Это могут быть: Системы распознавания лиц; Системы «компьютерного зрения» для беспилотного транспорта; Системы распознавания и синтеза речи; Средства сбора и анализа текстовой информации; Системы диагностики и выявления неполадок на транспорте например, в авиации ; Боты-консультанты для бизнеса с функциями, близкими к человеку. Поэтому работа разработчика нейросетей строится на том, что сначала он получает техзадание и концепт будущей программы. Далее он: Изучает информацию по области применения нейросети и какие задачи она должна решать; Проводит исследование архитектуры уже готовых нейронных сетей, либо проектирует собственную; Проводит бета-тестирование нейросети, отладку её работы на основе промежуточных данных; Интегрирует полученный продукт в программную платформу заказчика, пишет специальное ПО для поддержания работы нейросети; Взаимодействует с командами аналитики, тестирования и технической поддержки.
Нейросети распространились повсеместно и стали неотъемлемой частью жизни. Их основное достоинство заключается в том, что они позволяют выполнять рутинные задачи значительно быстрее, свести при этом к минимуму участие человека. Однако это не значит, что AI-системы смогут полностью заменить обычных сотрудников. Напротив, количество специальностей, связанных с искусственным интеллектом, сильно возрастет, так как работу нейросетей тоже нужно контролировать и модернизировать. Инженер по разработке искусственного интеллекта Это специалист, который занимается программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей машинного обучения, обработкой естественного языка и компьютерного зрения. Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении. Средний уровень зарплаты этого специалиста в ИИ с опытом менее 1 года составляет 200-230 000 руб. Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума.
Спрос на специалистов в сфере нейросетей продолжает активно расти. В статье расскажем о профессиях, связанных с искусственным интеллектом, и разберёмся, какие у них перспективы. AI-тренер Как появилась. Как только искусственный интеллект стал обрабатывать данные, понадобились соответствующие специалисты. Нужны были люди, которые тренировали бы машину давать логически и фактически верные ответы на запросы пользователей. В России вакансия на рынке появилась в 2023 году, когда Яндекс запустил обучение для специалистов по ИИ. AI-тренер работает с моделями, которые уже умеют распознавать запросы, искать данные и выдавать результат. Но не всё получается с первого раза. В текстах могут быть смысловые, фактические и логические ошибки. Допустим, пользователь захотел разобраться в баскетболе и попросил ИИ рассказать ему все актуальные правила. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Нужно внести в алгоритм команду, которая укажет на ошибку и дополнит базу знаний актуальной информацией. AI-тренер анализирует ответы нейросети и пишет грамотные тексты как образец, на которых она учится. Всё больше людей пользуются нейросетями, и запросы становятся разнообразнее. Из-за этого всплывают новые ошибки, которые нельзя оставлять без внимания. Яндекс продолжает активно нанимать и обучать AI-тренеров, чтобы внедрять в свои системы новые и качественные версии нейросетей. Вакансия подходит для всех, кто умеет работать с текстами и смыслом: авторов, редакторов, копирайтеров, переводчиков и других специалистов. Промпт-инженер Как появилась. Когда нейросети достаточно обучились и стали реагировать на запросы, встал вопрос: как добиться от них нужного ответа? Решить простую задачу с помощью ChatGPT и других нейросетей сможет любой пользователь с первого раза. Но если вам понадобится текст с определённой структурой и лексикой или изображение со множеством деталей и разными стилями, придётся правильно подбирать слова, чтобы получить желаемый результат. Основной вопрос — какие слова и команды подобрать, чтобы искусственный интеллект правильно понял запрос и выдал пользователю то, что нужно. Эти слова и формулировки называются промптами. Именно их разрабатывают инженеры для получения качественных результатов. Промпт-инженер составляет точные инструкции, по которым нейросеть сможет выдавать качественные текстовые ответы и иллюстрации. Он знает, какие фразы и «подсказки» использовать, чтобы нейросеть правильно поняла запрос.
Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!
Такой специалист филигранно сочетает знания естественных и компьютерных языков, обрабатывая и оцифровывая языковые данные, чтобы интегрировать их в технологические и производственные процессы. Чтобы освоить профессию цифрового лингвиста, необходимо раз и навсегда забыть о споре «технарей» и «гуманитариев» и упорно искать точки соприкосновения между ними, а ещё — обладать безупречной грамотностью и системным мышлением. Границы профессиональной деятельности цифровых лингвистов пока очень условны, однако таких специалистов точно ждут в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями и изучением потребительского поведения. Биомиметик Область интересов биомиметиков лучше всего иллюстрируют примеры: купальник из «акульей кожи», искусственная кость или непромокаемые ткани, структурно напоминающие листья лотоса. Вдохновляясь природными материалами, свойствами и процессами, биомиметики создают их оригинальные искусственные аналоги, которые используются в медицине например, для замены повреждённых тканей , архитектуре несущие конструкции «по мотивам» суккулента и машиностроении, электронике и многих других областях. А ещё биомиметика тесно связана с робототехникой: популярные вирусные ролики о робоживотных в стиле киберпанка — как раз про это. 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.
Участникам исследования также предлагалось отметить, в каких профессиях нейросети способны заменить человека.
Если вы умеете это делать и у вас есть хорошие кейсы, вы можете стоить бесконечно дорого. Особенно в таких нишах, как development. Изучайте комьюнити-менеджмент — сейчас у бизнеса есть спрос на лояльное комьюнити вокруг бренда. Вам нужно: иметь действительно мощные работы в портфолио, как минимум больше 3-х кейсов; хорошо понимать суть бизнеса. Еще нужно уметь раскрутить себя. Согласитесь, странно, если вы SMM-специалист без личного бренда. Когда вы это сделаете, то сможете работать на очень высоком чеке — все хотят работать с лучшими.
Если вы ведете интересный блог с классными постами, вас рано или поздно купит крупный клиент за этот контент. Это история про то, что вы делаете это для себя, вам интересно, а потом этот труд монетизируется. В последние 2 года я стала писать меньше — примерно по посту раз в 3 дня. Ни с каким выгоранием я не сталкивалась. Выгораете вы от низких расценок и оттого, что беретесь за то, что вам неинтересно. Например, можно взять 15 компаний, в которых SMM стоит по 15 тысяч рублей в месяц. В результате приходится писать большое количество неинтересных текстов на неинтересные темы за низкий прайс клиентам, которые еще и всю душу вынут. Чтобы не выгорать, нужно работать по дорогому прайсу на клиентов, которые готовы платить, в тематике, которая вам интересна. А для этого нужно хорошо понимать бизнес клиента.
Тогда, мне кажется, никакого выгорания не будет. Можно ли SMM-специалисту работать за рубежом Тут вопрос в том, насколько хорошо вы понимаете язык. Чтобы делать хороший контент, нужно думать на этом языке так же, как его носители. Это же не просто разговор, это фразы, местные шутки и инфоповоды, которые актуальны у аудитории. У нас получилось хорошо зайти в Саудовскую Аравию, исключительно на контенте на английском языке. SMM в целом тяжело вывести за рубеж, потому что есть такое понятие как «проклятие языка». Тяжело продать услуги, которые связаны с коммуникацией, на международном рынке. Так же и в продажах, ваш основной инструмент — это язык.
Мой ответ основан на анализе данных и исследованиях по этой теме, а также на опыте стран и отраслей, в которых уже произошли процессы автоматизации. Можно предположить, что одной из самых больших угроз, которые представляет искусственный интеллект для человечества, это автоматизация труда и безработица.
Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и работы, ранее выполнявшиеся людьми. Это может привести к повышению эффективности и производительности, но также вызовет и серьезную озабоченность по поводу безработицы и экономического неравенства. 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.
Константин Рудов
- Нейросеть показала профессии будущего (фото)
- Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
- Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram
- ИИ для переговоров и создания лекарств
- Введите текст заголовка
- Неожиданные профессии, где используют нейросети
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
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. 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.
Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. 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.
Поэтому на рынке уже давно существуют образовательные программы, которые помогают закрывать запрос компаний и развивать сферу. Но также мы думаем, что этот тренд сегодня будет расти еще больше, и количество курсов увеличится». Несколько лет существует направление и в Skillbox: «Курсы по ИИ всегда входили в нашу комплексную программу по обучению профессии Data Science. Они существуют с 2019 года, — объясняет руководитель образовательных программ по анализу данных в Skillbox Надежда Бойкова. Или присоединятся к командам, их разрабатывающим». Все эти курсы — авторский контент от действующих senior-специалистов крупных компаний. Кроме практических заданий в рамках учебных программ студенты решают реальные задачи бизнеса. Компании-партнеры регулярно приглашают студентов попробовать силы на стажировках, в том числе оплачиваемых. В рамках образовательной программы студенты изучают Python — самый популярный язык для машинного обучения и создания нейросетей, SQL для работы с базами данных, линейную алгебру, статистику и теорию вероятностей, так как без них не получится построить прогнозную модель или найти скрытые закономерности. Ключевым в программе является модуль по машинному обучению, на нем студенты изучают классические алгоритмы, создают рекомендательные системы и уже непосредственно обучают нейросети. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. После окончания курса выпускники получает полноценную профессию и готовы решать прикладные задачи бизнеса или науки. Однако после взрыва спроса на ChatGPT, Midjourney и другие нейросети у обучения нейросетям постепенно отрастает новая ветка. Промпт-инженеры на старте Количество разработок, проектов и стартапов c использованием технологий искусственного интеллекта растет с каждым годом, поэтому рынку требуется больше специалистов, которые умеют работать с такими инструментами. Нейросети помогают обнаруживать аномалии на медицинских снимках, в промышленности — контролировать энергопотребление и безопасность на производстве. Голосовые помощники, которые распознают речь и связно отвечают человеку, — тоже работа нейросетей. Поэтому и мировому, и российскому рынку вскоре понадобятся не только специалисты, умеющие создавать нейросети, но и те, кто грамотно общается с ними, получая необходимый результат. Edtech-компании адаптируются под новый тренд — на платформах начали появляться курсы, обучающие знаниям как для бытового использования нейросетей, так и для глубокого применения в профессиях например, «Нейрохищник» от Geekbrains, «Нейросети для маркетинга и продаж» от Zerocoder и другие.
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. Так как в привычном сейчас виде многих профессий может не остаться уже через 10 лет.
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
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.
Инструменты ИИ уже могут распознавать, когда клиент разгневан или расстроен во время диалога.
С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс.
Если нейросеть не справится — можно попросить ее сделать это снова. И так, пока не надоест. Все это доступно даже бесплатно — например, с Kandinsky или Шедеврум.
Как создать логотип с помощью ИИ 4. Junior-разработчики Что умеет джун? Писать код и работать над простыми задачами под контролем более опытных коллег. То же самое умеет ChatGPT — причем на разных языках программирования. Ему проще ставить задачи и контролировать их выполнение. А еще он не ошибается пользователи Хабра проверили это — нейросеть пишет код, компилируя и перемешивая то, что видела. Сотрудники call-центров Голосовые роботы отлично справляются с большинством задач по обзвону — они могут проинформировать клиента, подтвердить запись, сообщить об акции и пр. А еще они могут принимать звонки, консультировать, записывать на прием и многое другое.
И все это одновременно для сотен абонентов. Пример — голосовой помощник от Сбера. Он мгновенно отвечает на звонок не нужно ждать, пока оператор на линии освободится , сразу «узнает» клиента и дает нужную информацию по запросу. Единственная проблема — его очень трудно заставить переключить на живого оператора. Водители и курьеры Технологии автопилотирования появились давно и активно применяются в некоторых областях например, гражданской авиации. Их совершенствование и внедрение ИИ привело к появлению автопилотов в Tesla. Системы анализируют информацию вокруг автомобиля и реагируют на любые изменения в разы быстрее, чем человек, грамотно прокладываю маршрут с учетом пробок на дороге. Идеальное решение для грузовых и пассажирских перевозок такси.
В эту же категорию можно отнести роботов-курьеров. Например, жителям Иннополиса в Татарстане доставку развозит ровер от Яндекса: Это наиболее уязвимые профессии. Теоретически, сюда еще можно добавить банковских служащих и бухгалтеров, турагентов, диспетчеров, спортивных судей и много кого еще.
Из-за таких завидных способностей ИИ люди уже боятся потерять работу. Читайте Metro в Telegram Дзен VK — Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, — рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. В работе нейросетей есть множество нюансов, контроль над которыми как раз и должен осуществлять человек, поэтому к ним и необходимо относиться как к ассистенту сотрудника, который, безусловно, повысит производительность труда. В частности, поэтому появилась и развивается новая профессия — оператор нейросетей. Как сообщает пресс-служба Роскачества, портал "Бизнес инсайдер" перечислил 10 направлений, для которых люди окажутся якобы не нужны.
Программисты, аналитики данных, веб-разработчики Системы типа ChatGPT обучаемы и пишут код быстрее людей. Следовательно, под управлением 1-2 человек они в состоянии заместить целую команду. Технологические компании, в частности OpenAI — производитель ChatGPT, уже рассматривают возможность замены инженеров-программистов искусственным интеллектом. А это как раз хорошая новость.
Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день.
Заявка успешно отправлена
- Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности - CNews
- Специалист по нейросетям
- ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО №1 “СПЕЦИАЛИСТ ПО НЕЙРОСЕТЯМ” — Школа удаленных профессий
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
«Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий.
Специалист по нейросетям
То есть специалисты, которые вкладывают в тексты больше, чем информацию из сети, вне зоны риска. Его скилы идеальны для рерайтинга и работы с готовыми данными, собранными в интернете. Правда, уже появились детекторы, которые призваны распознавать нейросетевой контент. Художники и дизайнеры Зачем платить художнику, объяснять ему все нюансы заказа и ждать выполнения работы, если можно просто попросить нейросеть нарисовать то, что нужно? Если нейросеть не справится — можно попросить ее сделать это снова. И так, пока не надоест. Все это доступно даже бесплатно — например, с Kandinsky или Шедеврум. Как создать логотип с помощью ИИ 4.
Junior-разработчики Что умеет джун? Писать код и работать над простыми задачами под контролем более опытных коллег. То же самое умеет ChatGPT — причем на разных языках программирования. Ему проще ставить задачи и контролировать их выполнение. А еще он не ошибается пользователи Хабра проверили это — нейросеть пишет код, компилируя и перемешивая то, что видела. Сотрудники call-центров Голосовые роботы отлично справляются с большинством задач по обзвону — они могут проинформировать клиента, подтвердить запись, сообщить об акции и пр. А еще они могут принимать звонки, консультировать, записывать на прием и многое другое.
И все это одновременно для сотен абонентов. Пример — голосовой помощник от Сбера. Он мгновенно отвечает на звонок не нужно ждать, пока оператор на линии освободится , сразу «узнает» клиента и дает нужную информацию по запросу. Единственная проблема — его очень трудно заставить переключить на живого оператора. Водители и курьеры Технологии автопилотирования появились давно и активно применяются в некоторых областях например, гражданской авиации. Их совершенствование и внедрение ИИ привело к появлению автопилотов в Tesla. Системы анализируют информацию вокруг автомобиля и реагируют на любые изменения в разы быстрее, чем человек, грамотно прокладываю маршрут с учетом пробок на дороге.
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.
Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. 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.
Если тенденция будет развиваться и ИИ сможет полностью закрыть потребность в первичном обслуживании клиентов, нынешние менеджеры службы поддержки могут перейти на другие должности. Например, стать менеджерами из отдела заботы о клиентах Customer Success , специалистами по работе с партнерами и т. Или стать теми лучшими из лучших, которые будут предоставлять услуги техподдержки VIP-клиентам. Пока речь не идет о полной замене человеческого ресурса искусственным интеллектом. Скорее всего, в ближайшем будущем ИИ будет работать в партнерстве с менеджерами, дополняя, ускоряя процессы и увеличивая производительность. Какие задачи может выполнять ИИ в сфере продаж? Помощники, созданные на основе ИИ, могут отвечать на запросы и взаимодействовать с клиентами. Со временем они все лучше смогут имитировать человеческие качества: вежливость, доброжелательность, чувство юмора. И вести персонализированное общение, вызывая доверие и лояльность пользователей. ИИ может анализировать данные, идентифицировать потребности, настроения, интересы пользователей, определять приоритетность потенциальных клиентов. ИИ также будет предлагать работникам лучшие следующие шаги — для улучшения взаимодействия с клиентами в каждой точке контакта. ИИ будет помогать менеджерам вести лидов по воронке продаж, пока они не будут готовы к взаимодействию с живым менеджером. Сможет заполнять анкету на основе диалога. Автоматизировать внесение информации в CRM и дальнейшие действия после продажи, а также развивать постоянные отношения с клиентами. Вскоре будут широко применяться помощники сейлзов с искусственным интеллектом. Например, прямо во время разговора с покупателем эти боты будут давать менеджеру подсказки и советы: какой вопрос задать, что предложить, как ответить на сомнения или возражения собеседника. Или те, которые стали лишними, потому что клиент, например, предоставил больше информации. При этом, как прогнозируется, вовлечение человека будет оставаться решающим в ближайшей перспективе. Делегировав часть работы ИИ, опытные специалисты могут развивать взаимоотношения с клиентами, разрабатывать стратегии продаж и персонализированного обслуживания. А время, сэкономленное благодаря возможностям ИИ, может быть инвестировано в собственное профессиональное развитие и достижение успеха в продажах. Журналист, автор контента ChatGPT и подобные формы искусственного интеллекта, которые уже способны читать, писать и понимать текстовые данные, могут существенно повлиять на работу СМИ. 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.
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.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Анастасией Абышевой. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). В России за последние несколько месяцев на 62 % выросло число вакансий специалистов по работе с нейросетями, пишут «Ведомости» со ссылкой на сервис HeadHunter. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект.
📈Оптимизация Бизнес-Аналитики: Роль и Преимущества Дашбордов в Power BI
- «Отсев большой. Важно найти лучших из лучших»
- Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
- Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
- Без работы не останемся: к 2030 году ИИ добавит семь новых профессий / Хабр
- Специалист по устойчивому развитию
- Нейросеть показала профессии будущего (фото) - Hi-Tech