«Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Не за горами и беспилотные комбайны и самолеты, роботы-курьеры или администраторы гостиниц, и всех их нужно будет не только спроектировать, но и натренировать, применяя методы машинного обучения. Дойдет ли до роботов — школьных учителей или терапевтов, сказать сложно, но нехватка работы инженерам-робототехникам в ближайшие десятилетия точно не грозит, а зарплаты однозначно увеличатся. Хотя эти специалисты и сейчас не могут пожаловаться на зарплату: она начинается от 100 тыс. Инженер-электротехнолог инженер по электротехнологическим установкам Представить современный мир без результатов деятельности инженеров-электротехнологов невозможно, ведь они занимаются тысячей вещей — от промышленных плазменных печей до электростанций, от бытовой электротехники до трамваев. Они отвечают за создание и обслуживание всех систем, использующих или преобразующих электроэнергию; разрабатывают и тестируют предназначенное для этих систем оборудование и отдельные элементы; обеспечивают безопасность энергетической сферы и устанавливают ее стандарты. Применение искусственного интеллекта в работе электротехнологов зависит от конкретного сегмента деятельности: так, в энергосистемах ИИ прогнозирует потребление, диагностирует неисправности, оптимизирует производство и распределение энергии. Требования к образовательному уровню в этой области высокие: специалист должен закончить бакалавриат или магистратуру по специальности 13. Средняя месячная зарплата — 130—150 тыс.
Внедрением и эксплуатацией актуальных информационных технологий занимаются специалисты по цифровой трансформации — профессионалы, использующие возможности цифровизации для повышения эффективности бизнеса.
Но для достижения должного уровня придется стараться намного больше, чем при обучении где-либо, самостоятельно разрабатывать систему обучения. Самоконтроль, целеустремленность, эффективное планирование времени — все это нужно при самостоятельном обучении.
Надежный вариант для тех, кто желает освоить профессию с нуля. Но современные программы не всегда предлагают то, что нужно. Впрочем, освоить языки программирования и получить нужные навыки возможно.
Плюсы решения — диплом, подтверждающий знания. Минусы — не всегда программа ВУЗа отвечает требованиям современности. В каком из университетов можно стать инженером ИИ?
В МГУ также действует образовательная программа для всех аспирантов университета. Онлайн-курсы, платные и бесплатные. Оптимальный вариант для тех, кто уже имеет представление о нейронных сетях, но не имеет должной подготовки.
Если грамотно выбрать курс, можно получить полный объем знаний и навыков за короткий срок и вполне демократичную сумму. При этом не обязательно отрываться от основной учебы или работы. Перспективы профессии Прежде чем купить и пройти курс «Специалист по нейросетям» важно понять: на что рассчитывать новоиспеченному инженеру или программисту, который создает сети или обучает их, или с их помощью работает с какими-либо проектами.
На данный момент профессия востребована — открыто несколько сотен вакансий. И в будущем количество вакансий будет расти — чем активнее внедряется ИИ в повседневные задачи, тем большее количество специалистов потребуется. Но и сейчас вакансии привлекают многих, как минимум, уровнем зарплат — они высоки не только в Москве, но и других городах страны.
Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения. ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок. Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи.
Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда. ИИ — инструмент, работе с которым предстоит научиться многим самозанятым и фрилансерам, чтобы сохранить свои конкурентные преимущества на рынке. Чему надо учиться Самозанятые, работающие в отраслях, в которых будет активно применяться ИИ, могут сохранить свою конкурентоспособность, если будут развивать следующие навыки:. Навыки программирования.
Они позволят стать разработчиком систем ИИ, спрос на которых будет только расти, или эффективнее использовать эти системы в работе, адаптируя их под свои нужды. Креативность и творческий подход. Они помогут создавать уникальный контент и находить новые способы решения задач, недоступные ИИ. Коммуникативные навыки и умение работать в команде.
Они важны для работы в отраслях, где требуется сотрудничество и обмен информацией.
Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью. Участникам исследования также предлагалось отметить, в каких профессиях нейросети способны заменить человека.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
Они отвечают за создание и обслуживание всех систем, использующих или преобразующих электроэнергию; разрабатывают и тестируют предназначенное для этих систем оборудование и отдельные элементы; обеспечивают безопасность энергетической сферы и устанавливают ее стандарты. Применение искусственного интеллекта в работе электротехнологов зависит от конкретного сегмента деятельности: так, в энергосистемах ИИ прогнозирует потребление, диагностирует неисправности, оптимизирует производство и распределение энергии. Требования к образовательному уровню в этой области высокие: специалист должен закончить бакалавриат или магистратуру по специальности 13. Средняя месячная зарплата — 130—150 тыс.
Внедрением и эксплуатацией актуальных информационных технологий занимаются специалисты по цифровой трансформации — профессионалы, использующие возможности цифровизации для повышения эффективности бизнеса. Их цель не просто ввести в повседневную практику новые методики и инструменты, но и изменить корпоративную культуру. Одно из самых перспективных направлений цифровой трансформации — переход функциональных обязанностей персонала к ИИ: сегодня чат-бот общается с клиентами ничуть не хуже человека-консультанта, а завтра область принятия решений в бизнесе, вполне возможно, будет отдана нейросетям.
Поскольку цифровая трансформация охватывает все сферы экономики, специалисты по ней весьма востребованы: зарплаты начинаются со 120 тыс. В упоминавшемся в начале отчете Всемирного экономического форума названы и профессии, которым грозит стремительное сокращение рабочих мест.
Мы уже не обращаем внимания, как точно попадают в наши вкусы видео и посты в рекомендательных лентах, как четко работает поиск по изображениям, не удивляемся, когда видим релевантную и полезную рекламу — все это возможно благодаря ИИ. Искусственный интеллект используют и в бизнесе: например, в небольшой пекарне на основе данных за несколько лет можно рассчитать, сколько хлеба и выпечки производить, чтобы не выкидывать лишнее, а в крупном банке ИИ за 5 минут принимает решение о выдаче кредита без участия менеджера. Помните новости о том, что скоро многих работников заменит искусственный интеллект? Это происходит уже сейчас, но точно не с AI-разработчиками — специалистами по работе с ИИ, спрос на которых растет каждый год. Чтобы нейросеть работала правильно, ее нужно обучать: загружать в нее миллионы строк данных, в которых она будет находить закономерности и распределять объекты по определенным признакам.
Обучением и моделированием нейросетей занимаются люди. Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. 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.
Задания у всех соискателей разные. В итоге я прошла эти круги испытаний. Следующий шаг — собеседование в онлайне. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги» Работать можно из любой точки страны. Кто где. В расписании Саши — много летучек с командами. Есть собеседования, поскольку команда еще набирается. Все события отражаются в календаре. Даже сегодняшняя встреча с вами. Есть пул тестовых заданий, которые я должна проверить, и некий объем текстов от редакторов моей команды. Есть задачи с жесткими дедлайнами. Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные и правдивые ответы. Мы составляем тексты на самые разные темы — аналитические материалы и анекдоты, воспитываем у нейросети чувство юмора. Если ты начал пораньше и сдал пораньше — можешь закончить рабочий день и идти отдыхать. Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные, емкие и правдивые ответы Источник: Дарья Пона «Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Правда, пришлось привыкать к новой терминологии, посидеть над инструкциями, разобраться с настройками и скачать приложения. Как ни крути, даже если это работа мечты, первые месяцы — всегда стресс. Но приятный. На собеседовании меня спрашивали, а как же ты с опытом офисной работы уйдешь на удаленку. Я ответила, что сама не знаю. Думала, сниму, наверное, коворкинг. Боялась, что буду отвлекаться. А теперь понимаю, что не надо никакого коворкинга. Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться. Надо оттаскивать себя от компьютера. Сказать стоп, пора заканчивать. Руководители всегда говорят, что надо работать не более 8 часов и соблюдать work-life-balance. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Как шеф Саша организует работу редакции, проверяет тестовые, проводит собеседования, отвечает за онбординг своих ребят.
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. Ломоносова возможность подготовить по-настоящему современных специалистов в области цифровых медиа и коммуникаций. Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе Медиа — среди отраслей, в которых открываются самые большие возможности, связанные с генеративным ИИ.
Что еще почитать
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности - CNews
- Специалист по нейросетям - Школа удаленных-профессий «PROДвижение»
- Строка навигации
- Без работы не останемся: к 2030 году ИИ добавит семь новых профессий / Хабр
- Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. На наших глазах под влиянием нейросетей меняются традиционно «гуманитарные» и творческие профессии. Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных.
5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта
А все остальное получится в свое время. Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет.
Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт.
Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями.
Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений. Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов.
На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда. Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача.
На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют. 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.
Сыграйте в любимую игру прямо на Ленте.
И сделали!
Этот же специалист будет отвечать за ремонт и обслуживание машин. Следующий в перечне — ответственный за кибербезопасность.
В нашем неспокойном мире компьютерные системы и сети стали более уязвимы, поэтому профессионалу предстоит анализировать риски и обеспечивать защиту.
Давайте с ними познакомимся. Нейромедтехника Пожалуй, это сейчас наиболее развитый сегмент рынка. Есть компании, которые производят биопротезы верхних конечностей, управляемые интерфейсами «мозг — компьютер», экзоскелеты внешние каркасы, повторяющие человеческие движения и восполняющие утраченные функции, например, способность ходить , кохлеарные имплантаты приборы, компенсирующие потерю слуха. За 20 лет на рынок планируется вывести не только нейроинтерфейсы для больных, интегрированные в экзоскелеты, протезы, инвалидные коляски, умный дом, но и нейропротезы органов чувств, превосходящие по возможностям биологические прототипы.
Один из лидеров этого направления — компания «Нейроботикс» , которая разработала интерфейс «мозг — компьютер» с очками дополненной реальности. Этот девайс пока не имеет зарубежных аналогов, опережая на пару лет развитие мирового рынка, он позволяет парализованным пациентам и бионическим спортсменам то есть спортсменам, оснащенным биопротезами управлять экзоскелетами через электроэнцефалограмму графическое изображение электрических сигналов головного мозга. Совсем недавно участники российского рынка опробовали свои достижения на соревнованиях Сybathlon, где соревновались «спортсмены-киборги»: пациенты с ограниченными возможностями использовали интерфейсы «мозг — компьютер», чтобы управлять экзоскелетами и инвалидными колясками. А экзоскелет «ЭкзоАтлет» для реабилитации уже начал поступать в клиники. Нейрофарма Наиболее «научный» сегмент рынка — это нейрофармакология. Но и, пожалуй, в России наименее развитый.
Во всём мире наблюдается «эпидемия» нейродегенеративных заболеваний — болезней Альцгеймера, Паркинсона, других неврологических нарушений. Отдельной проблемой стоит борьба с болью. И здесь пока что успехов и в России, и у человечества немного: за последние годы прорывов не было.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Специалист по нейросетям
Профиль его рабочих задач достаточно широкий: от идеи до практической реализации нейросети. Такой программист нужен в любой компании, которая намерена внедрять ИИ в свои бизнес-процессы промышленность, логистика, финансовый и банковский сектор. Что нужно знать и уметь Обучение инженера искусственного интеллекта может происходить по направлениям «математика», «физика», «информатика», «кибернетика» и т. Читайте также: Инженеры искусственного интеллекта: кто это и сколько они зарабатывают Сколько зарабатывает инженер искусственного интеллекта На уровне Junior специалист может получать зарплату в размере от 80 до 100 тыс. На грейде Middle — до 150 тыс. Senior — до 300 тыс. Как устроиться на работу Работодатели обычно ожидают релевантного опыта на должности инженера-программиста по искусственному интеллекту. Как правило, решение о приеме на работу принимается после выполнения тестового задания. Инженер по машинному обучению Специалист по машинному обучению Machine Learning Engineer — это инженер-программист, который создает и настраивает нейросети под выполнение конкретных задач. С помощью разработанных этим специалистом решений бизнес может оптимизировать и автоматизировать многие процессы. В частности, они применяются для сбора данных, лучшего понимания аудитории, формирования персональных предложений, увеличения продаж.
Что нужно знать и уметь Для качественного выполнения работы специалисту необходимы математические знания теория вероятностей, статистика, линейная алгебра и умение моделировать данные. В зависимости от работодателя может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy. Также специалист в области машинного обучения должен обладать логическим складом мышления и владеть английским языком. Сколько зарабатывает инженер по машинному обучению В зависимости от опыта и навыков зарплата специалиста по машинному обучению может варьироваться от 40 тыс. Читайте также: Специалист по машинному обучению: в чем специфика и сколько можно заработать Как устроиться на работу На рынке машинного обучения наблюдается дефицит квалифицированных кадров, поэтому за хорошими специалистами компании «охотятся» сами. Если на такую вакансию откликнется начинающий соискатель, работодатель попросит выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Документы о профильном образовании и релевантный опыт работы будут преимуществом. Специалист по анализу данных Data Scientist Data Scientist — специалист, работающий на стыке трех направлений: программирования, статистики и машинного обучения. Главной его задачей является создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования.
Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения. Обязательным требованием является владение Apache Spark, Hadoop Mapreduce или аналогичными инструментами. Как и в любой другой IT-специальности, аналитик Data Scientist должен хорошо знать английский язык. Сколько зарабатывает Data Scientist В вакансиях для Data Scientist зарплатная вилка начинается от 90 тыс. Обычно уровень зарплаты определяется непосредственно на собеседовании. Читайте также: Профессия Data Scientist: задачи, применение, заработок Как устроиться на работу От кандидата требуют опыта работы на такой же должности от 1 года. Компании могут как сами выходить на специалиста, так и принимать отклики по вакансиям. Прием на работу может осуществляться даже без тестового задания, достаточно портфолио и собеседования. Это направление IT — новая ветвь Data Science и машинного обучения. Инженер по обработке естественного языка работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык.
Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов. Что нужно знать и уметь Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Сколько зарабатывает инженер по обработке естественного языка Востребованность специалистов этого направления высокая, но на рынке их мало. Из-за большого набора умений и знаний они могут претендовать на высокую зарплату — выше 100 тыс. Более опытные профессионалы могут получать от 250 тыс. Читайте также: Инженер по обработке естественного языка: особенности новой профессии Как устроиться на работу Часто NLP-engineer переходят на эту работу с позиции Data Scientist или Machine Learning Engineer, потому что это более распространенные профессии. Работодатели требуют от соискателей продемонстрировать портфолио с выполненными проектами и пройти собеседование. В некоторых случаях необходимо решить тестовое задание в формате live-coding. Специалист по глубокому обучению Глубокое обучение Deep Learning, или DL — раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей.
Deep Learning Engineer — специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели. Что нужно знать и уметь Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети GAN , автокодеры, глубокие сети доверия DBN , рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети CNN , сети долгой краткосрочной памяти LSTM. В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к специалистам по машинному обучению о них мы писали выше. Сколько зарабатывает DL-engineer Это специалисты очень высокого уровня, которые получают хорошую зарплату. Обычно вилка начинается от 250 тыс.
За нейропилотированием будущее, направление развивается параллельно с БЛА. Искусственный интеллект полагает, что нейропилоты-профессионалы умеют управлять БЛА с помощью мозговых импульсов, а потому должны отличаться стрессоустойчивостью и самоконтролем. Это химик, инженер и эколог в одном лице.
И такие профессионалы действительно не останутся без работы, считает эксперт hh. Обрабатывает и оцифровывает языковые данные, генерируя их в технологические и производственные процессы.
Такие курсы стоят недешево от 50 до 120 тысяч рублей , но в перспективе для клиента оправдывают себя — например, руководитель AL-тренеров в июне зарабатывал от 110 тысяч рублей. На рынке уже есть специализированные программы для HR, копирайтеров, дизайнеров, маркетологов, менеджеров по продажам и даже селлеров маркетплейсов. Пионером же обучения пользованию нейросетями стала Inbox Marketing — еще с конца 2022 года компания создала курсы по ChatGPT и Midjourney. Агентство протестировало ChatGPT Midjourney и стало использовать нейросети для создания маркетинговых коммуникаций компании и клиентов, а положительные результаты подтолкнули компанию поделиться опытом и знаниями с другими. Мы собрали все эти правила и полезные советы по обработке запросов, предотвращению ошибок, фактчекингу и положили в основу курса.
Информацию дополнили кейсами и практико-ориентированными домашними заданиями, — рассказывает сооснователь, директор по маркетингу и стратегии Inbox Marketing Ольга Постникова. Некоторые лидеры российских edtech-платформ проявляют интерес к нашему курсу, а это может означать, что и они задумываются о создании собственных программ». Учить общению с нейросетями станет модно Опрошенные представители рынка отметили, что курсы по обучению работе с нейросетями — вполне самостоятельный продукт. Так как скорость появления новых нейросетей, которые закрывают все больше задач, в последние месяцы выросла в каталоге ИИ уже собрано несколько тысяч инструментов, и этот список ежедневно пополняется новыми разработками , рост числа курсов по работе с нейросетями с ближайшие годы неизбежен. Пока игроки не делятся данными о выручке этих направлений, однако к началу 2024 года мы уже сможем ознакомиться со статистикой. Вот что ведущие игроки говорят о своих планах на это направление: «Что касается курсов о том, как использовать нейросети для разных специальностей, — у нас готовится несколько новых продуктов в разных направлениях», — рассказывает Надежда Бойкова из Skillbox. Последняя версия ChatGPT уже предлагает новые возможности: поиск данных в реальном времени в интернете и подключение полезных плагинов, — рассказывает Ольга Постникова из Inbox Marketing.
Вполне возможно, появятся и курсы по другим нейросетям, как только у нас будет достаточно наработок, чтобы поделиться ими с рынком». Некоторые edtech-компании не только учат людей AI-инструментам, но и пошли дальше — создают собственные, помогающие учиться. В начале июля Skyeng презентовал чат-бота на базе ChatGPT для подготовки к собеседованию, его основная задача — распознавание английской речи с русским акцентом и ошибками. Они могут распознавать только правильную речь, — рассказывает основатель Skyeng Георгий Соловьев. И продолжает учиться, снижая ошибочное распознавание речи, а как следствие, улучшает качество работы». Учитывая тенденции в AI-сфере, можно предполагать, что edtech-рынок, как мировой, так и российский, будет только расширяться — следом за новыми нейросетями и их возможностями будут появляться новые профессии и курсы по их освоению, а уже существующие программы по созданию ИИ родят еще большее число инструментов, которые пригодятся промпт-инженерам.
Поэтому говорить о том, что искусственный интеллект вдруг сделает так, что мы перестанем нуждаться в дизайнерах, мне кажется, это неправда. Но я предлагаю все-таки поговорить с настоящим экспертом в этой теме. Представишь нашего гостя? Сергей, здравствуйте.
Спасибо, что нашли время. Спасибо, что подключились. Кулинкович: Привет-привет! Коротнева: Ну что, я начну мучить вопросами Сергея? Гребенников: Конечно, конечно. Коротнева: Сергей, вы… ваша студия — одна из первых, кто начали работать с искусственным интеллектом, еще до того, как это стало повсеместно, до того, как это стало мейнстримом. В 2019 вы запустили ваш проект Николай Иронов, правильно? Кулинкович: Полагаю, что да. Но разрабатывать мы его начали гораздо раньше, но в секретном режиме, никому об этом не рассказываем. Пока не понимаем, что из этого выйдет, мы помалкиваем.
Коротнева: Ну вот расскажите, как тогда еще, почти 5 лет назад, когда, в принципе, о генерации визуального контента искусственны интеллектом говорили очень мало и редко, почему вы пошли на это? Вы тогда уже понимали, что за этим будущее или это был какой-то эксперимент? Или для чего это было создано? Кулинкович: На самом деле это такая череда счастливых случайностей, потому что исторически мы занимались дизайном много лет, и у нас была сильная техническая экспертиза, и все начиналось с сайтов и разработки всяких систем технически сложных, то есть не только чисто графический дизайн в каком-то виде. И, соответственно, у нас в команде были ребята, которые не только делают дизайн, но еще и программируют. И о мере роста количества дизайн-задач мы начали замахиваться на задачи по автоматизации. Там сверстать 100 каких-нибудь шаблонов чего-либо или еще что-то автоматизировать. Мы привлекали ребят из вот этой части, которая связана с программированием. Вот, но потом в какой-то момент, когда мы автоматизировали все, что можно было автоматизировать из области рутинного дизайна, мы просто в рамках эксперимента подумали: «А что если замахнуться на то, что люди называют творчеством, на творческую часть дизайна? И мы начали этим заниматься и постепенно слой за слоем начали снимать какие-то покровы с того, что называется творчеством, то, что мы сами считали творчеством.
И к нашему удивлению, мы обнаружили, что очень много из этого может быть автоматизировано. И даже хуже — не для всего нужны нейросети. Не для всего того, что люди называют творчеством, нужно использовать нейросеть и то, что называется искусственный интеллект. Так и закрутилось. Мы начали делать эксперименты, и со временем результаты этих экспериментов стали по качеству своему сопоставимы с результатами живых дизайнеров, то, что графика начинала выглядеть непредсказуемо свежо. И дальше случилось так, как должно было случиться, - родился Николай Иронов. Гребенников: Сергей, а вот после того, как появился проект Николай Иронов, количество дизайнеров у вас в студии стало больше или меньше? Кулинкович: Сложно сказать. Скорее, не изменилось. Как вы ранее говорили, что количество дизайнеров не меняется, но меняется суть их работы.
То есть у нас помимо дизайнеров появились еще люди, которые обслуживают мозги Николая Иронова. Ну как обслуживают? Развивают и разрабатывают новые технологии, и в том числе дизайнеры, которые режиссируют эти технологии. То есть здесь главная дизайн-задача раньше была в том, чтобы создать непосредственно конечный объект дизайна, а сейчас она плавно трансформировалась в то, чтобы создать ту систему, способную масштабировано производить большое количество экземпляров арт-дизайна. Но дизайн-задачи остались теми же, просто они немного трансформировались, и плечо получается больше. То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется. Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве? Или это не совсем так работает? То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно.
Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой. Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз. И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди.
Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так.
И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту?
Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами.
И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука.
Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы?
Партнеры проекта
- Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер
- 📈Оптимизация Бизнес-Аналитики: Роль и Преимущества Дашбордов в Power BI
- Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
- Доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией. Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании.
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Заметны перемены и в России. Жизнь до бума. Например, в «Нетологии» первый поток по Data Science с блоком про нейронные сети запустился 6 лет назад. 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.
Аналитики данных. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок. Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения. ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок. Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи.
Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда. ИИ — инструмент, работе с которым предстоит научиться многим самозанятым и фрилансерам, чтобы сохранить свои конкурентные преимущества на рынке. Чему надо учиться Самозанятые, работающие в отраслях, в которых будет активно применяться ИИ, могут сохранить свою конкурентоспособность, если будут развивать следующие навыки:. Навыки программирования. Они позволят стать разработчиком систем ИИ, спрос на которых будет только расти, или эффективнее использовать эти системы в работе, адаптируя их под свои нужды. Креативность и творческий подход.
Изменения профессионального ландшафта ждать не заставят, на трансформацию потребуется 5—10 лет, считают участники опроса, который проходил с 10 по 27 марта 2023 года.
В нем приняли участие 2,4 тыс.
Чтобы нейросеть работала правильно, ее нужно обучать: загружать в нее миллионы строк данных, в которых она будет находить закономерности и распределять объекты по определенным признакам. Обучением и моделированием нейросетей занимаются люди. Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения.
В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. 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.