При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
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.
Например, если нужно изображение в определённом стиле, стоит добавить профессиональные термины, эпоху и имена художников. Тогда ИИ тщательнее обработает запрос. К промпт-инженерам часто обращается бизнес, чтобы качественнее обрабатывать запросы клиентов или использовать нейросеть для продвижения в соцсетях. А ещё промпт-специалисты могут тестировать продукты на основе ИИ и обучать языковые модели. Например, писать запросы и анализировать их на странные реакции и ошибки, а затем давать нейросети новый набор данных для изучения. Нейроиллюстратор Как появилась.
Ещё в 1968 году прошла выставка Cybernetic Serendipity, где часть произведений была написана с помощью алгоритмов. В 1973 году художник Гарольд Коэн создал программу, которая рисовала картины с помощью руки робота. А первую в истории картину, которая была полностью сгенерирована ИИ в современном понимании, продали на аукционе в Нью-Йорке в 2018 году. С того момента люди стали активнее генерировать изображения для личных и бизнес-целей. Нейросеть быстро создаёт картинку, но её всё равно приходится дорабатывать. Поэтому работодатели стали искать специалистов, которые могли бы грамотно составлять запросы, получать изображения и доводить их до финального результата.
В ответ на этот запрос появилась отдельная профессия — нейроиллюстраторы.
Именно благодаря им искусственный интеллект стал настолько эффективным инструментом. 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.
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. Руководитель видит сообщения о таких случаях и может дать совет менеджеру, как улучшить общение с клиентом. Также ИИ может заметить признаки недовольства клиента быстрее человека и помочь погасить конфликт еще до его начала. Похожая функция, например, стала впервые доступна в платформе Ringostat.
Редакция Алисы, в которую встроена команда Саши, учит нейросеть говорить. AI-тренеры готовят для нее примеры ответов, безупречных с точки зрения этики, языка, пользы, достоверности и безопасности. Нужно быстро разбираться в незнакомых темах — от алгебры до поэзии, критически мыслить и отличать достоверные источники информации от «мусорных». Попасть на работу сложно, нужно пройти серьезное тестовое задание и собеседования.
Ценные навыки, которые пригодятся репетитору машин — очень быстро разбираться в незнакомых темах и отличать достоверные источники информации от фейковых Источник: Дарья Пона — Сначала ты откликаешься на вакансию, работодатель смотрит твое резюме, — рассказывает Саша. Это пять автотестов: по русскому языку, этике, безопасности, фактчекингу и ранжированию. Базовые принципы выполнения работ объясняются в инструкции, есть пара референсов, которые помогают понять логику решения. Если ты прошел автотест, тебя просят написать три текста на разные темы. Обязательно есть «умный вопрос», где надо разобраться в наукоемком материале. Когда я получила задание, мне пришлось перечитать его раза три. Из всех слов, которые я там увидела, были понятны только предлоги. Я пошла искать информацию, читать, слушать лекции. Вроде бы получилось понятно. Следующий вопрос — чувствительный.
К ним относится медицина, религия, национальный вопрос, деньги, психологические проблемы, вопросы манипуляции, например, как заставить парня сделать тебе предложение. Тут очень важно ответить этично и безопасно. Именно этому учат Алису. Я сказала спасибо моему «бэку», потому что мне досталась медицинская тема, в которой я «варилась» полжизни. И финальная задача — продающий текст, где нужно досконально разобраться в товаре, его технических характеристиках, ничего не перепутать. 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.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
Математические и статистические знания являются важным элементом взаимодействия с нейросетями. Поощряйте ребенка изучать математические концепции и решать задачи, которые помогут ему развить навыки анализа данных. Прохождение онлайн-курсов. Существует множество онлайн-курсов по программированию и нейронным сетям, которые предоставляют возможность практического применения знаний и развития навыков. IT-школы для детей помогают освоить множество смежных перспективных профессий. Создание собственных проектов. Поощряйте ребенка к самостоятельному созданию собственных проектов, используя нейросети. Это может быть разработка игры, создание рекомендательной системы или анализ данных. Это поможет ребёнку применить знания на практике и развить творческий подход к решению задач. Продолжительное обучение и самообразование. Стимулируйте ребенка читать книги, изучать новые технологии, следить за актуальными исследованиями и статьями.
Помогите ему найти ресурсы и сообщества, где можно обмениваться опытом и учиться от других специалистов. Поддерживайте ребенка, поощряйте его интересы и предоставьте возможности для практического применения знаний. Таким образом, вы поможете ему подготовиться к будущей профессии оператора нейросетей и открыть двери в мир новых технологий. Преимущества, которые предоставляют нейронные сети, становятся все более широкими, и востребованность специалистов в этой области постоянно растет.
Например, издание BuzzFeed создает контент, такой как викторины и путеводители, с помощью ChatGPT: Очевидно, что уже в ближайшем будущем создание простых текстов человеком станет нецелесообразным, ведь нейросети будут выполнять эту работу быстро и достаточно хорошо. Но авторы могут переквалифицироваться в редакторов, которые будут исправлять ошибки, делать фактчекинг, совершенствовать тексты. Рискуют ли потерять работу журналисты и авторы контента? Собственно, в сфере медиа уже начались такие тревожные процессы. Например, немецкий таблоид Bild объявил о программе сокращения расходов на 100 млн евро, что приведет к увольнению почти 200 сотрудников. На какие технологии будущего бизнесу необходимо обратить внимание По крайней мере один случай свидетельствует , что этот риск реален. Автора из технологического стартапа уволили без объяснения причин. Позже она получила сообщение от руководителей, что ChatGPT дешевле, чем использование ее услуг. Матиас Депфнер, гендиректор Axel Springer, куда входят Bild, Insider, Politico и Welt, прогнозирует , что ИИ вскоре сможет работать с информацией значительно лучше, чем люди. Однако по его словам, журналисты все равно будут нужны, чтобы понять «истинные мотивы» людей. Он призвал редакции уделять больше внимания эксклюзивным новостям, расследованиям, комментариям экспертов, которые пока не способны делать машины. Успех издателей будет зависеть от способности создавать такой оригинальный контент. Журналисты уже сейчас могут писать авторские колонки, репортажи и исследования, используя инструменты искусственного интеллекта для сбора и анализа данных. А также могут выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на развернутой, глубокой журналистике, требующей критического мышления и человеческой мысли. Писатель На сайте Amazon появились книги, подписанные именем американского автора Джейн Фридман. Однако писательница заявила, что они написаны искусственным интеллектом. Много моего контента является общедоступным для обучения моделей ИИ», — написала автор на собственном сайте. Ранее писательница создала несколько книг об издательской индустрии, и фальшивые книги довольно удачно имитировали ее произведения. Союз писателей и сценаристов Америки уже объявил забастовку. Авторы требуют правового регулирования искусственного интеллекта в дополнение к повышению зарплат. Если они заберут работу писателей, они заберут и работу всех остальных. Как вы знаете по фильмам, в конце работы обычно убивают всех», — говорит Миранда Берман. Дошло уже и до суда: 17 знаменитых писателей, среди которых и Джордж Р. Мартин, подали групповой иск в суд Нью-Йорка. Авторы заявили, что OpenAI без разрешения копировала работы истцов и использовала защищенные авторским правом материалы для обучения языковых моделей. А это, по мнению писателей, ставит под угрозу прибыль и нарушает право на контроль над собственными произведениями. Графический дизайнер Генеративный искусственный интеллект может значительно повлиять на профессию графического дизайнера.
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. Так это или нет — покажет время. Очевидно, что рынок труда ждут серьезные изменения. Каких специалистов ИИ не сможет заменить 1. Эксперты в области искусственного интеллекта Если предположить, что ИИ действительно лишит работы много специалистов, то вот кого он точно никогда не заменит — так это тех, кто разрабатывает ИИ. И тех, кто занимается исследованиями в этой области, проектированием новых систем, их тестированием и т. А еще в эту категорию можно отнести всех разработчиков с опытом. Руководители В управлении организацией невозможно все автоматизировать. Компании нужен сильный лидер, который сможет мотивировать сотрудников, разрешать конфликты и пр. Этого лишен ИИ.
Похожая функция, например, стала впервые доступна в платформе Ringostat. ИИ считывает общее настроение разговора и каждого собеседника. И добавляет в отчет вместе с данными о телефонном звонке. Так можно вовремя заметить, если коммуникация требует внимания руководителя. По моему мнению, со временем появится тренд на платное обслуживание клиента «живым» менеджером. Это будет услуга «премиум-связь с человеком вместо бота». Такая практика, кстати, уже есть , например у Amazon. 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.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров.
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
Однако, по мнению специалиста, ИИ еще несовершенен и будет развиваться многие годы. Подписывайтесь одним нажатием! Если у вас есть тема, пишите нам на WhatsApp:.
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.
Средняя зарплата квалифицированного инженера нейросетей в США составляет около 150 000 долларов в год, что является значительно выше, чем средняя зарплата в других отраслях. Более того, с ростом спроса на этих специалистов можно ожидать, что заработная плата будет продолжать расти в ближайшие годы. Одной из причин высокой заработной платы инженера нейросетей является сложность работы. Нейросети - это сложные системы, которые требуют высокой квалификации и опыта, чтобы разрабатывать и оптимизировать их. Инженеры нейросетей должны быть знакомы со многими различными алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, а также иметь опыт работы с большими объемами данных. Кроме того, нейросети становятся все более распространенными во многих отраслях, и компании, которые желают сохранить свою конкурентоспособность, стремятся привлечь талантливых инженеров нейросетей.
Маркетинговые профессии В маркетинге нейросети могут быть использованы для анализа данных и определения наилучших стратегий маркетинга. Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными. Профессии в области права и безопасности В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Они также могут быть использованы для обнаружения мошенничества и кибератак. Технические профессии В технических профессиях нейросети могут быть использованы для различных задач, таких как оптимизация процессов производства, улучшение качества продуктов, предсказание отказов оборудования и управление техническим обслуживанием. Они также могут быть использованы для создания инновационных технологий, таких как автоматизированные системы управления транспортом или роботизированные производственные линии.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой», — приводит текст чат-бота ChatGPT Pro на русском языке. Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности).
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
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? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да.
Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего.
Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат.
Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили?
Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год.
Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее.
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. 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.
Искусственный интеллект не является полноценным профессионалом, поэтому он обычно выступает в качестве помощника для человека. С течением времени работа с нейросетями в вакансиях многих компаний станет одним из важных требований. В этом случае ИИ освобождает человека от рутины, но при этом напрямую с ним специалист не контактирует. Например, банковские клерки только отправляют запросы в скоринговую систему и получают от нее решения о выдаче кредита. В этом материале мы будем говорить о профессиях, которые напрямую взаимодействуют с ИИ в своей работе. Гуманитарные специальности Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием. Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ.
Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь. Читайте также: Нетехнические профессии, связанные с нейросетями: искусственный интеллект за пределами программирования Нейрокопирайтер Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов. Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов. Что нужно знать и уметь Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации. От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети. Сколько зарабатывает нейрокопирайтер Заработок зависит от объема выполненных работ. Как правило, такие специалисты работают как фрилансеры сразу с несколькими заказчиками.
При устройстве на работу в компанию нейрокопирайтер может получать от 40 до 80 тыс. Как устроиться на такую работу Предоставьте резюме, выполните тестовое задание работодателя и заключите договор сотрудничества. Маркетолог-аналитик Это специализация маркетолога, предполагающая анализ данных рынка, подготовку отчетов, изучение продуктов компании и выдвижение гипотез по их улучшению, помощь в ценообразовании и т. В этом случае нейросети для маркетологов становятся одним из основных инструментов работы: они помогают структурировать и анализировать большие объемы данных. Что нужно знать и уметь От соискателей требуется высшее образование в области маркетинга, математики, экономики или статистики. Специалист должен уметь обрабатывать большой объем данных, собирать маркетинговую информацию, составлять отчеты. Сколько зарабатывает маркетолог-аналитик Зарплата в среднем составляет около 100 тыс. Как устроиться на работу Чтобы устроиться AI-маркетологом, нужно откликнуться на вакансию и пройти собеседование.
Часто требуется выполнить тестовое задание. ИИ помогает лучше и быстрее анализировать аудиторию и определять ее потребности, при этом он способен обрабатывать гораздо больший объем данных, чем человек. Благодаря этому AI с дизайнером в паре способны создавать персонализированные интерфейсы. Также может потребоваться опыт работы с большими данными для анализа ЦА. Сколько зарабатывает дизайнер интерфейсов В зависимости от опыта работы от 30 до 200 тыс. Как устроиться на работу Обычно работодатель требует предоставить портфолио и пройти собеседование. Промт-дизайнер Промт-дизайнер prompt designer — специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием. Что нужно знать и уметь Это творческая профессия, которая предполагает глубокие знания языка, на котором формулируются запросы.
Специалист должен уметь анализировать семантические и синтаксические конструкции и хорошо разбираться в принципах работы ИИ. Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты. Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы. ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей. Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план. Плюсом будет образование в области маркетинга.
Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей. Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс. Как устроиться на работу ИИ-креатор может работать на фрилансе или в офисе. В первом случае для заключения договора на оказание услуг может понадобиться выполнить тестовое задание и предоставить портфолио. Во втором случае к перечисленным ранее пунктам добавится прохождение собеседования. Компьютерный лингвист Компьютерный лингвист — специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки. В дальнейшем профессионалы этого профиля передают результаты своей работы дата-сайентистам, которые обучают алгоритмы работать с текстами переводы, распознавание речи, трансформация устного языка в письменный и т. Если вы задаетесь вопросом, может ли филолог стать компьютерным лингвистом, то ответ будет утвердительным.
Но ему понадобятся хорошая база программирования и понимание работы моделей машинного обучения.
На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении. Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению. Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород.
Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста.
Как стать специалистом по нейросетям?
Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). Анастасией Абышевой.
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
Нейросеть пригодится, чтобы проанализировать отзывы покупателей и понять, как клиенты оценивают товар или услугу. Много возможностей генеративный ИИ открывает в сфере персонализированной рекламы. Он может готовить предложения под конкретного пользователя, учитывая его интересы, предпочтения и поведение. Например, показывать рекламные баннеры на конкретные товары с учётом предыдущих покупок клиента. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Они могут помочь в создании идей, написании текстов, автоматизации задач. Вы научитесь правильно составлять запросы, генерировать тексты и изображения, а также разберётесь, как использовать новые технологии этично и безопасно. Чаще всего они поддерживают популярные языки программирования вроде Python, Java, C. Кроме того, ИИ можно попросить подготовить документацию, чтобы пояснить смысл написанного другим разработчикам. Умные инструменты используют и в интегрированных средах разработки — программах, в которых специалисты пишут и проверяют собственный код.
Там нейросети способны давать подсказки и советы, которые помогают быстрее и эффективнее решить задачу. А ещё нейросети позволяют автоматизировать процесс тестирования. Аналитики Нейросеть можно попросить сделать прогноз на основе накопленных данных, найти в них аномалии или визуализировать информацию.
Сыграйте в любимую игру прямо на Ленте. И сделали!
Существует множество онлайн-курсов по программированию и нейронным сетям, которые предоставляют возможность практического применения знаний и развития навыков. IT-школы для детей помогают освоить множество смежных перспективных профессий.
Создание собственных проектов. Поощряйте ребенка к самостоятельному созданию собственных проектов, используя нейросети. Это может быть разработка игры, создание рекомендательной системы или анализ данных. Это поможет ребёнку применить знания на практике и развить творческий подход к решению задач. Продолжительное обучение и самообразование. Стимулируйте ребенка читать книги, изучать новые технологии, следить за актуальными исследованиями и статьями. Помогите ему найти ресурсы и сообщества, где можно обмениваться опытом и учиться от других специалистов. Поддерживайте ребенка, поощряйте его интересы и предоставьте возможности для практического применения знаний.
Таким образом, вы поможете ему подготовиться к будущей профессии оператора нейросетей и открыть двери в мир новых технологий. Преимущества, которые предоставляют нейронные сети, становятся все более широкими, и востребованность специалистов в этой области постоянно растет. Однако, чтобы успешно справиться с задачами оператора нейросетей, необходимо начать подготовку с раннего возраста. Ребенок должен освоить основы программирования, математики и статистики, а также развить навыки анализа данных. Онлайн-курсы, участие в соревнованиях и создание собственных проектов помогут ему получить практический опыт и применить знания на практике.
Учитывая, что с развитием искусственного интеллекта часто связывают скорое «вымирание» некоторых специальностей, мы решили узнать у него самого, каких профессионалов ИИ всё-таки настроен видеть в числе будущих коллег, и сгенерировать рейтинг перспективных специальностей по версии искусственного интеллекта, а также оценить «реальность» каждой из них. Для генерации рейтинга мы обратились к Notion AI — мультиязычной нейросети одноимённого таск-менеджера. В качестве промта, или заявки для генерации, использовали текст «Рейтинг наиболее перспективных и востребованных специальностей в России в ближайшем будущем». Что из этого получилось, расскажем ниже. Анна Неделько, продюсер проекта «Топ Джобс» на телеканале «Ключ» Специалист по кибербезопасности Задача специалиста по кибербезопасности — создавать защищённую архитектуру пользования данными, предотвращая киберпреступления и исключая кибертеррористические атаки.
В эпоху, когда массовые «сливы» данных происходят едва ли не каждую неделю, а от кибератак страдают банки, органы власти и глобальные производства, ценность таких профессионалов будет только расти. В число компетенций, необходимых для развития в качестве специалиста по кибербезопасности, входят навыки программирования, умение обрабатывать массивы данных, знание технических аспектов электронных приборов и гаджетов, а также аналитическое мышление, внимательность и аккуратность. Востребованности специалистов по кибербезопасности способствуют развитие блокчейна и рынка криптовалют, а также форм и механизмов киберпреступности. Нейропилот Нейропилотирование развивается параллельно с беспилотным транспортом, которому предсказывают большое будущее в космосе, под землёй и в Мировом океане.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.