Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
| Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение | Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. |
| ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска | Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. |
| ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска | Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. |
| ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир | Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. |
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Введение в ИИ и нейросети, знакомство с профессией. Профессию тренера нейросетей можно назвать работой будущего. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы.
Профессии будущего: рейтинг, сформированный нейросетью
- ТОП-5 специальностей в сфере ИИ искусственного интеллекта
- ТОЛЬКО ЦИФРЫ
- Специалист по нейросетям: как стать экспертом в области искусственного интеллекта. - Chat AI
- Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России | Ямал-Медиа
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
Теперь есть даже книги как подбирать такие "промпты". Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников. Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач.
В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети.
Поэтому, использование нейросетей должно осуществляться в тесном сотрудничестве с экспертами в соответствующих областях. Хочешь научиться использовать нейросети в своих проектах? Запишись на наш курс! Режиссёр видеомонтажа до конца записи осталось: 00:00:00:00 Начни с нуля монтировать видео как в Голливуде и получай стабильный доход в любой валюте, изучив все этапы производства видео и автоматизацию в нейросетях. Присоединяйся к сообществу, нас уже более 500 000 1 письмо в неделю.
Это можно увидеть, например, в сервисах распознавания лиц: чем больше фотографий людей «видит» нейросеть, тем больше типичных черт лица она будет воспринимать и тем проще ей будет найти конкретного человека. Проблема в том, какие вводные были заложены в алгоритм изначально и насколько хорошо разработчик прописал «поведение» нейросети. Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать. Чем занимается разработчик нейросетей конкретно, зависит от того, для каких целей создается продукт. Это могут быть: Системы распознавания лиц; Системы «компьютерного зрения» для беспилотного транспорта; Системы распознавания и синтеза речи; Средства сбора и анализа текстовой информации; Системы диагностики и выявления неполадок на транспорте например, в авиации ; Боты-консультанты для бизнеса с функциями, близкими к человеку.
Чаще всего соискатели не принимают предложения из-за низких зарплат. Также среди причин назвали несоответствия между тем, что указано в описании вакансии и реальными обязанностями. Еще одна часть отказов связана с неудобным графиком.
ИИ ищет работу: топ-10 профессий, которые исчезнут или изменятся из-за нейросетей
Проходит в московском офисе «Яндекса», где под руководством опытных шеф-редакторов ученики решают реальные задачи. Участникам из других городов России компания оплачивает проезд и проживание. Куда пойти работать AI-тренеру Работа тренера нейросети — полностью удаленная. Количество рабочих часов можно выбрать: от 20 до 40 в неделю. Заработная плата составляет: от 75 до 150 тысяч рублей.
Такие вакансии сейчас размещают «Яндекс» и «Тинькофф-банк». За рубежом профессия тренера нейросетей более развита.
Среди них — маркетологи, преподаватели, социологи, судьи и другие, уверены исследователи.
В некоторых сферах технология ChatGPT в буквальном смысле начнет отбирать хлеб у дипломированных специалистов. Больше всего технология повлияет, как минимум, на 20 профессий, пишет Cbcnews. Умение искусственного интеллекта быстро и качественно обрабатывать большие объемы информации и генерировать связный текст, превращает его в полезный для работников ресурс.
Так, профессионалы в сфере недвижимости используют ChatGPT для составления различных списков, юристы — для написаний завещаний. В то же время чатбот может не только помогать сотрудникам выполнять рабочие задачи, но и полностью дублировать их функции, что в конечном итоге способно привести к массовым сокращениям. Итак, список возглавили маркетологи, за ними следуют преподаватели иностранного языка и литературы, географии, истории, права, философии , культурологии и религии, социологии, политологии, уголовного правосудия, психологии, деловой и межличностной коммуникации.
Под удар могут попасть также социологи , политологи, специалисты по библиотечному делу, юристы по гражданским делам, судьи, клинические и школьные психологи и коучи. Ученые уверены, что на область юриспруденции ИИ повлияет сильнее всего. Также под раздачу могут попасть турагентства, грантовые фонды, спортивные агенты и музыкальные продюсеры.
Программистов в списке не оказалось, хотя чат-бот умеет писать код. Для этого исследователи рассмотрели профессии как набор навыков и способностей, которые требуются сотрудникам, чтобы исполнять свои обязанности. Ученые взяли 10 самых распространенных приложений ИИ, которые умеют генерировать изображения или текст, и проанализировали, как они связаны с различными профессиональными навыками.
В дальнейшем система опирается на эти ответы как на эталонные, формируя собственные. Promt-инженеры обучают нейросеть работе с голосовыми интерфейсами. Такой человек должен знать языки программирования, уметь формулировать задачи и видеть, что искусственный интеллект может предложить для их решения, подчеркнули в Sitronics Group. По мнению экспертов, рынок профессий, взаимодействующих с ИИ, будет только расширяться.
Однако после взрыва спроса на ChatGPT, Midjourney и другие нейросети у обучения нейросетям постепенно отрастает новая ветка. Промпт-инженеры на старте Количество разработок, проектов и стартапов c использованием технологий искусственного интеллекта растет с каждым годом, поэтому рынку требуется больше специалистов, которые умеют работать с такими инструментами. Нейросети помогают обнаруживать аномалии на медицинских снимках, в промышленности — контролировать энергопотребление и безопасность на производстве. Голосовые помощники, которые распознают речь и связно отвечают человеку, — тоже работа нейросетей. Поэтому и мировому, и российскому рынку вскоре понадобятся не только специалисты, умеющие создавать нейросети, но и те, кто грамотно общается с ними, получая необходимый результат. Edtech-компании адаптируются под новый тренд — на платформах начали появляться курсы, обучающие знаниям как для бытового использования нейросетей, так и для глубокого применения в профессиях например, «Нейрохищник» от Geekbrains, «Нейросети для маркетинга и продаж» от Zerocoder и другие. Наличие в каталоге программ по ИИ не только хайп и имиджевая штука, но и рабочее направление, которое приносит прибыль. 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.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
| Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий | Промт-инженер знает, как получить доступ к нейросетям и взаимодействовать с ними через различные платформы и инструменты. |
| Срочно! Работа специалист по нейросетям, актуальные вакансии 2024 в Санкт-Петербурге | Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. |
| Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями | Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 35 100 вакансий в Санкт-Петербурге. |
| Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего - 7Дней.ру | Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. |
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
Нейросети породили новые профессии, спрос на специалистов, умеющих с ними работать, растет день ото дня, отмечают крупные IT-компании. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. — Конечно, нейронные сети помогают в большом количестве профессий делать работу быстрее. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность.
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
И вообще, нейросети создаются для помощи людям, а не для того, чтобы их заменить. Это невозможно, особенно в таких областях, как медицина, например. Последнее слово всё равно остаётся за врачом, какие бы нейросети ни применялись для постановки диагноза. В своё время IBM пыталась продвинуть на американском рынке продукт Watson Health — планировалось, что ИИ найдёт применение в здравоохранении. Однако продукт так и не завоевал доверие врачей: нейросеть часто ошибалась, а в тех случаях, когда ставила точные диагнозы, давала очень узкие рекомендации по лечению. Потому что выборка данных, на которой учат нейросети, — она всё-таки очень ограниченная. И нейросетям не присуща человеческая интуиция, широкая образованность. По сути, нейросеть живёт в информационном пузыре. Например, чат-боты позволяют автоматически генерировать простые официальные письма, справки. Ранее в новостях сообщалось, что руководство Сбербанка частично сократило юристов низшего звена, которые писали претензионные письма.
Теперь эти функции выполняет нейросеть. Также по теме «Настанет день, когда машина обретёт сознание»: фантаст Франк Шетцинг о будущем человечества и инопланетном разуме Книги немецкого писателя-фантаста Франка Шетцинга расходятся большими тиражами, а экранизацией одного из его главных бестселлеров —... Однако нужно понимать, что возможности нейросетей очень ограниченны. По сути, появление нейросетей должно подстегнуть людей к развитию. Кроме того, создание, обслуживание и внедрение таких технологий приводит к появлению новых рабочих мест и специальностей. Хотя, конечно, не массовых. Допустим, сейчас пишут о спросе на специалистов по составлению запросов для нейросетей — есть ли такая профессия? К слову, такое направление, как анализ данных data scientist , появилось уже очень давно, в 2000-е годы. Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать.
Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав. Нарушают ли нейросети авторские права? И если да, то как этот вопрос может быть урегулирован? Не зря большинство крупных IT-компаний приняли так называемый кодекс этики искусственного интеллекта, который определяет этичное поведение разработчика ИИ.
В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете.
Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. 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.
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. Почти наверняка у каждого разработчика есть знакомый ML-специалист, преподаватель в области искусственного интеллекта или блогер, который делает материалы на эту тему. Имеет смысл написать ему и попросить задачку для новичка — так можно найти ментора или научного руководителя. У IT в целом репутация непыльной работы. Во многих компаниях сотрудники перерабатывают и выгорают. Работа может быть и не пыльная, но стресс и нервы тут точно есть.
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. Смотрит, чтобы на платформе задания выполнялись в нужном порядке.
Инженеры, которые разрабатывают и учат нейросеть, дают нам задания. Например, сегодня мы учим Алису шутить. Или на этой неделе надо оценить, насколько адекватно Алиса отвечает на чувствительные темы.
Специалист по нейросетям
Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки. Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing. Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой. Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось.
Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время. Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь.
Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет. Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения.
Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт. Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. 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.
Создание уникальных рефератов 3. Качественный перевод статей, постов 4.
Описание карточек товаров на маркетплейсах 5. Создание контент-плана для соц.
Во время обучения: уделяла времени 3 часа в день, в первый же месяц обучения заработала 25 000 руб. Сейчас: погасила досрочно кредит, который брала на обучение. Уделяет по 3-4 ч в день работе в онлайне.
Не было сложностей в обучении. Read More До обучения: работает охранником, брал кредиты на дорогостоящие курсы, но они не имели эффекта. С женой развелся, оставил ей квартиру. Во время обучения: обучению уделяет свободное от работы время, в среднем 4-5 ч в день. Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки.
Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика.
Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. В отличие от привычных программ, которые выполняют единичные действия по скрипту, нейросети обучаются и могут улучшать свои алгоритмы самостоятельно по мере того, как накапливают и обрабатывают данные. Это можно увидеть, например, в сервисах распознавания лиц: чем больше фотографий людей «видит» нейросеть, тем больше типичных черт лица она будет воспринимать и тем проще ей будет найти конкретного человека. Проблема в том, какие вводные были заложены в алгоритм изначально и насколько хорошо разработчик прописал «поведение» нейросети. Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать.
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
| Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий – Telegraph | На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT. |
| Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге | Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. |
| Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий | Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. |
Профессия №2. Дата-инженер и куратор данных в области ИИ
- Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
- Неожиданные профессии, где используют нейросети
- Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий – Telegraph
- Профессия будущего для детей: оператор нейросетей
- Что делают разработчики нейронных сетей: суть работы, обучение
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Как отличить использование контента в учебных и коммерческих целях? Вероятно, основания для юридических претензий к создателям нейросети могут возникнуть, если она не просто учится на изображениях, а воспроизводит чей-то фирменный стиль или фрагменты работ. В принципе, есть возможность избежать такого копирования, но для этого нейросеть нужно учить довольно долго. А компании часто хотят сэкономить время. Кстати, по этой же причине сохраняются и уязвимости нейросетей в плане безопасности, о которых я говорил ранее. Также по теме Если объяснять термин «нейросеть» простыми словами, то это программа, которая способна самообучаться, извлекать опыт и накапливать... При этом продукт, который выдаёт нейросеть, обычно довольно банальный, невысокого качества.
По сути, это всё равно имитация создания текстов, преобразователь текстовой информации. К слову, ChatGPT обучался на данных, собранных до 2021 года, так что задавать ему вопросы по актуальной повестке точно не стоит. При этом нужно понимать, что за появлением такой нейросети стоит серьёзный технологический прорыв. Во-первых, для обучения ChatGPT был собран колоссальный объём данных, во-вторых — очень большие вычислительные мощности, создание и обслуживание которых весьма затратно. Если у бизнеса возникнет соответствующий запрос, то подобная нейросеть может быть создана российскими специалистами на российских вычислительных ресурсах. Что вы думаете об этой истории?
Если честно, не очень понятно, что сенсационного в данной истории, что её так раздули в СМИ. Генераторы текстов появились уже давно, как и попытки студентов автоматизировать работу над дипломами и курсовыми. Другое дело, что раньше был более строгий отбор, подобные работы не допускались до защиты. На самом деле преподаватель может отличить работу, написанную нейросетью, — достаточно прочитать одну страницу такого диплома. Также по теме «Принципиально новый подход»: российские учёные применили искусственный интеллект для диагностики опасной болезни Российские учёные разработали программу для быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врождённого гиперинсулинизма. При этой...
Тот, о котором говорят обычно, был придуман Аланом Тьюрингом ещё в далёком 1950 году. В принципе, генератор текста может обмануть людей, и формально можно было бы сказать, что тест Тьюринга пройден. Но на самом деле говорить о появлении настоящего человекоподобного искусственного интеллекта мы не можем — это не так. Нейросети решают только достаточно узкие задачи. В каких сферах они сейчас задействуются?
Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи. Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ. Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств. Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса. Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ. Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте. Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти. Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ. Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции. Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти. Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов. Директор по этике ИИ и специалист по количественной оценке этики ИИ Специалисты по комплаенсу использования данных ИИ будут защищать компании от судебных исков уже после реализованного проектного решения. Но должен же быть кто-то, кто определяет, что такое проектное решение в принципе нужно. По идее, все выпускаемые модели ИИ должны взаимодействовать с людьми. Хочется надеяться, что это взаимодействие положительно повлияет на их жизнь. Думаю, в составе высшего руководства появится должность директора по этике. По-видимому, уже очень скоро компании будут назначать таких директоров или кого-то вроде. Основная цель такого руководителя — по максимуму уменьшить необъективность и в созданных, и в проектируемых моделях. Кроме того, директор по этике должен следить за тем, чтобы модели выдавали результаты, позитивные и справедливые для участников процесса. Думаю, это должен быть топ-менеджер, потому что деятельность в области этики подразумевает введение множества ограничений для сотрудников.
Также опасность идет для тех, кто занимается сбором и анализом информации. Нейросеть это прекрасно делает, что показывают последние разработки. Например, такие как ChatGPT. И работа рерайтера, который берет 2-3 новости, материалы какие-то или вставляет новые для написания текста, тоже в ближайшее время, вероятно, будет заменена нейросетями», — рассуждает собеседник. Есть и другие профессии, где участие человека не потребуется, и в этом нет никакого «всемирного заговора», отметил Чечулин. Речь идет о бизнесе, которому выгоднее задействовать компьютеры: они не спят, не едят, не отвлекаются, а только выполняют поставленную задачу. При этом развитие нейросетей даст новые профессии и рабочие места. Помимо самих создателей таких программ, потребуются операторы, которые будут давать системе грамотные запросы и задачи. Часто предприниматели не могут доступно сформулировать, что им нужно, а нейросеть не способна дать ожидаемого результата без четкой инструкции. Это будут делать аналитики, умеющие перевести запрос бизнеса в понятную для компьютера формулу», — объяснил эксперт. Развитие технологий в России, как и во всем мире, потребует определенной корректировки в образовании, предположил собеседник. Подписывайтесь на наш канал — «Россия 24». Говорим о том, что нас ждет в будущем. Объясняем то, что вызывает вопросы. Edit Report content on this page Report Page.
Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. По данным исследования, у российского бизнеса растёт интерес к работникам, понимающим как развивать, обслуживать и работать с нейросетями.