Профессии связанные с нейросетью написать и какие могут появиться предположить

Опубликовано: 17.09.2024

Сейчас всё, что связано с нейротехнологиями в нашей стране, объединяется в рамках национальной технологической инициативы дорожной картой «НейроНет», которая ориентируется на рынки будущего. В 2015 году был создан отраслевой союз «НейроНет» и написана стратегия развития сегментов рынка нейротехнологий. Более того, есть компании, которые уже работают в этих сегментах. Давайте с ними познакомимся.

Нейромедтехника

Пожалуй, это сейчас наиболее развитый сегмент рынка. Есть компании, которые производят биопротезы верхних конечностей, управляемые интерфейсами «мозг — компьютер», экзоскелеты (внешние каркасы, повторяющие человеческие движения и восполняющие утраченные функции, например, способность ходить), кохлеарные имплантаты (приборы, компенсирующие потерю слуха). За 20 лет на рынок планируется вывести не только нейроинтерфейсы для больных, интегрированные в экзоскелеты, протезы, инвалидные коляски, умный дом, но и нейропротезы органов чувств, превосходящие по возможностям биологические прототипы.

Один из лидеров этого направления — компания «Нейроботикс», которая разработала интерфейс «мозг — компьютер» с очками дополненной реальности. Этот девайс пока не имеет зарубежных аналогов, опережая на пару лет развитие мирового рынка, он позволяет парализованным пациентам и бионическим спортсменам (то есть спортсменам, оснащенным биопротезами) управлять экзоскелетами через электроэнцефалограмму (графическое изображение электрических сигналов головного мозга). Совсем недавно участники российского рынка опробовали свои достижения на соревнованиях Сybathlon, где соревновались «спортсмены-киборги»: пациенты с ограниченными возможностями использовали интерфейсы «мозг — компьютер», чтобы управлять экзоскелетами и инвалидными колясками. А экзоскелет «ЭкзоАтлет» для реабилитации уже начал поступать в клиники.

Нейрофарма

Наиболее «научный» сегмент рынка — это нейрофармакология. Но и, пожалуй, в России наименее развитый. Во всём мире наблюдается «эпидемия» нейродегенеративных заболеваний — болезней Альцгеймера, Паркинсона, других неврологических нарушений. Отдельной проблемой стоит борьба с болью. И здесь пока что успехов и в России, и у человечества немного: за последние годы прорывов не было. Но тот, кто найдёт лекарство от болезни Альцгеймера — не просто озолотится, но и заслужит на века благодарность от всего человечества. Так что для тех, кто хочет заниматься молекулярной и клеточной биологией, в мире нейротехнологий есть много точек приложения своих талантов.

Нейродосуг

Сегмент «нейроразвлечения» — это огромный рынок игр, в которые стремительно приходят нейрогаджеты. Это и виртуальная реальность, и гарнитуры нейроуправления. Здесь в России лидирует компания «Нейроматикс», которая как поставляет в нашу страну гаджеты, так и сама их разрабатывает. Тут нужны и разработчики игр для нейроинтерфейсов, и разработчики самих гаджетов, и… нейропилоты. Чемпионат профессий WorldSkills, цель которого — повысить престиж рабочих профессий и улучшить профессиональное образование, уже включил нейропилотирование в программу своих соревнований.

В будущем от сегмента ожидается и то, что мы научимся осуществлять контроль над потенциально опасными и неэффективными психоэмоциональными состояниями. Но тут нужна совместная работа когнитивистов (специалистов, изучающих, как устроено мышление человека), психологов и нейроучёных. Скорее всего, этого смогут добиться нынешние школьники.

Нейрообразование

Сегмент рынка под названием «нейрообразование» сам по себе не несет каких-то особых технологических прорывов, однако несомненно, что нейротехнологии — виртуальная и дополненная реальности, нейроинтерфейсы, различные технологии стимуляции головного мозга в ближайшие годы уже войдут в образовательные программы и технологии и займут в них центральное место. Так что если вы планируете стать педагогами, то изучать всевозможные применения нейротехнологий нужно уже сейчас. Лидером применения этих технологий можно назвать Московский технологический институт.

Искусственный интеллект

Сегмент, который получил название «нейроассистенты» (веб-сервисы или приложения, исполняющие роль виртуального секретаря) бурно развивается во всём мире. Это то, что сейчас называют «искусственный интеллект». Глубокое обучение, распознавание речи… Создание персональных нейроассистентов, которые станут нашими помощниками.

Школьники уже активно участвуют в освоении гребня этой волны, которая захлестнула мир. И тут сложно назвать лидеров, потому что нейросетями сейчас занимаются все. Можно написать программу на переменах между уроками, а можно делать это в какой-нибудь из научных лабораторий, например, в МФТИ или в Курчатовском институте.

Выводы: в ближайшие 5–7 лет значительная часть профессий будет так или иначе связана с нейротехнологиями. Их наличие изменит уже существующие специальности. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Выбор за вами.

Алексей Паевский, главный редактор портала «Нейроновости», почетный редактор журнала «За науку» МФТИ, научный редактор портала Indicator.ru, лауреат национальной премии Рунета, в составе редсовета газеты «Троицкий вариант» - лауреат премии «За верность науке» Министерства образования и науки РФ. Лауреат премии «Звезда астрорунета и я», научный и медицинский журналист, химик, эрудит.

Анна Хоружая, заместитель главного, выпускающий редактор портала «Нейроновости», руководитель PR-команды Совета НОМУС ВолгГМУ, руководитель Волгоградского научКафе, научный и медицинский журналист, студентка 6 курса ВолгГМУ.

Какие профессии будут востребованы в эпоху информационно-технологических инноваций? Какие новые рабочие функции потребуются от человека?

Если вы интересуетесь влиянием искусственного интеллекта на организацию IT сферы, то, возможно, вы прежде всего задумываетесь о своей собственной работе. Смогут ли роботы делать то, что делаете вы? Что еще более важно, выражаясь хоккейным языком, вы хотите быть там, куда направляется шайба. Так какие же новые роли возникнут и будут цениться с дальнейшим развитием ИИ? Кевин Кейси в своей статье на приводит мнения профессиональных IT экспертов.

Потребность в «практиках» станет одним из главных факторов при создании новых профессий, при том что многие старые просто исчезнут.

«Хотя ИИ ведет к автоматизации многих видов работ, он также создаст много новых возможностей трудоустройства, особенно в IT сфере»,- говорит Акаш Ганапати, один из основателей и руководителей компании Thrill A.I. Ганапати ожидает, что в крупных информационно-технологических компаниях растущий акцент на ИИ и машинном обучении приведет к появлению новых ролей по ряду направлений, включая:

Контроль работы и совместимости ИИ: обеспечение надлежащей работы ИИ программ, защита от сбоев, ошибок данных или неподходящих источников информации.
ИИ менеджмент: работа над технической реализацией и контролем операций ИИ.
Агрегирование и обработка данных: сбор (особенно из неясных источников) и очистка наборов данных для использования в ИИ.

И это только отправная точка. Вот некоторые другие названия профессий и рабочих функций, которые, по мнению экспертов, должны появиться в будущем.

1. Конструктор систем искусственного интеллекта

Он видит данную служебную позицию как продолжение сегодняшней роли специалистов по искусственному интеллекту, но с одним ключевым отличием.

«В моем понимании сегодняшние специалисты по ИИ больше специализированы на том, чтобы превращать нормальные приложения в смарт-приложения. И в ряде случаев это все, что бывает нужно компании. Но постепенно, по мере того как ИИ станет все более проникать в ассортимент компьютерных приложений и можно будет значимо коррелировать все большее количество элементов интеллектуальной среды, появится потребность в специалистах, владеющих общей картиной и умеющих объединять локальные интеллектуальные приложения в единый корпоративный мозг».

«Мне видится здесь аналогия с эволюцией человеческого мозга. Это очень увлекательно. Мы находимся на ранних стадиях развития искусственного интеллекта, и мы все еще думаем об изолированных смарт-приложениях как о нейронах, отвечающих за тот или иной аспект работы мозга. Но эти нейроны имеют огромный потенциал объединения, как это произошло в нашей коре головного мозга. И для этого понадобится конструктор систем ИИ».

2. Специалист по работе с данными

3. Специалист по информационному пропагандированию

«Вот почему внутренняя информационная пропаганда станет критическим моментом для внедрения и роста решений на базе ИИ. Компании будут инвестировать в таких специалистов, основной задачей которых внутри организации будет обучать пользователей тому, как можно принимать решения, управляемые данными, и как изменить традиционные потоки заданий и делопроизводства, чтобы получить преимущество от новых возможностей».

4. Специалист по использованию данных в машинном обучении

«Эта функция, не новая сама по себе, будет востребована в крупных информационно-технологических компаниях как средство более полной реализации потенциала машинного обучения. Компании должны будут нанимать соответствующих специалистов, которые будут реализовывать работу системы, обучать ее и предоставлять аналитические данные для увеличения ценности собранной информации», говорит Тодд Лепке, ведущий инженер по развитию технологий в Sungard Availability Services.

5. Аналитик роботизированных процессов

6. Менеджер по цифровой информации

7. Разработчик взаимодействия с ИИ

Будет расти потребность в профессионалах в области IT и дизайна, создающих интерфейсы искусственного интеллекта для массовой аудитории, утверждает Фремин из Mondo. Эта роль позволит «создавать индивидуализированные ИИ системы с целью сделать их как можно более похожими на человека».

8. Когнитивный копирайтер

Шон МакФедран, директор по разработке перспективных платформ в Smith Labs, ожидает, что данная позиция будет растущим трендом по мере того, как все большее количество компаний начнут встраивать функции обработки естественного языка в свое взаимодействие с клиентами. Это хороший пример роли, которая выходит за пределы традиционных задач. Это смешение технологии, маркетинга, обслуживания клиентов и других дисциплин. МакФедран так определяет данную профессию:

Это технически-ориентированный креативный писатель, который:

Разбирается в различных системах машинного обучения и логических блоках объединения, работающих в конкретном интерфейсе естественного языка.
Улавливает и креативно управляет ограничениями системы обработки естественного языка со стороны пользовательского опыта – новое измерение для средств представления информации.
Может выразить нюансы бренда через индивидуальные особенности и язык того или иного интерфейса ИИ.

Успехи искусственного интеллекта в разных сферах современной жизни делают фантазии людей о восстании машин все реальнее. Те же, кто к фантазиям не склонен, все чаще начинают волноваться, не лишит ли ИИ половину человечества рабочих мест. Опасения не напрасны: представителям некоторых профессий стоит задуматься о своем будущем уже сегодня.

Кому стоит волноваться уже сейчас?

Исследователи школы Оксфорд-Мартин утверждают , что распространение искусственного интеллекта в первую очередь снизит человеческую занятость в сферах неквалифицированного труда (кондукторы, контролеры, рабочие конвейеров, охранники и др.), а также типичных профессиях «средней руки» вроде операторов баз данных или секретарей.

«По мере развития технологий низкоквалифицированных рабочих будут перераспределять для решения задач, которые нельзя компьютеризировать, т. е. задач, требующих творческого подхода и наличия социальных навыков. Однако для того, чтобы работники выиграли гонку, им придется развить в себе эти творческие и социальные навыки», — сообщает The Telegraph.

Однако даже представители творческих профессий не должны расслабляться: искусственный интеллект уже придумывает трейлеры к фильмам, сочиняет сценарии , создает короткометражки , пишет продолжение к «Гарри Поттеру» и рисует картины . А китайское информационное агентство в конце 2018 года показало общественности первых роботов-ведущих . Такие роботы могут работать в режиме 24/7, никогда не устают, им не свойственны оговорки. Правда, несмотря на эти очевидные достоинства, наблюдать за такими ведущими дольше нескольких минут довольно сложно.

Сотрудники банковской сферы

Сбербанк России массово увольняет людей : только за прошлый год ряды безработных пополнили более пяти тысяч человек — порядка 2,2% от всего персонала. Труднее всего пришлось сотрудникам среднего звена — людям, которые отвечают за выполнение базовых банковских операций. Эту работу теперь выполняет искусственный интеллект. Очевидно, это выгоднее для работодателя: ИИ не уйдет на больничный или в конкурирующую компанию.

Подобные изменения наблюдаются и в других банках по всему миру. Так, немецкий Commerzbank принял решение перепоручить создание аналитических отчетов искусственному интеллекту. По словам сотрудников, уже сейчас 75% той работы, что выполняют аналитики, способны успешно делать машины.

Сотрудникам банковской сферы стоит задуматься о своем карьерном будущем уже сейчас. И если в вашей ежедневной работе много рутинных задач, постарайтесь повысить свой профессиональный уровень — так, чтобы в ближайшие лет 20 никакой робот не смог вас «подсидеть». И, конечно, не забывайте о прокачке своих soft skills: о важности этих навыков работодатели говорят все чаще .

Работники индустрии транспорта

Известный американский футуролог Томас Фрей в своем выступлении на экономическом форуме в Вирджинии утверждал , что уже к 2030 году нас ждет полная автоматизация в сфере транспорта. Управление автомобилями, по словам Фрея, в ближайшем будущем потребует от людей лишь интеллектуальных, но не физических усилий. Автономия транспорта не только освободит человеческие руки, но и станет гарантией высокого уровня комфорта и абсолютной безопасности на дорогах. Разработки в сфере беспилотного автомобилестроения ведут Honda , Ford , Volkswagen , Mitsubishi , дочка Google Waymo и др. В США даже соорудили специальный город для испытания беспилотного транспорта.

Таким образом, под угрозой остаться без работы в первую очередь окажутся таксисты. Компания Яндекс.Такси уже успешно запустила свое беспилотное такси в России. В зоне риска также окажутся водители общественного транспорта, личные шоферы и курьеры. Ранее роботов-курьеров уже начали тестировать Amazon и Alibaba , а американская компания Agility Robotics даже приладила к двуногому роботу-курьеру руки. Компания Starship Technologies два месяца назад направила роботов для доставки в кампус университета Джорджа Мейсона в Фэйрфаксе . Теперь же и FedEx представила своего робота для доставки посылок.

Рабочие на заводах

Все больше производственных процессов осуществляется и контролируется искусственным интеллектом. Еще в 2015 году китайская компания Changying Precision Technology Company основала производство, где на заводе вместо рабочих трудятся одни лишь роботы. «Человеческого» персонала — порядка 60 человек: инженеры, контролеры и менеджеры.

Ранее для завода подобных размеров и мощностей нужно было нанять более 600 человек. Но статистика на стороне автоматизации: роботы повысили производительность предприятия на 162,5%, а частота брака существенно снизилась. Безусловно, начальные инвестиции в роботизированное производство высоки, но они быстро окупаются.

Работники клининговых служб и помощники по хозяйству

Роботом-пылесосом сегодня никого не удивить, а концепция «умного дома» перестала казаться нам чем-то на грани фантастики. И, возможно, уже в скором будущем в каждом доме появятся полноценные роботы-помощники по хозяйству. Компания Vincross продемонстрировала разработанный набор модулей, которые помогут создавать домашних роботов. В 2017 году эта компания выпустила робота, который держит в «руках» горшок с растением и меняет свое местоположение в зависимости от освещения в поисках наилучшего места для вашей герани.

В 2020 году японская компания Mira Robotics планирует выпустить на рынок телеуправляемого робота, который поможет со стиркой. На презентации робот доставал чистое белье из стиральной машины, любовно расправлял его, вешал на сушилку, а затем аккуратно складывал конвертиком.

Также уже появились на свет роботы, которые могут подать стакан воды инвалиду, навести порядок в комнате и в туалете , и даже отличные роботы-друзья, которые могут захватить вам пиво из холодильника. И при этом — никакого риска, что кто-то из них «свистнет» бабушкины серебряные ложечки.

Врачи

В Китае провели эксперимент : группа опытных хирургов соревновалась с нейросетью в определении опухолей и постановки диагноза по снимкам. В итоге точность прогнозов компьютера составила 87%, а хирурги оказались правы лишь в 66% случаев — причем это и так довольно высокий показатель в медицинской среде.

Конечно, ИИ не заменит врачей полностью, но может стать надежным подспорьем, скажем, в диагностике или анализе данных (результатов МРТ, биопсий, анализов крови и др.), освобождая медикам время на выполнение других задач. В условиях нехватки высококвалифицированных кадров по всему миру внедрение компьютеризированных технологий может увеличить число спасенных жизней. Ожидается, что оптимизация лечения с помощью ИИ уменьшит количество ненужных процедур, устранит ошибки в постановке диагноза и сэкономит ежегодно миллионы долларов. Компьютеризированная помощь останется вспомогательной, но окончательное решение, конечно, останется за специалистами.

Переводчики

Возможно, недалек тот день, когда для понимания иностранного языка будет достаточно вставить в ухо специальный микронаушник. Знание языков до сих пор востребовано, хотя переводы, выполняемые искусственным интеллектом, становятся все более точными. Например, алгоритмы перевода Google не только способны добротно переводить с английского и наоборот, но и находить параллели между языками, связи между которыми у искусственного интеллекта изначально не было. ИИ от Microsoft переводит тексты с китайского на английский на так называемом «человеческом уровне», в дальнейших планах — синхронный перевод новостей в режиме реального времени.

Из-за сложности многих языков нелепые ошибки в переводах до сих пор случаются. Ситуация улучшается благодаря статистическому машинному обучению и внедрению глубоких нейронных сетей. В любом случае, являясь пока не соперником, но коллегой, в вопросе переводов ИИ наступает людям на пятки.

Журналисты

Алгоритмы становятся все совершеннее, искусственный интеллект — все умнее. Автоматизация многих процессов добралась и до редакций. Например, в 2017 году во время олимпиады в Рио искусственный интеллект по имени Heliograf написал в Washington Post три сотни простых уведомлений и коротких сообщений. Далее робот-журналист продолжил сообщать пользователям новости о выборах в США и спортивных матчах . Искусственный интеллект оперативно уведомлял журналистов о неожиданных изменениях в ходе выборов, а также смог определять мировые тренды.

А Google инвестировала в разработку новостного сервиса, где искусственный интеллект без помощи журналистов будет каждый месяц выпускать статьи для читателей из Великобритании и Ирландии. Возможно, ИИ также будет автоматически находить к текстам подходящие изображения, заменяя бильд-редакторов.

Таким образом, журналистам придется стать специалистами более широкого профиля и научиться не противостоять прогрессивным изменениям, а «подружиться» с ИИ, который способен сэкономить время сотрудникам редакций.

Кому можно не волноваться?

Исследователи Оксфордского университета назвали профессии, которые, скорее всего, не будут автоматизированы в ближайшем будущем. Вероятность их компьютеризации на основе современных технологий — 0,35% или менее. Это:

рекреационные терапевты (улучшают качество жизни больных, используя культурно-туристические ресурсы);
руководители в сфере механики, монтажных и ремонтных работ;
директора управлений МЧС;
социальные работники, занимающиеся вопросами психического здоровья и токсикомании;
отоларингологи;
специалисты по трудотерапии;
врачи из сферы протезирования и ортопедии;
медицинские социальные работники.

Что можно сказать в итоге? Наименьшую вероятность «компьютеризации» сегодня имеют профессии, связанные с восстановлением физического и душевного здоровья, а также все типы преподавателей, тренеров и коучей. В относительной безопасности пока и обладатели неизменных творческих профессий: артисты, визажисты, фотографы, писатели и др. Что касается профессий из «группы риска», то ее представителям стоит задуматься если не о смене рода деятельности, то хотя бы о повышении квалификации — иначе в один прекрасный день их может заменить очередной алгоритм.

Профессии

Чем занимается специалист по нейросетям

Нейронная сеть – это искусственная модель, представляющая собой примитивное подобие человеческого мозга. В ее основе лежит машинное обучение. Чтобы искусственно созданный прототип мог выполнять свои функции, он разделен на несколько слоев:

Первый слой принимает информацию (картинки, текст, видеоряд и т.д.).
Средние слои обрабатывают информацию. К примеру, если необходимо определить животное на фото, модель выделяет отдельные признаки, по которым можно классифицировать предложенное изображение.
Последний слой принимает решение и выдает результат. Используя всю полученную ранее информацию и параметры изображенного животного, модель соотносит их и готовит ответ.

В работе искусственного интеллекта используется машинное обучение. Человек, если он посмотрит на курицу, знает, что это курица. Если он посмотрит на гуся, то он сразу поймет, что это гусь. Искусственному интеллекту сначала понадобится распознать множество изображений куриц и гусей разных цветов и подвидов, чтобы обучиться и суметь принять правильное решение. Это, конечно, достаточно простой пример, но он показывает, как именно работает нейросеть.

Это не просто алгоритм автоматизации расчетов. Система обучается и использует полученные знания для принятия решения. Нейросеть обрабатывает видео и изображения благодаря компьютерному зрению, а текст – с помощью методов распознавания естественного языка.

Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Он должен отслеживать ошибки программы, когда она дает неправильные ответы, и исправлять их. Таким образом, модель на основе исправленной погрешности сделает выводы и в следующий раз примет правильное решение.

Специалист по нейросетям может создавать модели, способные отслеживать траекторию движения на видео, распознавать лица, извлекать суть из текста, синтезировать голос, проводить расчеты, строить прогнозы и т.д.

Нейронные сети – это одна из узких специализаций Data Scientist. Дата-саентисты, имеющие хороший опыт работы с машинным обучением и обработкой больших массивов информации, нередко уходят в это направление. Оно сегодня невероятно актуально и имеет хорошие перспективы в будущем.

Посмотрим, где уже сегодня применяются нейронные сети:

Сфера финансов, кредитов и экономической безопасности. Многие брокеры при расчете прогнозов используют модели на основе нейронных сетей. Это помогает минимизировать влияние человеческого фактора (ведь мы не машины, можем уставать и допускать ошибки), составлять более точные и актуальные прогнозы. В банках решение о выдаче кредита уже давно принимает не человек, а искусственный интеллект. Он выделяет все ключевые признаки и оценивает по ним платежеспособность клиента. Экономическая безопасность тоже не обходится без нейронных сетей. Искусственный интеллект помогает определить подозрительные платежи среди миллионов транзакций. Благодаря ему удается вовремя остановить деятельность мошенников и сберечь средства их реального владельца.
Сфера логистики и грузовых перевозок. Сегодня практически каждый водитель в дальней дороге пользуется навигатором. Нейронные сети позволяют построить наиболее короткий и удобный маршрут, предупреждают о возможных пробках и препятствиях, рассчитывают время в пути. А появление транспорта на автопилоте показало миру, как с помощью искусственного интеллекта можно обезопасить движение и сократить количество дорожно-транспортных происшествий.
Сфера здравоохранения. Искусственный интеллект нашел применение в медицине, и, возможно, в будущем сумеет заменить консилиумы врачей при постановке диагноза. Зная, как должен выглядеть и функционировать здоровый организм, нейросеть сможет найти неполадки в работе органов и диагностировать заболевания. Эксперты считают, что с помощью искусственного интеллекта возможно будет заметить предпосылки зарождающихся заболеваний и предотвратить их, так сказать «зарубить на корню».
Сфера сельского хозяйства. Несмотря на некоторое отставание в развитии, эта отрасль становится все более технологичной. В ней уже сегодня активно используются нейросети. С помощью дронов фермеры могут осматривать свои угодья, а специальные программы помогают им анализировать состояние посевов, выделяя «больные» участки. Искусственный интеллект применяется для расчета прогнозов, составления планов, сортировки урожая и т.д.

Конечно, это далеко не все направления, где активно используется нейросеть. Но искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь. Осваивать эту профессию – значит, смотреть в будущее и строить новый мир.

Если говорить о трудовых обязанностях специалиста по нейронным сетям, то они сводятся к разработке и созданию нейросети, проведению машинного обучения модели, проверке ее работы, исправлению ошибок и т.д. Таким мастерам, также как и дата-саентистам, необходимо уметь обращаться с большими массивами данных, обрабатывать их, находить связи и правила.

Что должен уметь такой специалист

Если говорить начистоту, то специалист по нейросетям – это совсем не та история, когда пришел с улицы и начал работать. А потом по ходу дела обучился и набрался опыта. Чтобы освоить эту непростую профессию, конечно, необязательно заканчивать ВУЗ по профильной специальности, но необходимо иметь техническое образование с математическим уклоном. Азы можно освоить, пройдя или онлайн-курсы в хорошем университете, или офлайн на базе специализированного образовательного учреждения.

Топ-3 курса для специалистов по нейронным сетям

Профессия Data Scientist от SkillBox;
Факультет искусственного интеллекта от GeekBrains;
Машинное обучение от GeekBrains.

Чаще всего в данную сферу уходят дата-саентисты или другие программисты, которые видят себя именно в этой отрасли. А теперь посмотрим, какими знаниями и навыками нужно обладать, чтобы стать хорошим специалистом по нейронным сетям:

хорошо знать математику, статистику, основы и методы работы в IT сфере;
уметь визуализировать полученную информацию, создавать инфографику, дашборды в наглядном и понятном формате;
знать основные языки программирования (особенно Python) и уметь с ними работать;
создавать модели машинного мышления, проверять их работу и вносить коррективы;
применять модели машинного мышления для решения реальных задач;
знать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras и т.д., работать с ними;
понимать принципы работы с различными базами данных (SQLite3, MongoDB и т.д.) и библиотеками;
знать основы нейронных сетей, как они работают и в чем их особенности;
уметь грамотно строить отношения с заказчиками и другими членами команды, участвующими в разработке и создании модели.

Кроме того, тем, кто хочет продвинуться в этой профессии, необходимо воспитывать в себе следующие качества:

Внимательность. Работа специалиста по нейросетям требует крайней педантичности и аккуратности.
Трудолюбие. Представители этой профессии работают с большими объемами данных. Чтобы правильно организовать машинное обучение, им понадобится много сил и времени.
Любознательность и обучаемость. Искусственный интеллект – это та сфера, которая только открывается. Поэтому специалистам нужно будет много учиться на протяжении всей своей карьеры, самостоятельно изучать информацию. Кроме того, необходимо вникать в направление деятельности заказчика, чтобы понять, что именно он хочет и как это можно реализовать.
Ответственность. Когда работа связана с такими масштабными и многообещающими проектами, к ней нужно относиться серьезно. Тем более, что на их реализацию тратятся огромные бюджеты.

Сколько можно зарабатывать

Теперь поговорим о финансовой стороне вопроса. Специалисты по нейронным сетям считаются одними из самых высокооплачиваемых в сфере IT. Востребованность этой профессии постоянно увеличивается, и с каждым годом спрос будет только расти. Особенно много вакансий в таких крупных городах как Москва и Санкт-Петербург.

Если рассматривать в среднем по России, то оклад для начинающих специалистов варьируется в пределах 60-80 тыс. руб. Более опытные разработчики могут получать от 90 до 200 тыс. руб. А вот доход профессионалов своего дела достигает 250-300 тыс. руб., в некоторых случаях их зарплата доходит даже до 500 тыс. руб.

Но стоит понимать, что специалистам этой области бывает сложно найти работу в регионах. И зарплата там значительно меньше названных нами цифр. Зато они без проблем могут работать удаленно на крупные российские или зарубежные компании. Все дело в желании и профессионализме.

Стоит ли сегодня проходить обучение

Чтобы понять, стоит ли осваивать эту непростую профессию, рассмотрим ее преимущества и недостатки.

Стоит ли проходить обучение на специалиста по нейронным сетям? Прежде чем ответить на этот вопрос, подумайте: вы готовы сейчас очень много учиться, чтобы получить достойную во всех отношениях профессию будущего? Если да, то это отличный вариант, как идти в ногу со времени и никогда не остаться без работы.

Если вам понравилась наша статья, то делитесь ею в социальных сетях и обязательно подписывайтесь на обновления блога, чтобы не пропустить много чего интересного!

Поболтать с Алисой, найти подходящий фильм на выходные, послушать музыку, которая точно понравится, построить маршрут без пробок — все это возможно благодаря нейросетям и искусственному интеллекту (ИИ), который все активнее внедряется в обычную жизнь.

Мы уже не обращаем внимания, как точно попадают в наши вкусы видео и посты в рекомендательных лентах, как четко работает поиск по изображениям, не удивляемся, когда видим релевантную и полезную рекламу — все это возможно благодаря ИИ. Искусственный интеллект используют и в бизнесе: например, в небольшой пекарне на основе данных за несколько лет можно рассчитать, сколько хлеба и выпечки производить, чтобы не выкидывать лишнее, а в крупном банке ИИ за 5 минут принимает решение о выдаче кредита без участия менеджера.

Помните новости о том, что скоро многих работников заменит искусственный интеллект? Это происходит уже сейчас, но точно не с AI-разработчиками — специалистами по работе с ИИ, спрос на которых растет каждый год.

Чтобы нейросеть работала правильно, ее нужно обучать: загружать в нее миллионы строк данных, в которых она будет находить закономерности и распределять объекты по определенным признакам. Обучением и моделированием нейросетей занимаются люди. Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере.

Нейросети: с чего начать

Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist, специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень.

Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности. 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.

Дальше — основы программирования: язык Python, работа с Linux, библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, базы данных и SQL. 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.

Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains:

На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг.

Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков.

Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу.

Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс.

Читайте также: