От тренера до инженера: 6 новых IT-профессий для тех, кто хочет работать с нейросетями

Курс «Data-science и нейронные сети для новичков» — Университет искусственного интеллекта

V четверть. Нейронные сети
Научитесь решать задачи Machne Learning с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

I четверть. Программирование
Научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

Освоив обязательный минимум – линейную алгебру и теорию вероятностей (незыблемые столпы искусственного интеллекта), стоит обратить внимание на профильную литературу и статьи. Их чтение даст представление о том, как связаны разные разделы математики с устройством нейросети и тем, что в ней происходит.

ChatGPT помогла студентам там, где не хватало собственных компетенций. Например, некоторые участники еще не очень хорошо знали JavaScript и задавали нейросети конкретные запросы: «напиши код для слайдера». ChatGPT оснащена датасетами верстки, поэтому хорошо справлялась с этими задачами. По сути, нейросеть выступила помощником, который наталкивает на мысль или дополняет компетенции разработчиков-новичков.

В этом году я начал использовать нейросети в своей работе на постоянной основе. Я использую AI для повседневных, мелких задач. Когда нужно быстро изобразить концепт-арт в дизайн-документе, собрать прототип интерфейса, оперативно найти ошибку в коде, составить список или кратко резюмировать большое количество информации. Раньше на подобные задачи могло уйти несколько часов, сегодня время сокращается до пяти минут. Нейросети пока откровенно плохо пишут и делают вторичный дизайн. Но если дать модели подробную задачу, она делает приличный концепт.

Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования). Также в пул знаний входят:

Многие компании уже используют изображения, сгенерированные нейросетью, в рекламных компаниях. Например, Levi’s намерена заменить нейросетью моделей. Сейчас в карточке товара на сайте бренда используются реальные фото, а с помощью ИИ покупатели могут посмотреть, как вещь будет выглядеть на человеке с похожей внешностью и фигурой.

Цель курса — предоставить аспирантам разных факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова, имеющих базовые знания программирования и математики, возможность использовать методы искусственных нейронных сетей для анализа больших данных в их научных исследованиях.

Востребованность и зарплаты разработчиков нейронных сетей

Немало лекций по нейросетям можно найти на YouTube. Часто после ролика энтузиасты машинного обучения делают детальный разбор материала. В интернете есть обучающие приложения-конструкторы (вроде tensorflow.org и др.) с готовыми архитектурами, в которых наглядно демонстрируется происходящее внутри нейросети и даются инструкции по встраиванию ее в конкретный проект.

Если правильно написать запрос к нейросети, можно не устраивать дорогостоящие фотосессии и сэкономить на иллюстрациях от профессиональных художников. Создать картинку по описанию за несколько минут — задача, посильная для нейроиллюстратора. Это современная ИИ-профессия для тех, кто хочет работать с визуалом.

Передо мной стояла задача разработать сюжет и собрать видеоряд продолжительностью более трех минут в единой стилистике со сложной, реалистичной анимацией. В работе над клипом не использовались футажи. Все, что вы видите, — это результат работы с нейросетями без какого-либо предварительно отснятого и обработанного материала. Для генерации видео использовал нейросеть Runwayml. Она выдает наиболее стабильный и предсказуемый результат, при этом обеспечивает достаточную динамику анимации в кадре.

Разработчику нейросетей придется принимать нестандартные решения. Ему необходим технический склад ума и стратегическое мышление. Он должен беспрерывно актуализировать профессиональные знания и иметь широкий кругозор. Профессия требует усидчивости, внимательности, педантичности, способности работать в режиме многозадачности и готовности переносить монотонную работу.

Осмысленный и структурированный лонгрид нейросеть написать пока не может. А вот создать десятки похожих карточек для интернет-магазина, сгенерировать темы для постов в соцсети или помочь с редактурой — вполне. На волне экспериментов в маркетинге появилась еще одна современная специальность для людей, работающих с текстом, — нейрокопирайтер.

III четверть. Математика для Data Scientist
Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики.

В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в т.ч. обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

Нейросеть – это компьютерная программа, выстроенная по модели устройства и функционирования человеческого мозга. Составляющие ее искусственные нейроны – это крошечные математические функции, которые выполняют вычислительные действия – получают информацию, обрабатывают и сравнивают ее, передают дальше. Нейросеть не программируется в привычном значении этого слова раз и навсегда – она обучается, загружая и постоянно обрабатывая огромные массивы данных. Для этого используются специальные алгоритмы, которые создает разработчик нейросетей. В итоге искусственная нейронная сеть может сравнивать данные, находить закономерности и на их основе делать собственные выводы, классифицировать информацию, прогнозировать события, распознавать образы, речь.

Курс «Data Science. Уровень 3: Нейронные сети» — Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э. Баумана

Курс посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей, математические модели нейросетевых архитектур, постановка задачи обучения и методы ее решения, рассматриваются особенности организации процесса обучения и применения нейронных сетей для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок.

С массовым внедрением искусственного интеллекта появилось множество актуальных вопросов: кто будет нести ответственность, если беспилотник попадет в аварию? Можно ли считать нейросеть соавтором, если она завершит неоконченную симфонию Шуберта? Законно ли использовать цифровых двойников актеров и знаменитостей? Например, Питера Кушинга «воскресили» для фильма «Изгой-один. Звездные войны: Истории», хотя сам он не давал личного согласия на создание цифровой копии.

Курс представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов.

Чтобы учить нейросети правильно понимать запрос и создавать качественные промпты, появилась новая профессия — промпт-инженер. Она включает в себя обязанности AI-тренера, но инженер промптов — больше программист и аналитик данных, чем писатель или редактор. Он работает с нейросетью, чтобы научить ее лучше понимать промпты и выдавать предсказуемый результат.

Помимо новых профессий, связанных с искусственным интеллектом, появились также возможности усовершенствовать процессы на любом рабочем месте. Например, те же иллюстраторы могут использовать ИИ, чтобы сделать набросок или собрать композицию будущей иллюстрации, подобрать сочетание цветов. Писатели — чтобы найти идеи для новых сюжетов, программисты — чтобы сэкономить время на написание стандартных частей кода.

В результате успешного прохождения курса у вас сложится понимание того, что такое искусственные нейронные сети, для решения каких задач и в каких случаях их следует применять, в чем преимущества и особенности нейросетевого подхода. Вы узнаете о том, как выбрать архитектуру нейронной сети, как правильно организовать процесс обучения, как работают основные алгоритмы обучения и что характеризуют их параметры, и сможете осмысленно сконструировать, обучить и оценить качество обученной нейросетевой модели.

Усвоив теоретическую базу, стоит глубже окунуться в тему и пройти практические интенсивы (курсы). Их предлагают образовательные платформы и компании, которые занимаются разработкой искусственного интеллекта («Яндекс», Сбербанк). Формат может быть разным, есть в том числе и интерактивный онлайн: лекции ведет куратор, которому можно задать вопрос и получить фидбек.

Сегодня нейросети могут создавать тексты и изображения, писать куски кода, искать в нем ошибки и даже переформатировать его с одного языка программирования на другой. Паника вокруг нейросетей постепенно спадает, и возникают реалистичные вопросы: как изменятся рабочие процессы с внедрением в них искусственного интеллекта. Исследование StackOverflow показывает, что большинство IT-специалистов ожидают, что их профессия сильно или хотя бы немного изменится из-за развития искусственного интеллекта. Больше изменений в рабочих процессах ждут специалисты по тестированию и поиску ошибок в коде, мониторингу и техподдержке. Источник Из-за новых инструментов на основе искусственного интеллекта также появляются новые профессии, которых раньше не было на рынке.