Искусственный интеллект: курсы и профессии

Data Engineering

Искусственный интеллект распознает речь, изображения и видео, самостоятельно генерирует контент, может управлять транспортом, сочинять музыку, диагностировать болезни. Можно сказать, что машинное обучение позволяет наделить ИИ практически любыми навыками. Однако и сейчас, и еще долгое время искусственному интеллекту будет нужен человек, который его обучает и направляет.

Пока рано говорить о том, что искусственный интеллект сможет полностью заменить IT-специалистов того или иного профиля. Однако уже сейчас его можно использовать в качестве помощника и напарника — например, для написания кода или поиска ошибок там, где человек может что-то упустить.

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.

Курсы Data Science рассчитаны на обучение с нуля. Вы начнете с самого простого — SQL и Python, и постепенно освоите профессию. А через год легко сможете решать задачи и устроитесь на новую работу, где будете применять полученные знания, полученные на курсах по искусственному интеллекту.

Далеко не все правильно понимают, что скрывается за термином «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence). В сети встречаются объяснения, что ИИ — компьютер или система, способная думать и принимать разумные решения. Это не совсем верно. Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные решать сложные задачи, для которых требуется наличие человеческого интеллекта.

Как сделать свой ИИ самостоятельно: пошаговый план

К этой категории относят ботов в компьютерных играх, голосовых помощников и первые версии нейросетей. Особенность слабого AI — узкая специализация. Они не могут выйти за рамки скриптов и функций, которые были заложены разработчиком. Любая непредсказуемая ситуация поставит компьютер в тупик

Вариантов много: от самостоятельного изучения по методичкам и видеороликам на YouTube до вузовского образования. Но наиболее удобным можно считать онлайн-обучение: вы можете осваивать необходимые инструменты в удобное время, сохранить текущее место работы, совмещать процесс обучения с личными делами.

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

Разработчики AI должны стремиться к созданию этичной технологии, которая сделает человеческую лучше, а не добавит новые трудности и угрозы, включая захват мира, о котором уже много лет пишут фантасты. Терминатором управляет совершенный ИИ, до которого, конечно, далеко, но когда-то полет на самолете казался фантастикой.

Формально технологии искусственного интеллекта и нейросети сегодня можно внедрить в любую профессию: их используют маркетологи, писатели, врачи. Любой специалист, который знает, как грамотно применять ИИ для повышения эффективности, ценится выше среди работодателей.

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:

Освойте профессию Data Scientist с нуля до уровня PRO на углубленном курсе, разработанном совместно с академиком РАН из МГУ. Изучите продвинутую математику с самых азов, получите реальный опыт на практических проектах и начните работать удаленно из любой точки мира.