Искусственный интеллект: что изучать, где учиться и кем работать

ML Engineer / ML Scientist

Такие специалисты области ИИ работают с большими объемами данных для выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на основе этих данных. Для работы в этой сфере необходимо иметь знания в статистике и программировании, уметь взаимодействовать с базами данных и специальными инструментами.

Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Работа художника заключается в разработке алгоритмов и моделей AI, которые смогут создавать художественные произведения, отталкиваясь от определенных правил и параметров.

Одна из задач нейро-художника – создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений.

Роль ученого-исследователя — одна из наиболее академически ориентированных профессий в области ИИ. Исследователь искусственного интеллекта работает над развитием потенциала технологий ИИ, способствует раскрытию этого потенциала за счет новых инструментов и определяет круг вопросов, на которые должен отвечать ИИ.

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Для одного из крупнейших российских банков в Yandex Data Factory создали технологию, которая анализирует данные о клиентах, их транзакциях, чтобы на основе всей имеющейся информации в профиле клиента персонально предлагать ему определенные банковские продукты.

Дебютным проектом Codigy стала узкоспециализированная система для коллекционеров, позволяющая автоматически искать редкие марки. Благодаря технологии «двойного сита» искусственный интеллект сначала отбирает марки на основе анализа их текстовых описаний, а затем фильтрует лишние экземпляры по итогам сопоставления их фотографий. При этом удается сократить область поиска с нескольких тысяч вариантов до десяти-двадцати, что значительно снижает затраты времени на поиск редких марок. Эта технология была разработана по заказу проекта Catchstamp.

Основная особенность технологии заключается в том, что это не стандартный чат-бот, подбирающий ответы из заранее подготовленного перечня на основе ключевых слов, а сложный алгоритм, который обучается на основе каждого разговора. Искусственный интеллект самостоятельно ищет ответы на вопросы, которые задают пользователи, и оценивает каждый ответ с точки зрения того, насколько он будет полезным для клиента. Когда оценка высокая, сообщение с ответом отправляется автоматически, когда оценка спорная — вариант ответа дается в качестве подсказки человеку-консультанту. Дальше на основе того, какое решение примет человек — отправить ответ в том же виде или отредактировать его — искусственный интеллект делает определенные выводы и повышает качество ответов на подобные вопросы в дальнейшем.

Что нужно для изучения искусственного интеллекта?

Инженеры NLP — это профессионалы в области искусственного интеллекта, которые специализируются на человеческом языке, включая устную и письменную информацию. Они работают над голосовыми помощниками, распознаванием речи, обработкой документов и другими процессами с использованием технологий ИИ.

Но в NtechLab не остановились на достигнутом и продолжили развивать технологию, чтобы искусственный интеллект научился распознавать людей даже по их теням и силуэтам. Эта возможность наверняка пригодится в сфере безопасности. К примеру, благодаря камерам видеонаблюдения можно будет в реальном времени отслеживать перемещение людей, которые каким-либо образом скрывают лицо (используют маски, надевают очки, головные уборы, накладывают бороду и т. п.). Такая возможность наверняка окажется полезной правоохранительным органам и силовым структурам, особенно для раскрытия преступлений по горячим следам.

Неподдельное любопытство, интерес ко всему на свете и постоянное задавание вопросов помогут вам выявить и понять абстрактные проблемы. Помимо этого, нужно уметь интерпретировать проблемы и находить новые подходы для их решения в отрасли искусственного интеллекта.

Также программисты Codigy создали искусственный интеллект нового поколения, который умеет анализировать музыкальные композиции и находить среди них песни, имеющие высокие шансы стать хитами. Эта технология выполняет «диагностику» песен, их отдельных составляющих — куплетов, припевов, и сопоставляет их с актуальными трендами в музыкальных хит-парадах. Песни, которые соответствуют современным веяниям по ряду параметров, таким как тональность, используемые аккорды, длительность каждого фрагмента и т. п., имеют гораздо больше перспектив стать популярными. Технология вызвала большой резонанс и вскоре была куплена американской академией ISINA, продюсеры которой прослушивают треки молодых исполнителей и находят среди них будущие хиты. Теперь эксперты полагаются не только на собственное мнение, но и на рекомендации искусственного интеллекта.

Еще один проект Yandex Data Factory был выполнен для нужд автодорожной компании. В Yandex Data Factory создали искусственный интеллект, который анализирует данные о загруженности трасс, состоянии дорожного полотна, скорости перемещения транспортных средств и количестве ДТП. Благодаря тому, что сбор и обработка информации осуществляются искусственным интеллектом в реальном времени, появилась возможность прогнозировать заторы и участки с высокой концентрацией аварий на ближайшее время.

Один из несомненных лидеров рынка. Внутреннее подразделение Yandex Data Factory имеет узкую специализацию — разработка искусственного интеллекта для оптимизации производства на крупных заводах и фабриках. К примеру, одна из технологий, созданная по заказу Магнитогорского металлургического комбината, помогает снизить расход ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – это наука создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ, методов и связанных с ними технологий, помогающих выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

Специалист-копирайтер по искусственному интеллекту – профессия, которая будет набирать все большие обороты, когда компании начнут массово встраивать функции обработки естественного языка в свое взаимодействие с целевой аудиторией. В обязанности сотрудника входят различные задачи в сфере технологии, маркетинга, взаимодействия с клиентами и других.

Особенность Prisma заключается в том, что приложение не использует стандартные фильтры, а полностью перерисовывает фотографии на основе анализа от самообучаемого искусственного интеллекта, который учится подражать великим мастерам красок. Prisma стала доступна в 2016 году в App Store и Google Play и вызвала большой интерес у зарубежных пользователей.

Это специалист, который занимается программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей машинного обучения, обработкой естественного языка и компьютерного зрения. Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении.

ML-инженер (Machine Learning Engineer) работают на стыке ИИ, разработки программного обеспечения и науки о данных. Они используют инструменты для работы с большими данными и платформы программирования для создания готовых к производству масштабируемых моделей обработки данных, способных обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени.

Искусственный интеллект – одна из перспективных областей в сфере информационных технологий. Нейросети распространились повсеместно и стали неотъемлемой частью жизни. Их основное достоинство заключается в том, что они позволяют выполнять рутинные задачи значительно быстрее, свести при этом к минимуму участие человека.