Разработчик нейронных сетей: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2024 году. Обзор профессии

Курс «Нейронные сети. Компьютерное зрение и чтение (NLP)» — Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

Разработчик/конструктор нейросетей должен знать и уметь: 1. Знание нейросетевых архитектур, применяющихся в области computer vision, и понимание метрик для оценки качества предсказаний сетей 2. Хорошее владение Python (не всегда). 3. Умение пользоваться git, dvc.

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.

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.

Примеры результатов работы разработчиков нейросетей – чат-боты, голосовые помощники, генераторы текстов, мобильные приложения, способные распознавать лица на фотографиях или эмоций на видео, системы навигации беспилотных автомобилей, системы выявления неполадок во время техобслуживания и пр.

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.

II четверть. Сбор данных и статистическое исследование
Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData).

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.

Профессиональные знания

Скорее всего, нейросети будут очень востребованы в будущем, ведь они уже могут: создавать картины лишь по введённым параметрам, решать различные интеллектуальные задачи, писать тексты похожие на написанные человеком, могут помогать программистам (на пример функция второй пилот в некоторых языках программирования позволяет сделать так, чтобы ИИ автоматически достраивал код, то есть после того как программист написал половину кода, искусственный интеллект допишет этот код до конца).

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.

Цель курса — преодолеть порог входа в отрасль, предоставить практический опыт и две опоры для дальнейшего самостоятельного исследования нейронных сетей: инструменты и терминология. Второй семестр выделен для выполнения курсовой работы, что позволяет подробно разобраться в одном из направлений нейронных сетей. Таким образом достигается баланс между поверхностным широким охватом материала и изучением вопроса в глубину с высокой долей самостоятельности.

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.

Даже если разработчик не создает новую сеть, а использует готовое решение, чтобы точно выполнить заказ, нужно знать все, что происходит «под капотом». Поэтому ему необходимо разбираться в вычислительной технике, глубоко знать методы математического моделирования и уметь программировать. Также обязательно владеть английским языком – чтобы читать техническую документацию.

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.

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.

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.

Востребованность и зарплаты разработчиков нейронных сетей

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.

Разработчик нейросетей проектирует и программирует аппаратно-программные комплексы, работающие по принципу человеческого мозга (нейронные сети). Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Выполняется курсовая работа. Она может быть совмещена с обязательной курсовой работой по физике, выполняемой в лаборатории физического факультета МГУ на втором курсе. Примерные темы работ представлены ниже. Жирным отмечены работы, совмещенные с курсовой по физике:

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:

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.

Профессия разработчик нейросетей — это программисты, которые будут разрабатывать, создавать и улучшать нейросети. Нейросеть – это один из вариантов ИИ (искусственного интеллекта), которая состоит из множества частей, каждая из которых является небольшой функцией, и работает по принципу человеческого мозга. Одна из обширных частей разработки нейросетей и других ИИ, это машинное обучение (создание таких алгоритмов, которые могут самообучаться), которое необходимо многим специалистам в этой сфере.

Потенциальное использование ИИ: 1. Вождение автомобилей (человек вводит место назначение, а ИИ будет вести машину до пункта назначения, так –же с общественным транспортом). 2.умный дом (ИИ будет следить за разными показателями, и будет сам: поливать растения, готовить полезную еду, будет выключать гаджеты если человек вышел из дома и забыл их выключить и т.д). 3.Доставка посылок (как OZON или WILDBERRIES). 4.Использование ИИ в компьютерных играх (на пример для выявления людей, использующих постороннее ПО и т.д). 5.Разработка чего-либо под руководством ИИ (на пример разработка ракеты, всю разработку и сборку будет контролировать ИИ). 6. ИИ будут следить за состоянием города, тушить пожары, ловить преступников (что будет намного проще для ИИ, ведь им легче выстраивать цепочку расследования, но и люди останутся, ведь ИИ может совершать ошибки), а так же строить и чинить дома. 7.Будут помогать учителям, проверять ДЗ, определять способности учеников и т.д.

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.