Искусственный интеллект: курсы и профессии

Наши решения

Работу нейронной сети можно сравнить с биологической деятельностью человеческого мозга, где нейронная структура воссоздается с помощью кода. При этом «нервные импульсы» в ней представлены в качестве математических формул и чисел. Связи между элементами нейросети также организованы программно. При распространении информации меняется коэффициент внутри нейронов, провоцируя процесс глубокого изучения.

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.

Стоимость создания нейросети под задачи бизнеса начинается от 500 000 рублей и стремится к семизначным суммам. Общий объем инвестиций в стартапы в области искусственного интеллекта в мире достиг почти 50 млрд долларов за 2023 год — это примерно на 9% больше, чем в прошлом году (по данным исследования Crunchbase).

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.

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.

Работа с искусственным интеллектом требует знания языков программирования, статистики и линейной алгебры. На старте обучения будет достаточно математики на уровне школьной программы и желания учиться. Например, курсы Skillfactory составлены так, чтобы вы начали с нуля и постепенно получили все необходимые знания и навыки.

В связи с ростом мощности техники в сегодняшних нейросетях используется большое количество слоев, которое помогает им справиться с крупными объемами данных. В Deep learning используются Keras, Detectron, PyTorch и другие специальные фреймворки.

Нейронные сети – это отличная альтернатива алгоритмам распознавания речи, музыки, изображений, объектов на фото и видео, а также машинному переводу. Они относятся к машинному обучению (ML). Нейросети широко применяются в глубоком обучении (Deep learning), который является одним из видов ML.

Какие задачи решает нейросеть

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.

Сейчас нейросети применяются в различных сферах как повседневной жизни, так и профессиональной деятельности, но особый интерес разработка нейросети представляет для бизнеса, так как она помогает в автоматизации многих процессов. Используется в следующих цифровых продуктах:

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.

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.

Это лишь несколько примеров, наделе сфера применения нейросети гораздо шире. Создание такой системы поможет развитию как крупного, так и небольшого бизнеса, поэтому их разработка является одним из основных видов деятельностей многих IT-компаний. Создание нейросети – это уникальный процесс, так как универсальных алгоритмов не существует. Ее разработка происходит с учетом оптимизации под определенный спектр задач. Каждая нейросеть обладает базовым набором качеств и определенных характеристик. Создание такой сети может быть полезно для разных сфер деятельности.