Какие специалисты создают нейросети

Специалисты по микроэлектронике

Чтобы развернуть программное обеспечение для ИИ, обучать нейросети и обеспечивать их работу, нужны высокопроизводительные процессоры и микросхемы – ИИ-чипы, нейронные процессоры. Их создают инженеры по микроэлектронике, разработчики интегральных микросхем. Они проектируют архитектуру нейропроцессоров – логику работы, их устройство, соответствующее предполагаемым вычислительным нагрузкам. Без мощных микропроцессоров не будет работать ни одна нейросеть. Так что фундамент искусственного интеллекта создают инженеры-микроэлектронщики.

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.

Специализируется на обработке устной и письменной речи для обучения нейросетей. NLP Engineer проектирует и использует алгоритмы, по которым ИИ воспринимает и анализирует текстовые документы и аудиосообщения на естественных языках. Также в его обязанности входит определение наборов данных для обучения нейросети. Общение с чат-ботом и умным помощником, использование программ онлайн-перевода или применение фильтров электронной почты возможны только благодаря его деятельности.

Эксперт по алгоритмам глубокого обучения ИИ, в которых используются многослойные нейронные сети. В отличие от специалистов по машинному обучению, его больше интересует архитектура системы, нежели ее функции. В то же время работа инженера по глубокому обучению включает преобразование прототипа кода в рабочий код и настройку облачной инфраструктуры для развертывания производственной модели. Поскольку профессия считается одной из самых сложных, первым шагом к овладению ею обычно становится работа Data Engineer.

В работе Deployment Engineer использует Python, Java. Ему нужно знать языки сценариев, таких как Bash или PowerShell, системы контроля версий (например, Git, SVN), разбираться в технологиях контейнеризации (например, Docker, Kubernetes) и уметь работать с облачными платформами (AWS, Azure, GCP и др.).

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.

В его работе объединены наука о данных и программирование. Инструментарий обработки больших данных и методики разработки ПО он использует для создания machine-learning моделей, способных обучаться самостоятельно, обрабатывая терабайты данных в режиме реального времени. Говоря более привычным языком, ML-специалист – это тот, тренирует ИИ.

У профессии несколько названий: специалист по обработке изображений, разработчик / инженер / исследователь компьютерного (технического) зрения. Независимо от того, как называется должность, главная задача computer vision специалиста – обработка визуальных данных, которые могут быть представлены в виде цифровых сигналов, видеопотоков или аналоговых изображений. Работа включает в себя поиск изображений, модерацию контента, разработку инструментов и алгоритмов распознавания визуальных образов и воспроизведения действий для тренировки нейросети. Именно специалист по компьютерному отвечает за способность ИИ находить, идентифицировать и использовать объекты.

Специалист по компьютерному зрению (Computer vision specialist)

Это профессионал, специализирующийся на этических аспектах применения ИИ. Он формулирует морально-нравственные принципы для работы нейросетей, оценивает потенциальные этические риски. От специалиста по этике требуется как владение технической стороной вопроса, так и глубокие познания в области этики, философии и социальных наук.

В основе любых практических решений лежат академические и прикладные исследования. Искусственный интеллект и нейросети не исключение. Их изучают эксперты в нескольких научных дисциплинах: математике, программировании, статистике, машинном обучении. Исследователи создают новые алгоритмы, выдвигают свежие идеи для развития ИИ, разрабатывают инновационные методы обучения нейросетей и прогнозируют дальнейшее развитие отрасли. Результатами деятельности ученых могут быть научные публикации, монографии, доклады или собственные бизнес-проекты.

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.

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.

Над созданием систем искусственного интеллекта и нейросетей работают целые команды специалистов. Среди них есть не только технари, но и гуманитарии. 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.

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.