Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии.
Что умеют нейросети сегодня
- Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
- Лупандин Игорь
- Промт инженер – новая профессия, связанная с ИИ
- Как ИИ и мозг человека дополняют друг друга
- ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО №1 “СПЕЦИАЛИСТ ПО НЕЙРОСЕТЯМ” — Школа удаленных профессий
- Новости по теме
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки. Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика. За активность Андрея я подарил ему один из курсов и он будет помогать в учебном чате 2-го потока. Read More До обучения: прошла разные курсы в нашей школе и на каждом из них заработала, потом попала в первый поток учеников по ChatGPT Во время обучения: cтарается 3-4 часа в неделю посвящать обучению, благодаря курсу привела 3 новых клиента, от них доход составляет 75 000 р. Сейчас: цель - создание своего онлайн-курса, сейчас доход составляет от 300 000 - 500 000 в мес. Тяжелая жизненная история заставила столкнуться с заработком в интернете Во время обучения: обучалась глубокой ночью, по возможности. С нейросетями была знакома немного до обучения. Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает. Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков.
Нейросети используют информацию из интернета, но она не всегда достоверная. Поэтому нейрокопирайтерам важно вычитывать тексты и проверять факты. А чтобы оценить, насколько нужно править сгенерированный ответ по стилю и структуре, специалисту всё так же нужны базовые навыки работы с текстом. Нейросеть пока не пишет хорошие длинные статьи и не может шутить или придавать тексту естественную эмоциональную окраску. Но она неплохо придумывает идеи и предлагает варианты текстов. Нейрокопирайтер обычно работает быстрее, чем простой автор.
С помощью ИИ он может разобраться в сложной теме и собрать фактуру для статьи за 10—15 минут. Если качество при этом остаётся высоким, спрос на услуги таких специалистов только растёт. Особенно нейрокопирайтеры будут востребованы там, где часто нужно писать много и быстро, например в маркетинге. AI-блогер Как появилась. Цифровые звёзды появились больше 20 лет назад: в 1998 году группа Gorillaz выпустила первые треки, а в 2007 году в Японии стала популярной виртуальная певица Хацунэ Мику. С 2021 года в медиапространство проникли инфлюенсеры, полностью сгенерированные искусственным интеллектом.
В соцсетях AI-блогеры ведут полноценные блоги, например про путешествия или бьюти. Внешность им делают с помощью ИИ: получается сгенерировать не только «фотографии», но и 3D-модель с мимикой как у живого человека. Посты за AI-инфлюенсеров также пишут нейросети. Через два года команда стартапа Brud призналась, что это они создали «робота». Интерес к виртуальной селебрити не утих и продолжает расти до сих пор. Девушка записывает треки, снимается в клипах и сотрудничает с мировыми брендами.
Поклонники рады следить за жизнью любимого блогера, а компании — быть на одной волне с новым поколением. За AI-блогерами могут стоять не только отдельные люди, но и целые креативные агентства или бренды. Таких персонажей создают, чтобы привлечь внимание аудитории и получить дополнительные возможности для заработка на рекламе. В 2021 году телеканал «ТНТ» представил зрителям аватара Аню. У Ани были свои промоинтеграции в развлекательных шоу, популярные комики и ведущие записывали с ней ролики. А ещё Аня получила эпизодическую роль в сериале.
AI-блогерам не нужны услуги визажистов, стилистов и прочих мастеров. Они могут быть везде и сразу и быстро делать рекламные интеграции.
Можно предположить, что одной из самых больших угроз, которые представляет искусственный интеллект для человечества, это автоматизация труда и безработица. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и работы, ранее выполнявшиеся людьми. Это может привести к повышению эффективности и производительности, но также вызовет и серьезную озабоченность по поводу безработицы и экономического неравенства. Стремительное развитие технологий ИИ и автоматизации вероятно приведет к заметной потере рабочих мест в различных отраслях, особенно в тех, где возникает много повторяющихся задач, а работникам достаточно низких профессиональных навыков. Midjourney К работам с наибольшим риском автоматизации относятся те, которые связаны с повторяющимися задачами, такими как работа на конвейере, ввод данных и телемаркетинг. Однако ИИ также способен автоматизировать и более сложные задачи, такие как обслуживание клиентов, бухгалтерский учет и даже такие профессии как врачи, юристы и архитекторы.
Это может привести к снижению спроса на людей, а в некоторых случаях и к полной автоматизации определенных профессий. Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для создания индивидуальных планов уроков и автоматической проверки и оценки заданий. ИИ также можно использовать для немедленной обратной связи со студентами и помощи им в разработке более эффективных стратегий обучения. Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ.
Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке. Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы. Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста.
А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку.
У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. Новые решения выходят постоянно.
Те, которые несколько месяцев назад стоили Х, теперь стоят 0,1Х. Но даже по первоначальной стоимости это в 10-100 раз дешевле, чем платить профильному специалисту, отмечает Иван Скоков. Такие сотрудники необходимы, чтобы обучать нейросети корректно обрабатывать любые запросы — не важно, просят их написать код или комментарий для пресс-релиза.
По словам Ивана Скокова, работа специалиста по промтам становится все популярнее — уже есть вакансии с годовой зарплатой в 300 тысяч долларов. Компании ищут способы создавать контент высокого качества с помощью искусственного интеллекта, а навыки по отдельным скиллам для работы с нейросетями уже включают в некоторые вакансии в контент-маркетинге и SMM в России. Чтобы развивать навыки работы с нейросетями, есть курсы по ИИ, но качественной базы пока немного.
Чтобы начать двигаться в этом направлении, эксперт «ЮMoney» рекомендует практиковаться и самостоятельно решать с помощью нейросетей разные задачи, а также изучать готовые промты.
Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!
Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.
Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет.
Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт.
Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями.
Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений. Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов.
На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда. Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача.
На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют.
Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными.
На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении. Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению. Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать.
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка.
Если он посмотрит на гуся, то он сразу поймет, что это гусь. Искусственному интеллекту сначала понадобится распознать множество изображений куриц и гусей разных цветов и подвидов, чтобы обучиться и суметь принять правильное решение. Это, конечно, достаточно простой пример, но он показывает, как именно работает нейросеть. Это не просто алгоритм автоматизации расчетов.
Система обучается и использует полученные знания для принятия решения. Нейросеть обрабатывает видео и изображения благодаря компьютерному зрению, а текст — с помощью методов распознавания естественного языка. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Он должен отслеживать ошибки программы, когда она дает неправильные ответы, и исправлять их. Таким образом, модель на основе исправленной погрешности сделает выводы и в следующий раз примет правильное решение. Специалист по нейросетям может создавать модели, способные отслеживать траекторию движения на видео, распознавать лица, извлекать суть из текста, синтезировать голос, проводить расчеты, строить прогнозы и т. Нейронные сети — это одна из узких специализаций Data Scientist.
Дата-саентисты, имеющие хороший опыт работы с машинным обучением и обработкой больших массивов информации, нередко уходят в это направление. Оно сегодня невероятно актуально и имеет хорошие перспективы в будущем. Посмотрим, где уже сегодня применяются нейронные сети: Сфера финансов, кредитов и экономической безопасности. Многие брокеры при расчете прогнозов используют модели на основе нейронных сетей. Это помогает минимизировать влияние человеческого фактора ведь мы не машины, можем уставать и допускать ошибки , составлять более точные и актуальные прогнозы. В банках решение о выдаче кредита уже давно принимает не человек, а искусственный интеллект. Он выделяет все ключевые признаки и оценивает по ним платежеспособность клиента.
Экономическая безопасность тоже не обходится без нейронных сетей. Искусственный интеллект помогает определить подозрительные платежи среди миллионов транзакций. Благодаря ему удается вовремя остановить деятельность мошенников и сберечь средства их реального владельца. Сфера логистики и грузовых перевозок.
Чат-бот ChatGPT и его аналоги научились писать код быстро и качественно, поэтому вероятно, что скоро работодатели предпочтут использовать нейросеть для решения рутинных задач, отметил Губанов. Также чат-бот сейчас обучают вести школьные занятия. Здесь нейросеть пока справляется хуже человека: ИИ допускает ошибки, хоть со временем их и становится все меньше. Нейронные сети еще в 2022 году научились составлять новостные сводки", - сказал Роман Губанов.
Доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
- Вы отписались от рассылки!
- Специалист по кибербезопасности
- Рекомендации
- Какие профессии заменит искусственный интеллект
- ИИ для самозанятых: что может, чему научиться, новые профессии
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
— Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева.
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
– Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Около трети респондентов считают, что нейросеть сможет заменить бухгалтеров и менеджеров по продажам, меньшее число опрошенных рассказали, что рискуют быть замененными финансисты, HR-специалисты, социологи. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос.
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. Новые решения выходят постоянно. Те, которые несколько месяцев назад стоили Х, теперь стоят 0,1Х.
Но даже по первоначальной стоимости это в 10-100 раз дешевле, чем платить профильному специалисту, отмечает Иван Скоков. Такие сотрудники необходимы, чтобы обучать нейросети корректно обрабатывать любые запросы — не важно, просят их написать код или комментарий для пресс-релиза. По словам Ивана Скокова, работа специалиста по промтам становится все популярнее — уже есть вакансии с годовой зарплатой в 300 тысяч долларов.
Компании ищут способы создавать контент высокого качества с помощью искусственного интеллекта, а навыки по отдельным скиллам для работы с нейросетями уже включают в некоторые вакансии в контент-маркетинге и SMM в России. Чтобы развивать навыки работы с нейросетями, есть курсы по ИИ, но качественной базы пока немного. Чтобы начать двигаться в этом направлении, эксперт «ЮMoney» рекомендует практиковаться и самостоятельно решать с помощью нейросетей разные задачи, а также изучать готовые промты.
Иван считает, что спрос на специалистов по промтам будет расти по мере развития ИИ, поэтому люди должны быть готовы осваивать новые навыки. Для этого пишем запросы с максимальным количеством ключевых слов или словосочетаний на английском языке — с уточнением, что ответить нужно на русском. Так можно получить более осмысленный результат», — рассказывает Майя Новикова.
Если внедрить в свои процессы или продукты ИИ пока не получается, можно потренироваться на инструментах, которые требуют меньше ресурсов и разработки. Например, сделать чат-бота в телеграме — сейчас есть много бесплатных способов, в том числе и в API мессенджера. Для предпринимателей, которые продают в интернете без сайта, в «ЮKassa» недавно сделали бота, который умеет выставлять счета клиентам в телеграме.
Одной из причин высокой заработной платы инженера нейросетей является сложность работы. Нейросети - это сложные системы, которые требуют высокой квалификации и опыта, чтобы разрабатывать и оптимизировать их. Инженеры нейросетей должны быть знакомы со многими различными алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, а также иметь опыт работы с большими объемами данных. Кроме того, нейросети становятся все более распространенными во многих отраслях, и компании, которые желают сохранить свою конкурентоспособность, стремятся привлечь талантливых инженеров нейросетей. В ситуации, когда нейросети используются для решения критически важных задач, таких как медицинская диагностика, финансовый анализ или управление транспортом, спрос на высококвалифицированных специалистов в этой области может быть особенно высоким. Кроме того, многие компании инвестируют в исследования и разработку нейросетей, чтобы улучшить свои продукты и услуги.
Профессии в области права и безопасности В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Они также могут быть использованы для обнаружения мошенничества и кибератак. Технические профессии В технических профессиях нейросети могут быть использованы для различных задач, таких как оптимизация процессов производства, улучшение качества продуктов, предсказание отказов оборудования и управление техническим обслуживанием. Они также могут быть использованы для создания инновационных технологий, таких как автоматизированные системы управления транспортом или роботизированные производственные линии. Нейросети имеют огромный потенциал во многих профессиях и могут быть использованы для повышения эффективности и точности принятия решений. Однако, необходимо помнить, что использование нейросетей требует высокой экспертизы и знаний, и что алгоритмы нейросетей могут быть чувствительны к качеству входных данных и настроек.
Например, SMM-щикам нейросети помогают подготовить контент-план и сделать посты для сторис за несколько минут. С помощью ИИ можно сгенерировать SEO-блог на сайте, включив в него ключевые слова — быстро и без мороки с копирайтерами. Нейросети также активно используют в графическом дизайне — они могут сгенерировать изображения под любой запрос, при этом не придется ждать и кому-то платить. Появляются и нейронные сети, способные сочетать дизайнерские и редакторские задачи, отлично понимая запросы на русском языке.
Один из таких примеров - недавно анонсированный «Сбером» GigaChat, который, кроме прочего, умеет брейнстормить и отвечать на фактологические вопросы. Если говорить про веб-разработку, то инструмент под названием GitHub Copilot помогает дописывать код, подстраиваясь под стиль программиста. А один из партнеров «ЮKassa» создал нейросеть на основе модели обучения ChatGPT — она работает без ограничений по геолокации и имеет готовые пресеты для разных форматов текста: от поста в соцсети до пресс-релиза. Владельцы и разработчики нейросетей будут пытаться монетизировать свои детища, считают эксперты. Уже сейчас, чтобы получить расширенный доступ к нейросети ChatGPT-4, которая может работать с изображениями, генерировать видео и вести более осмысленные диалоги, нужно оплатить подписку. У MidJourney тоже есть платная версия. По мнению экспертов «ЮMoney», как только нейросети станут мейнстримом и начнут регулироваться государством или большим числом компаний, решивший их «нанять» малый и средний бизнес должен будет платить — как минимум за отдельные услуги. Новые решения выходят постоянно. Те, которые несколько месяцев назад стоили Х, теперь стоят 0,1Х. Но даже по первоначальной стоимости это в 10-100 раз дешевле, чем платить профильному специалисту, отмечает Иван Скоков.
Такие сотрудники необходимы, чтобы обучать нейросети корректно обрабатывать любые запросы — не важно, просят их написать код или комментарий для пресс-релиза. По словам Ивана Скокова, работа специалиста по промтам становится все популярнее — уже есть вакансии с годовой зарплатой в 300 тысяч долларов.
8 перспективных профессий, связанных с ИИ
Популярные посты | Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. |
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой | Дизайнеры, фрилансеры, копирайтеры и даже программисты могут потерять работу из-за развития нейросетей, сообщает «Общественная Служба Новостей». |
Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!
С того момента люди стали активнее генерировать изображения для личных и бизнес-целей. Нейросеть быстро создаёт картинку, но её всё равно приходится дорабатывать. Поэтому работодатели стали искать специалистов, которые могли бы грамотно составлять запросы, получать изображения и доводить их до финального результата. В ответ на этот запрос появилась отдельная профессия — нейроиллюстраторы. С помощью Midjourney, DALL-E или других подобных нейросетей иллюстратор может создать одно изображение или серию картинок в едином стиле.
Например, Шедеврум от Яндекса выдаёт четыре варианта картинки, чтобы пользователь выбрал самую подходящую. Но для точного результата художнику нужно грамотно составить запрос, — на это иногда могут уходить часы. Нейроиллюстраторам не обязательно уметь рисовать на бумаге, но им нужны знания фотошопа и других графических редакторов, а также насмотренность и чувство стиля. Картинку от ИИ придётся дорабатывать: корректировать цвет, стирать или детальнее прорисовать предметы.
Нейросети помогают создавать логотипы, арты, баннеры, картины, фотосессии и прочее. Это быстрый и зачастую бюджетный вариант сделать дизайн чего-то. Но это не значит, что графические дизайнеры больше не нужны: просто теперь им важно совершенствовать свои скиллы и изучать нейросети. Такие услуги нужны многим компаниям, поэтому чем лучше иллюстратор разбирается в алгоритмах и запросах в этой сфере, тем востребованнее его услуги на рынке.
Нейрокопирайтер Как появилась. Если можно генерировать изображения, получать ответы на вопросы, почему не попробовать писать тексты? Параллельно с развитием других профессий в сфере ИИ появились и нейрокопирайтеры. Они начали тестировать новый инструмент: придумывать с его помощью идеи для контента, заголовки, структуры для объёмных статей или сразу готовые посты и письма.
Мы спросили у нейросети YandexGPT, кто такой нейрокопирайтер, и получили следующий ответ: «Нейрокопирайтеры — это специалисты в области создания и редактирования текстов, которые используют технологии нейросетей и искусственного интеллекта для улучшения качества и эффективности контента. Они анализируют данные, проводят исследования и применяют алгоритмы машинного обучения для оптимизации текстов, чтобы повысить их привлекательность для целевой аудитории и достичь поставленных бизнес-целей». А на вопрос, какие задачи решает нейрокопирайтер с помощью нейросетей, YandexGPT выдала целый список: Анализ данных. Нейросети могут анализировать большие объёмы данных, таких как поведение пользователей на сайте, поисковые запросы, социальные медиа и т.
Создание контента. Нейросети также могут использоваться для генерации идей и создания контента для рекламных кампаний, email-рассылок или веб-сайта. Редактирование и оптимизация текстов. Нейросети могут быть использованы для автоматического редактирования текстов, чтобы улучшить их привлекательность.
Оценка эффективности контента.
Работа с изображениями в Kandinsky. Предсказуемый перенос стиля — 6 часов Тема 3.
Генерирование изображений в Dall-E — 6 часов Тема 4. Stable Diffusion для новичков. Эффектная работа с графикой без требовательного ПО — 9 часов Live-консультация по итогам модуля Нейросети как инструмент для генерации успешной карьеры — 10 часов Тема 1.
Создание портфолио и подготовка к собеседованию при помощи нейросетей — 3 часа Тема 2. Использование нейросетей для повышения эффективности HR-экспертов — 3 часа Live-консультация по итогам модуля Нейросети для работы с видео и аудио — 44 часа Тема 1. Возможности генерации видео в Stable Diffusion — 8 часов Тема 3.
Копирование голоса и удаление шума при помощи искусственного интеллекта в Adobe Podcast — 7 часов Тема 6.
Пока на рынке труда наблюдается дефицит специалистов этого профиля, и потому 350—400 тыс. Инженер-робототехник Как очевидно из названия, суть этой профессии заключается в создании машин, имитирующих действия человека: инженер-робототехник проектирует их прототипы, собирает и тестирует рабочие образцы, а также разрабатывает управляющее ими программное обеспечение. Поскольку робот — самая «умная» из всех машин, искусственный интеллект и современная робототехника нераздельны. Чем совершеннее ИИ робота, тем больше задач он может выполнять. К примеру, если робот-таксист четверть века назад встречался исключительно в фантастических произведениях, то сегодня роботакси авто, управляемое искусственным интеллектом компании «Яндекс» уже курсирует по Москве. Не за горами и беспилотные комбайны и самолеты, роботы-курьеры или администраторы гостиниц, и всех их нужно будет не только спроектировать, но и натренировать, применяя методы машинного обучения.
Дойдет ли до роботов — школьных учителей или терапевтов, сказать сложно, но нехватка работы инженерам-робототехникам в ближайшие десятилетия точно не грозит, а зарплаты однозначно увеличатся. Хотя эти специалисты и сейчас не могут пожаловаться на зарплату: она начинается от 100 тыс. Инженер-электротехнолог инженер по электротехнологическим установкам Представить современный мир без результатов деятельности инженеров-электротехнологов невозможно, ведь они занимаются тысячей вещей — от промышленных плазменных печей до электростанций, от бытовой электротехники до трамваев.
Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот. А если возникает проблема, каждый второй предпочитает общаться с реальным оператором. Кстати, несмотря на предположение Фрея и Осборна, что с развитием ИИ работники call-центров первыми окажутся под угрозой, в США с 2014 по 2022 год наблюдается неизменный рост занятости в этой сфере. Выходит, что новые технологии в силу своей искусственности пока не могут полноценно конкурировать с человеком.
Но они уже выставляют новые требования к тому, как организовать труд и какие навыки развивать, чтобы оставаться адекватным изменениям в индустрии. Как использовать новые технологии Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить: какие задачи по-прежнему в силах решать только человек; какую часть работы передать ИИ; где продуктивно сотрудничество человека и машины. На удаленке у креативных специалистов не всегда есть возможность «разогнать» свои идеи с коллегами. А нейросеть помогает быстро проверить гипотезы, описать механику работы какого-то процесса, сравнить сложные данные.
Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности
Профессии будущего: под грифом «нейро» | | AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. |
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии? | Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии. |
ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска | Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. |
ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Тем не менее многие работники, даже те, чья профессия по прогнозам подвергнется влиянию ИИ, с оптимизмом смотрят на развитие нейросетей. Быстрое развитие нейросетей обуславливает появление новых профессий. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации.