В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов.
Популярные посты
В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать.
Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. 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.
И дальше случилось так, как должно было случиться, - родился Николай Иронов. Гребенников: Сергей, а вот после того, как появился проект Николай Иронов, количество дизайнеров у вас в студии стало больше или меньше? Кулинкович: Сложно сказать. Скорее, не изменилось. Как вы ранее говорили, что количество дизайнеров не меняется, но меняется суть их работы. То есть у нас помимо дизайнеров появились еще люди, которые обслуживают мозги Николая Иронова.
Ну как обслуживают? Развивают и разрабатывают новые технологии, и в том числе дизайнеры, которые режиссируют эти технологии. То есть здесь главная дизайн-задача раньше была в том, чтобы создать непосредственно конечный объект дизайна, а сейчас она плавно трансформировалась в то, чтобы создать ту систему, способную масштабировано производить большое количество экземпляров арт-дизайна. Но дизайн-задачи остались теми же, просто они немного трансформировались, и плечо получается больше. То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется. Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве?
Или это не совсем так работает? То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы? Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой. Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна.
Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз. И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее. И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст.
Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница. Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась.
Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне.
Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно».
Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи.
Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа. Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют.
Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее.
И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком.
То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск. Кулинкович Да, да, да.
Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да?
Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов.
Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да.
Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год. Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой.
Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге.
Понимание принципов работы нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Аналитическое и логическое мышление, способность к решению сложных задач и анализу данных. Желание постоянно обновлять и расширять знания в области искусственного интеллекта и нейросетей.
Коммуникабельность и умение работать в команде. Востребованность профессии: Востребованность специалистов по нейросетям высока и продолжает расти. В современном мире нейросети применяются во многих областях, таких как медицина, финансы, транспорт, реклама, робототехника и другие. Развитие и использование нейросетей требует специалистов, способных создавать и обучать целевые модели, анализировать данные и искать оптимальные решения.
Где работать: Специалисты по нейросетям могут работать как в государственных, так и частных компаниях, которые занимаются разработкой и внедрением искусственного интеллекта и нейросетей. Также, они могут работать в научно-исследовательских институтах и университетах, проводя исследования и разработки в области ИИ и нейротехнологий. Лицензия: Для работы специалистом по нейросетям обычно не требуется специальная лицензия. Однако, в некоторых случаях, для выполнения определенных видов работ в области нейросетей могут требоваться специализированные разрешительные документы.
Плюсы и минусы Плюсы работы Востребованность. Спрос на специалистов по нейросетям постоянно растет в связи с расширением области применения искусственного интеллекта в различных сферах, таких как медицина, финансы, технологии и другие. Хорошая заработная плата. Специалисты по нейросетям востребованы на рынке труда и получают высокую оплату за свои услуги.
Творческий подход к задачам. Работа с нейросетями требует постоянного исследования, тестирования и оптимизации моделей, что позволяет проявить себя в творческом плане и находить новые подходы к решению задач. Развитие навыков. Работая в профессии Специалиста по нейросетям, можно постоянно совершенствоваться, изучать новые подходы и методы машинного обучения, следить за последними тенденциями в области искусственного интеллекта.
Минусы работы Высокие требования к квалификации. Работа с нейросетями требует глубоких знаний в области математики, статистики, программирования и алгоритмов. Для достижения успеха в этой профессии необходимо постоянно обновлять свои навыки и изучать новые технологии. Сложность задач.
Работа с нейросетями связана с решением сложных задач, требующих глубокого анализа данных и высокой точности прогнозирования. Это может быть вызовом для специалиста и требовать больших усилий и времени. Неопределенность результатов. При работе с нейросетями не всегда предсказуемы результаты.
Иногда модели могут давать ошибочные ответы или не работать эффективно. Это требует тщательного тестирования и оптимизации моделей перед их практическим применением. В целом, работа в профессии Специалиста по нейросетям предоставляет отличные возможности для профессионального роста и развития. Она требует высокой квалификации и интеллектуальных усилий, но приносит удовлетворение от решения сложных задач и внедрения инновационных технологий.
Специализации Профессия «Специалист по нейросетям» предполагает глубокие знания и специализацию в различных областях, связанных с нейросетями. Ниже приводится краткое описание различных специализаций в данной профессии: Разработка архитектуры нейросетей: специалисты этой специализации занимаются проектированием и разработкой структуры нейронных сетей. Они определяют количество слоев, типы нейронов, связи и другие параметры, чтобы достичь оптимальной производительности и эффективности работы нейросети. Обработка и предобработка данных: такой специалист занимается подготовкой и анализом данных, которые будут использоваться для обучения нейросетей.
Он выполняет очистку данных, масштабирование, выбор признаков и другие подготовительные этапы, чтобы обеспечить качественное обучение нейросети. Обучение нейросетей: этот специалист занимается выбором оптимальных алгоритмов и методов обучения нейросетей. Он проводит обучение на выбранных данных, настраивает гиперпараметры и оптимизирует процесс обучения для достижения максимальной точности и эффективности работы нейросети. Оптимизация нейросетей: задача этого специалиста — разработка и применение алгоритмов и методов оптимизации работы нейросетей.
Он стремится увеличить скорость работы нейросети, уменьшить потребление ресурсов и повысить стабильность ее функционирования. Применение нейросетей в компьютерном зрении: такой специалист занимается разработкой и применением нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения, таких как распознавание образов, сегментация изображений, классификация и др. Он использует глубокое обучение для обработки и анализа изображений. Прогнозирование временных рядов с помощью нейросетей: данный специалист применяет нейронные сети для анализа и прогнозирования временных рядов.
Он исследует и анализирует временные данные, разрабатывает модели нейросетей и использует их для прогнозирования будущих значений временных рядов. Разработка нейросетей для обработки естественного языка: такой специалист занимается разработкой и применением нейронных сетей для обработки и анализа естественного языка.
Они должны быть способными мыслить нестандартно и рассматривать проблемы с разных точек зрения, чтобы найти новые пути и решения. Коммуникационные навыки Сотрудники в области нейросетей должны обладать хорошими коммуникационными навыками. Они должны быть способными четко и понятно объяснять сложные концепции и результаты своей работы коллегам и клиентам, которые могут не иметь специализированного образования. Профессионализм и ответственность Специалисты по нейросетям должны быть профессиональными и ответственными в своей работе. Они должны придерживаться этических стандартов, относиться к данным и конфиденциальной информации с должным вниманием и строго соблюдать правила безопасности. Профессия Специалиста по нейросетям подходит для людей, увлеченных и заинтересованных в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они должны быть готовы к постоянному обучению и саморазвитию, поскольку беспрерывные исследования и инновации являются неотъемлемой частью этой профессии.
Как стать и где получить образование 1. Требования к образованию Для успешной карьеры в области нейросетей рекомендуется иметь базовое образование в математике, компьютерных науках или смежных дисциплинах. Но это не единственный путь. Некоторые специалисты достигают успеха в этой области, имея нетрадиционное образование или опыт работы в смежных областях. Возможные пути обучения Университетское образование: Многие университеты предлагают программы бакалавриата и магистратуры по компьютерным наукам или математике с углубленным изучением нейросетей и искусственного интеллекта. Обучение в университете обычно включает курсы, посвященные теоретическим и практическим аспектам разработки и применения нейросетей. Онлайн-курсы и специализации: Существуют различные платформы, такие как Coursera, Udemy и edX, которые предлагают онлайн-курсы и специализации по нейросетям. Эти курсы позволяют получить знания и навыки в области нейросетей в своём темпе и в соответствии с вашим графиком. Самообразование: Некоторые специалисты в области нейросетей достигают успеха благодаря самостоятельному изучению материалов, доступных онлайн.
Существует широкий спектр бесплатных книг, статей, видеоуроков и документации, которые помогут вам разобраться в основах нейросетей. Специализация После получения образования в области нейросетей можно выбрать конкретную сферу специализации. В зависимости от ваших интересов и целей, вы можете стать специалистом в одной из следующих областей: Computer Vision: Работа с изображениями и видео, распознавание объектов, обнаружение лиц и другие задачи связанные с обработкой видео и изображений. Natural Language Processing: Разработка алгоритмов и моделей для обработки и понимания естественного языка. Recommender Systems: Создание рекомендательных систем, которые предлагают пользователям персонализированные рекомендации. Robotics: Применение нейросетей в робототехнике, включая разработку алгоритмов для управления роботами и решения сложных задач. Успешные специалисты в области нейросетей обладают глубокими знаниями теории нейросетей и умеют применять их на практике для решения реальных проблем и задач. Они также постоянно обновляют свои навыки и следят за последними тенденциями в области нейросетей. Важно помнить, что обучение и достижение успеха в области нейросетей требует постоянного обновления знаний и самообразования.
Нейросети постоянно развиваются и эволюционируют, поэтому важно оставаться в тренде и изучать современные подходы и технологии. Стать специалистом по нейросетям требует образования и специализации в этой области. При выборе пути обучения важно учитывать свои интересы, карьерные цели и доступные ресурсы. Независимо от выбранного пути, самообразование и актуализация знаний являются важными компонентами успешной карьеры в области нейросетей. Профессия «Специалист по нейросетям» относится к профилю инженерных и научных исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Инженерные и научные исследования и разработки в области искусственного интеллекта — это профиль деятельности, в котором специалисты работают над созданием и оптимизацией нейросетей для решения различных задач. Такие задачи могут включать распознавание образов, анализ данных, обработку естественного языка и другие приложения искусственного интеллекта. Специалисты по нейросетям проводят исследования, разрабатывают новые алгоритмы и модели, а также оптимизируют и обучают нейронные сети для достижения высокой точности и эффективности. Специалист по нейросетям рассматривает процессы обработки и анализа данных, создания и обучения нейронных сетей, разработки новых моделей и алгоритмов машинного обучения.
Он активно применяет математические методы и алгоритмы для работы с данными, анализа их структуры, построения и обучения моделей нейросетей. Ключевые задачи специалиста по нейросетям: Исследование и разработка новых алгоритмов и моделей нейросетей; Анализ данных и разработка структур нейросетей для решения конкретных задач; Обучение нейронных сетей на основе различных наборов данных; Оптимизация работы нейросетей и повышение их эффективности; Развитие и оптимизация существующих методов машинного обучения и искусственного интеллекта; Применение нейросетей для решения различных задач, таких как распознавание образов, анализ текстов, прогнозирование и т. Навыки Описание Знание алгоритмов и моделей нейросетей Специалист по нейросетям должен обладать глубоким пониманием принципов работы различных алгоритмов и моделей нейросетей, а также уметь выбирать наиболее подходящие методы для решения конкретных задач. Математические и статистические знания Для работы с нейросетями необходимо владеть знаниями в области линейной алгебры, математического анализа и статистики. Это позволит эффективно анализировать данные, реализовывать алгоритмы и оптимизировать работу нейросетей. Программирование и работа с фреймворками Специалисту по нейросетям необходимы навыки программирования, особенно знание языков Python и R. Кроме того, важно уметь работать с фреймворками для машинного обучения и нейронных сетей, такими как TensorFlow, PyTorch и другими. Аналитическое мышление Специалист по нейросетям должен обладать аналитическим мышлением, способностью анализировать сложные данные, выявлять закономерности и принимать взвешенные решения на основе результатов анализа. Коммуникационные навыки Специалист по нейросетям должен уметь эффективно общаться с коллегами, владеть навыками презентации результатов своей работы и объяснения сложных концепций простым и понятным языком.
Специалисты по нейросетям могут работать в научно-исследовательских институтах, компаниях, занимающихся разработкой и внедрением искусственного интеллекта, а также вузах и лабораториях. Рынок труда в области искусственного интеллекта постоянно растет, и специалисты по нейросетям востребованы в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт, розничную торговлю и многие другие.
Незаменимых нет: вытеснят ли нейросети творческие профессии?
«Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Из этой статьи вы узнаете о трех новых профессиях, которые стали востребованными на рынке после появления нейросетей, и какие навыки нужны для того, чтобы успешно в них развиваться. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать.
Нейросеть составила список самых востребованных профессий будущего
Есть задачи с жесткими дедлайнами. Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные и правдивые ответы. Мы составляем тексты на самые разные темы — аналитические материалы и анекдоты, воспитываем у нейросети чувство юмора. Если ты начал пораньше и сдал пораньше — можешь закончить рабочий день и идти отдыхать. Работа AI-тренера заключается в том, чтобы давать языковой модели правильные, полезные, емкие и правдивые ответы Источник: Дарья Пона «Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Правда, пришлось привыкать к новой терминологии, посидеть над инструкциями, разобраться с настройками и скачать приложения. Как ни крути, даже если это работа мечты, первые месяцы — всегда стресс. Но приятный.
На собеседовании меня спрашивали, а как же ты с опытом офисной работы уйдешь на удаленку. Я ответила, что сама не знаю. Думала, сниму, наверное, коворкинг. Боялась, что буду отвлекаться. А теперь понимаю, что не надо никакого коворкинга. Работа с Алисой — как игра в слова. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться.
Надо оттаскивать себя от компьютера. Сказать стоп, пора заканчивать. Руководители всегда говорят, что надо работать не более 8 часов и соблюдать work-life-balance. Сажусь утром и до самого вечера не могу оторваться» Как шеф Саша организует работу редакции, проверяет тестовые, проводит собеседования, отвечает за онбординг своих ребят. Смотрит, чтобы на платформе задания выполнялись в нужном порядке. Инженеры, которые разрабатывают и учат нейросеть, дают нам задания. Например, сегодня мы учим Алису шутить.
Или на этой неделе надо оценить, насколько адекватно Алиса отвечает на чувствительные темы. На некоторые вопросы она может ставить заглушки типа: «Я не готова об этом говорить». Иногда ее может триггерить на слова, касающиеся здоровья. Мы должны ее научить отвечать не хуже человека. В том числе и на троллинг. Хочется сказать: «Товарищи, будьте терпимее с Алисой и не говорите с ней матом». Читаешь некоторые диалоги и думаешь, какая Алиса молодец, какая она приличная девушка с чувством собственного достоинства.
Нейронные сети Designed by rawpixel. Кое-где эти разработки действительно уже применяются, но заменить человека пока не в силах. Основная проблема нейросетей в том, что им нужно «скармливать» огромные массивы данных и регулярно поправлять алгоритмы обучения. Для этого нужны специалисты с особыми знаниями и навыками. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга.
Различные модели ИИ будут работать все эффективнее, а обходиться все дешевле, поэтому работодатели начнут предпочитать системы искусственного интеллекта живым работникам. Редакция RTVI решила узнать мнение о новом витке конкуренции на рынке труда непосредственно у источника проблемы — самого искусственного интеллекта. Как модель искусственного интеллекта, я не могу иметь мнений или убеждений ни по какому вопросу. Мой ответ основан на анализе данных и исследованиях по этой теме, а также на опыте стран и отраслей, в которых уже произошли процессы автоматизации. 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. 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.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети Поделиться Телеканал «Наука» и сервис по поиску работы hh. Изменения профессионального ландшафта ждать не заставят, на трансформацию потребуется 5—10 лет, считают участники опроса, который проходил с 10 по 27 марта 2023 года.
Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной!
Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной».
5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту
| Какие профессии заменит искусственный интеллект | С нейросетями была знакома немного до обучения. |
| Специалист по нейросетям: профессия промт-инженер | AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. |
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими. Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Специалисты в этой области продолжают обучаться и совершенствоваться, осваивая новые методы и технологии. Благодаря уникальным навыкам, они могут стать востребованными специалистами и достичь успеха в своей карьере. Для детей, проявляющих интерес к программированию и анализу данных, обучение и развитие в области искусственного интеллекта может стать отличным выбором для успешной карьеры в будущем. Как подготовить ребенка к профессии оператора нейросетей? Если ваш ребенок проявляет интерес к программированию и анализу данных, подготовка к специальности оператора нейросетей может начаться уже в раннем возрасте. Вот несколько способов, как помочь развить необходимые навыки: Изучение основ программирования.
Предоставьте ребенку возможность ознакомиться с основами программирования, начиная с простых языков, таких как Scratch или Python. Постепенно школьник сможет изучить концепции, логику и алгоритмы, которые являются основой работы с нейронными сетями. Углубленное изучение математики и статистики. Математические и статистические знания являются важным элементом взаимодействия с нейросетями. Поощряйте ребенка изучать математические концепции и решать задачи, которые помогут ему развить навыки анализа данных.
Прохождение онлайн-курсов. Существует множество онлайн-курсов по программированию и нейронным сетям, которые предоставляют возможность практического применения знаний и развития навыков. IT-школы для детей помогают освоить множество смежных перспективных профессий. Создание собственных проектов.
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. Поэтому, использование нейросетей должно осуществляться в тесном сотрудничестве с экспертами в соответствующих областях.
Например, немецкий таблоид Bild объявил о программе сокращения расходов на 100 млн евро, что приведет к увольнению почти 200 сотрудников.
На какие технологии будущего бизнесу необходимо обратить внимание По крайней мере один случай свидетельствует , что этот риск реален. Автора из технологического стартапа уволили без объяснения причин. Позже она получила сообщение от руководителей, что ChatGPT дешевле, чем использование ее услуг.
Матиас Депфнер, гендиректор Axel Springer, куда входят Bild, Insider, Politico и Welt, прогнозирует , что ИИ вскоре сможет работать с информацией значительно лучше, чем люди. Однако по его словам, журналисты все равно будут нужны, чтобы понять «истинные мотивы» людей. Он призвал редакции уделять больше внимания эксклюзивным новостям, расследованиям, комментариям экспертов, которые пока не способны делать машины.
Успех издателей будет зависеть от способности создавать такой оригинальный контент. Журналисты уже сейчас могут писать авторские колонки, репортажи и исследования, используя инструменты искусственного интеллекта для сбора и анализа данных. А также могут выбрать узкую специализацию и сосредоточиться на развернутой, глубокой журналистике, требующей критического мышления и человеческой мысли.
Писатель На сайте Amazon появились книги, подписанные именем американского автора Джейн Фридман. Однако писательница заявила, что они написаны искусственным интеллектом. Много моего контента является общедоступным для обучения моделей ИИ», — написала автор на собственном сайте.
Ранее писательница создала несколько книг об издательской индустрии, и фальшивые книги довольно удачно имитировали ее произведения. Союз писателей и сценаристов Америки уже объявил забастовку. Авторы требуют правового регулирования искусственного интеллекта в дополнение к повышению зарплат.
Если они заберут работу писателей, они заберут и работу всех остальных. Как вы знаете по фильмам, в конце работы обычно убивают всех», — говорит Миранда Берман. Дошло уже и до суда: 17 знаменитых писателей, среди которых и Джордж Р.
Мартин, подали групповой иск в суд Нью-Йорка. Авторы заявили, что OpenAI без разрешения копировала работы истцов и использовала защищенные авторским правом материалы для обучения языковых моделей. А это, по мнению писателей, ставит под угрозу прибыль и нарушает право на контроль над собственными произведениями.
Графический дизайнер Генеративный искусственный интеллект может значительно повлиять на профессию графического дизайнера. Все мы видели, как инструменты генеративного ИИ — например, Dall-E и Midjourney — создают художественные или фотореалистичные изображения из текстовой подсказки. И здесь возникает множество вызовов и споров.
Начиная от потери заказов, которые в будущем будет выполнять ИИ, и заканчивая защитой прав интеллектуальной собственности на настоящие произведения. Что можно посоветовать дизайнерам, чтобы не потерять работу из-за ИИ?
На некоторые вопросы она может ставить заглушки типа: «Я не готова об этом говорить». Иногда ее может триггерить на слова, касающиеся здоровья. Мы должны ее научить отвечать не хуже человека. В том числе и на троллинг. Хочется сказать: «Товарищи, будьте терпимее с Алисой и не говорите с ней матом». Читаешь некоторые диалоги и думаешь, какая Алиса молодец, какая она приличная девушка с чувством собственного достоинства. У пишущего редактора доход — от 75 000 рублей в месяц при 8-часовом рабочем дне, и это не предел.
Сейчас для AI-тренеров внедряется система контроля качества и количества, то есть можно зарабатывать и больше. Работа AI-тренером очень захватывает, и она доступна для всех, кто владеет словом Источник: Дарья Пона — Когда я получила оффер, у меня округлились глаза. Думаю, а что… такое бывает? Доход для региона выше, чем я могла бы рассчитывать. Уровень зарплат у шеф-редакторов — от 100 000 рублей. Работа очень захватывает, и она доступна для всех. Моей коллеге 70 лет — она профессор, доктор технических наук и сейчас онбордится. У нее есть такие скиллы, которых нет у других, но которые пригодятся Алисе. Скоро начнется учебный год.
Нейросети тоже сядут за парту. Я объясняю детям, что в интернете можно черпать вдохновение и подсматривать идеи. GPT избавляет от боязни чистого листа. Ты сел за сочинение и не знаешь, что написать. Нейросеть должна меняться вместе с обществом. Мы даем Алисе очень много языковых примеров, чтобы отвечать на вопросы, понимать, как заканчивать различные фразы. Но она очень быстро учится. Еще буквально три года назад мы ничего не слышали о нейросетях. А сегодня YandexGPT поможет подобрать имя для кота, напишет цифровую пьесу, предложит идеи стартапа, составит текст на экспертном уровне не хуже человека.
Что будет дальше? Сложно строить прогнозы. Но человека не вытеснят. Искусственный интеллект — это еще один более совершенный инструмент, способный решать рутинные задачи.
Восстание машин: как нейросети «вытесняют» людей из профессий
Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Здесь вы узнаете про профессию специалиста по нейросетям, как пройти курсы, и сколько они зарабатывают! Анализ интернет-спроса на профессии, связанные с разработкой и ИТ, показал, что больше всего растет спрос на создание нейросетей (+1749%). В этом году нейросети могут внедриться в целый ряд профессий, рассказал "Известиям" руководитель направления продаж "Авито Работы" Роман Губанов. 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. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. Из этой статьи вы узнаете о трех новых профессиях, которые стали востребованными на рынке после появления нейросетей, и какие навыки нужны для того, чтобы успешно в них развиваться. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности).