Самая известная нейросеть ChatGPT составила рейтинг специальностей, которые, по ее мнению, будут наиболее востребованы в будущем. Исследователи отмечают, что работа тренеров для нейросетей связана с высокой долей рутинных операций, требует навыков обработки большого объема информации, поэтому выполняется на удалении и занимает неполный рабочий день.
Профессии будущего: рейтинг, сформированный нейросетью
- Как разрабатываются нейросети
- ТОП-5 специальностей в сфере ИИ искусственного интеллекта
- Все новости
- ИИ вам в помощь: почему самозанятым нужно учиться работать с нейросетями
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. В эфире обсудили: стоит ли SMM-специалистам бояться нейросетей, как стать высокоплачиваемым специалистом и не выгореть. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. 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.
Будущее SMM-специалистов в эпоху нейросетей: интервью с хантером Аленой Владимирской
ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии.
Специалист по нейросетям — что это за профессия
| 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту | Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы. |
| «Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ | При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). |
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Также, существуют профессии, которые трудно или невозможно заменить искусственным интеллектом, например, профессии, связанные с творчеством, социальным взаимодействием и эмоциональной поддержкой», — приводит текст чат-бота ChatGPT Pro на русском языке. «Яндекс» начал нанимать людей гуманитарных профессий для обучения своей нейросети — российского аналога ChatGPT, рассказали «Известиям» в компании. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать.
Треть российских соискателей полагает, что их профессию могут заменить нейросети
где учиться работе с нейросетями. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить. Здесь вы узнаете про профессию специалиста по нейросетям, как пройти курсы, и сколько они зарабатывают!
Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия
В ближайшие годы рынок труда ждут кардинальные перемены. ИИ заменит самые разные работы, но, думаю, он же предложит нам новые очень интересные профессии. Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта. Аналитик и инженер по технике безопасности ИИ Неприятно, но ИИ уже стал инструментом для угроз и мошенничества. С помощью клонирования голоса преступники представляются чьими-нибудь родственниками, выманивают и крадут деньги. Глобальные угрозы национальной безопасности — ещё более серьёзная проблема.
Думаю, и государство, и частные компании будут активно инвестировать в защиту от угроз ИИ. Полагаю, засекреченный бюджет они увеличили ещё больше. Новые специалисты — аналитики и инженеры по технике безопасности ИИ — будут анализировать и предотвращать угрозы, исходящие от искусственного интеллекта в адрес компаний и частных лиц. Навыки и компетенции Представление о средствах и приложениях ИИ — например, о клонировании голоса, дипфейках, обработке текстов и речи, компьютерном зрении и т. Способность идентифицировать и анализировать потенциальные угрозы и уязвимости ИИ, такие как перехват конфиденциальной информации, фишинг, взлом с помощью вредоносных программ, несанкционированный доступ к данным и т.
Умение проектировать и внедрять стратегии и решения защиты от угроз ИИ, такие как шифрование, аутентификация, верификация, мониторинг и т. Поиск новых источников информации для обучения моделей станет важным моментом в развитии новых технологий. Поиск данных — это одно. Но кто-то должен структурировать их, чтобы с их помощью можно было обучать большие модели. Для этого и понадобятся инженеры и кураторы данных в области ИИ.
Именно они будут искать информацию и делать её пригодной для моделей ИИ. Нужно помнить, что данные, которые собирают и хранят для массивных языковых моделей, часто довольно сильно отличаются от данных для традиционного применения в интересах бизнеса. Это объясняется диспропорцией таких факторов, как разнообразие, объём и качество данных. Чтобы быть на шаг впереди остальных, можно освоить разные навыки и инструменты для работы с типами данных, подходящими для больших моделей. Думаю, такая должность появится не только в крупных компаниях, занимающихся обучением больших моделей ИИ вроде GPT.
Поскольку ИИ становится демократичнее, все компании захотят обучать большие языковые Open-Source-модели для собственных задач, например для обслуживания клиентов и подготовки документации. Не предполагаю, что спрос на таких специалистов начнёт падать в обозримом будущем. Навыки и компетенции Представление о форматах и источниках данных, таких как текст, аудио, видео, изображения и т. Умение собирать, очищать, маркировать и классифицировать данные для моделей ИИ — например, работать с пайплайнами данных, инструментами аннотирования, проверки качества данных и т. Умение организовать хранение и работу с крупномасштабными наборами данных, в том числе с использованием облачных платформ, баз данных, хранилищ и озёр данных и т.
Способность понимать и применять принципы этики и конфиденциальности данных, такие как Общий регламент ЕС по защите персональных данных GDPR , законы о защите конфиденциальности потребителей, деперсонализация данных, Data Governance и т. Знакомство со средствами и фреймворками ИИ, включая обработку текстов и речи, компьютерное зрение, TensorFlow, PyTorch и т. Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат. В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают.
Сергей, здравствуйте. Спасибо, что нашли время. Спасибо, что подключились. Кулинкович: Привет-привет! Коротнева: Ну что, я начну мучить вопросами Сергея?
Гребенников: Конечно, конечно. Коротнева: Сергей, вы… ваша студия — одна из первых, кто начали работать с искусственным интеллектом, еще до того, как это стало повсеместно, до того, как это стало мейнстримом. В 2019 вы запустили ваш проект Николай Иронов, правильно? Кулинкович: Полагаю, что да. Но разрабатывать мы его начали гораздо раньше, но в секретном режиме, никому об этом не рассказываем.
Пока не понимаем, что из этого выйдет, мы помалкиваем. Коротнева: Ну вот расскажите, как тогда еще, почти 5 лет назад, когда, в принципе, о генерации визуального контента искусственны интеллектом говорили очень мало и редко, почему вы пошли на это? Вы тогда уже понимали, что за этим будущее или это был какой-то эксперимент? Или для чего это было создано? Кулинкович: На самом деле это такая череда счастливых случайностей, потому что исторически мы занимались дизайном много лет, и у нас была сильная техническая экспертиза, и все начиналось с сайтов и разработки всяких систем технически сложных, то есть не только чисто графический дизайн в каком-то виде.
И, соответственно, у нас в команде были ребята, которые не только делают дизайн, но еще и программируют. И о мере роста количества дизайн-задач мы начали замахиваться на задачи по автоматизации. Там сверстать 100 каких-нибудь шаблонов чего-либо или еще что-то автоматизировать. Мы привлекали ребят из вот этой части, которая связана с программированием. Вот, но потом в какой-то момент, когда мы автоматизировали все, что можно было автоматизировать из области рутинного дизайна, мы просто в рамках эксперимента подумали: «А что если замахнуться на то, что люди называют творчеством, на творческую часть дизайна?
И мы начали этим заниматься и постепенно слой за слоем начали снимать какие-то покровы с того, что называется творчеством, то, что мы сами считали творчеством. И к нашему удивлению, мы обнаружили, что очень много из этого может быть автоматизировано. И даже хуже — не для всего нужны нейросети. Не для всего того, что люди называют творчеством, нужно использовать нейросеть и то, что называется искусственный интеллект. Так и закрутилось.
Мы начали делать эксперименты, и со временем результаты этих экспериментов стали по качеству своему сопоставимы с результатами живых дизайнеров, то, что графика начинала выглядеть непредсказуемо свежо. 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.
Обрабатывает и оцифровывает языковые данные, генерируя их в технологические и производственные процессы. Нейросеть видит в таком специалисте баланс между "технарем" и "гуманитарием", безупречную грамотность и системное мышление. Шансы у этой профессии будущего есть, по крайней мере, в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями. Специалист, который создает оригинальные искусственные аналоги природным материалам, чтобы в дальнейшем использовать их в медицине, архитектуре, электронике и других областях. Впрочем, нынешние представители профессии отмечают, что отнюдь не все созданные на бумаге прототипы могут работать в реальности.
Однако снова и снова ИИ столкнётся с задачей, которая ему не под силу по крайней мере, без помощи человека : человеческое участие и понимание, чего хочет клиент или работодатель. Маркетологи ИИ отлично собирает и анализирует данные, генерируя прогнозы на основе полученных результатов. Поэтому в этой сфере он легко сможет заменить людей. Однако учителей он не вытеснит, так как потребность в личном контакте и человеческом участии будет всегда. Финансовые консультанты Часть их работы можно автоматизировать, ведь аналитика — одна из сильнейших сторон ИИ. Трейдеры на бирже Причина всё та же: аналитика — это конёк ИИ. Бухгалтеры ИИ легко может выполнять работу с цифрами в больших объёмах. Главное — правильно обучить его и… контролировать. Графические дизайнеры Уже сейчас нейросети типа Midjourney и Stable Diffusion помогают работникам искусства и графическим дизайнерам выполнять заказы на более высоком уровне.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации.
Конечно, часть контента уже фильтруют с помощью алгоритмов компьютерного зрения, но определять к примеру на сколько оскорбителен контент для каких-то групп пользователей все еще очень сложная задача. Вероятно, вырастет потребность в модераторах более "высоких" сущностей: смешная ли картинка, красивая ли? То есть станет больше потребность в субъективных мнениях от живых людей. Но учитывайте, что пока что в компаниях все еще нужно проверять много такого контента, после которого потом придется долго лечится у психотерапевта.
На первом месте топа — инженер-программист самого искусственного интеллекта. Он будет разрабатывать алгоритмы и системы машинного обучения, собственно обучать и оптимизировать новые модели. Второй в списке — работотехник.
В его задачи будет входить создание роботов и внедрение их в производство.
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. Он работает с текстовыми данными, выполняет задачи, такие как классификация текстов, анализ тональности, машинный перевод и др.
Вышеуказанные специализации являются лишь некоторыми примерами областей, в которых специалисты по нейросетям могут углубить свои знания и навыки. Они могут также специализироваться в других областях, таких как обработка звука, рекомендательные системы, генетические алгоритмы и т. Благодаря широкому спектру областей применения нейросетей, специалисты могут выбирать ту область, которая наиболее интересна и подходит для их целей и интересов.
Качества и навыки Работа в области нейросетей требует определенных личных качеств и навыков, которые позволят успешно выполнять профессиональные задачи.
Есть пул тестовых заданий, которые я должна проверить, и некий объем текстов от редакторов моей команды. 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».
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
Испытывают спрос в подобных работниках СМИ, маркетинговые агентства, образовательные учреждения, сфера ретейла», - говорится в исследовании HeadHunter. Примерно с конца весны стали появляться новые специализации, например, промпт-инженеры, AI-тренеры, AI-редакторы. Ранее мы писали о том, что Правительство обновит стратегию развития искусственного интеллекта ИИ , которая станет частью национального проекта «Экономика данных». Понравилась статья?
Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах. Аналитики данных. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок. Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения.
ИИ может использоваться для автоматического тестирования программного обеспечения, что позволяет сократить время, затрачиваемое на тестирование, и уменьшить вероятность ошибок. Специалисты в этой сфере смогут делегировать ИИ стандартные задачи. Главное: ИИ не может полностью заменить человека, он не придумает свежего неординарного решения, не сможет провести переговоры, не учтет всех клиентских замечаний и не способен выгодно продать результат своего труда. ИИ — инструмент, работе с которым предстоит научиться многим самозанятым и фрилансерам, чтобы сохранить свои конкурентные преимущества на рынке. Чему надо учиться Самозанятые, работающие в отраслях, в которых будет активно применяться ИИ, могут сохранить свою конкурентоспособность, если будут развивать следующие навыки:. Навыки программирования. Они позволят стать разработчиком систем ИИ, спрос на которых будет только расти, или эффективнее использовать эти системы в работе, адаптируя их под свои нужды.
Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации. Конечно, часть контента уже фильтруют с помощью алгоритмов компьютерного зрения, но определять к примеру на сколько оскорбителен контент для каких-то групп пользователей все еще очень сложная задача. Вероятно, вырастет потребность в модераторах более "высоких" сущностей: смешная ли картинка, красивая ли?
Голосовые помощники, которые распознают речь и связно отвечают человеку, — тоже работа нейросетей. Поэтому и мировому, и российскому рынку вскоре понадобятся не только специалисты, умеющие создавать нейросети, но и те, кто грамотно общается с ними, получая необходимый результат. Edtech-компании адаптируются под новый тренд — на платформах начали появляться курсы, обучающие знаниям как для бытового использования нейросетей, так и для глубокого применения в профессиях например, «Нейрохищник» от Geekbrains, «Нейросети для маркетинга и продаж» от Zerocoder и другие. Наличие в каталоге программ по ИИ не только хайп и имиджевая штука, но и рабочее направление, которое приносит прибыль. Такие курсы стоят недешево от 50 до 120 тысяч рублей , но в перспективе для клиента оправдывают себя — например, руководитель AL-тренеров в июне зарабатывал от 110 тысяч рублей. На рынке уже есть специализированные программы для HR, копирайтеров, дизайнеров, маркетологов, менеджеров по продажам и даже селлеров маркетплейсов. Пионером же обучения пользованию нейросетями стала Inbox Marketing — еще с конца 2022 года компания создала курсы по ChatGPT и Midjourney. Агентство протестировало ChatGPT Midjourney и стало использовать нейросети для создания маркетинговых коммуникаций компании и клиентов, а положительные результаты подтолкнули компанию поделиться опытом и знаниями с другими. Мы собрали все эти правила и полезные советы по обработке запросов, предотвращению ошибок, фактчекингу и положили в основу курса. Информацию дополнили кейсами и практико-ориентированными домашними заданиями, — рассказывает сооснователь, директор по маркетингу и стратегии Inbox Marketing Ольга Постникова. Некоторые лидеры российских edtech-платформ проявляют интерес к нашему курсу, а это может означать, что и они задумываются о создании собственных программ». Учить общению с нейросетями станет модно Опрошенные представители рынка отметили, что курсы по обучению работе с нейросетями — вполне самостоятельный продукт. Так как скорость появления новых нейросетей, которые закрывают все больше задач, в последние месяцы выросла в каталоге ИИ уже собрано несколько тысяч инструментов, и этот список ежедневно пополняется новыми разработками , рост числа курсов по работе с нейросетями с ближайшие годы неизбежен. Пока игроки не делятся данными о выручке этих направлений, однако к началу 2024 года мы уже сможем ознакомиться со статистикой. Вот что ведущие игроки говорят о своих планах на это направление: «Что касается курсов о том, как использовать нейросети для разных специальностей, — у нас готовится несколько новых продуктов в разных направлениях», — рассказывает Надежда Бойкова из Skillbox. Последняя версия ChatGPT уже предлагает новые возможности: поиск данных в реальном времени в интернете и подключение полезных плагинов, — рассказывает Ольга Постникова из Inbox Marketing. Вполне возможно, появятся и курсы по другим нейросетям, как только у нас будет достаточно наработок, чтобы поделиться ими с рынком». Некоторые edtech-компании не только учат людей AI-инструментам, но и пошли дальше — создают собственные, помогающие учиться.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
По особым методикам. Для этого нужно знать несколько языков программирования, навыки работы с соответствующими инструментами, хорошие математические способности. Инженер по данным, аналитик или архитектор данных. Программисты и технические специалисты, в задачу которых входит подготовка данных, необходимых для работы нейросетей. Инженер Deep Learning. Занимается алгоритмами глубокого обучения, архитектурой системы, преобразованием кода, настройку облачной инфраструктуры — все это необходимо для создания полноценных производственных моделей. Эта профессия считается наиболее сложной. Инженер Deployment. Тот, кто и занимается развертыванием моделей, то есть, размещением готового продукта на серверах, тестирует работу системы, устраняет ошибки и так далее.
Помимо знания языков программирования, необходимо умение работать с облачными платформами, технологиями контейнеризации, языками сценариев и так далее. Разработчик компьютерного зрения. Как понятно из названия, в обязанности такого сотрудника входит работа с визуальным контентом. Инженер NLP. В его специализацию входит обработка письменной или устной речи, используемой для обучения ИИ. Именно от него зависит, насколько успешным и вообще возможным будет общение пользователя с тем же ChatGPT, онлайн-переводчиком или примитивным чат-ботом. Специалист по этике. Морально-нравственные принципы важны даже для искусственного интеллекта.
По прогнозам специалистов, к 2025 году ИИ будет широко использоваться в контент-маркетинге для анализа трендов, генерации контента и оптимизации контент-стратегий, что улучшит эффективность маркетинговых кампаний. Медиаменеджер Уже применяют: Hootsuite в Канаде. Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем.
Специалист должен уметь анализировать семантические и синтаксические конструкции и хорошо разбираться в принципах работы ИИ. Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты. Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы. ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей.
Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план. Плюсом будет образование в области маркетинга. Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей. Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс. Как устроиться на работу ИИ-креатор может работать на фрилансе или в офисе. В первом случае для заключения договора на оказание услуг может понадобиться выполнить тестовое задание и предоставить портфолио. Во втором случае к перечисленным ранее пунктам добавится прохождение собеседования.
Компьютерный лингвист Компьютерный лингвист — специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки. В дальнейшем профессионалы этого профиля передают результаты своей работы дата-сайентистам, которые обучают алгоритмы работать с текстами переводы, распознавание речи, трансформация устного языка в письменный и т. Если вы задаетесь вопросом, может ли филолог стать компьютерным лингвистом, то ответ будет утвердительным. Но ему понадобятся хорошая база программирования и понимание работы моделей машинного обучения. Что нужно знать и уметь От специалиста требуется знание естественных и компьютерных языков. При этом приветствуется не только владение русским и английским, но и другими языками. Важно уметь программировать на Python хотя бы на базовом уровне , знать основы обработки естественного языка NLP и обладать опытом в разметке данных. Где учиться компьютерному лингвисту?
Для этой профессии подходит образование по профилю «Фундаментальная и прикладная лингвистика», магистратура «Компьютерная цифровая лингвистика», курсы переподготовки в вузах. Сколько зарабатывает компьютерный лингвист Средняя зарплата составляет 100—120 тыс. Как устроиться на работу Работодатели требуют релевантного опыта в других компаниях и профильного образования с глубоким знанием естественных языков. Обычно для устройства на работу нужно выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Промт-инженер Промт-инженер — специалист, который составляет правильные запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить результаты, соответствующие техническому заданию. В сферу его задач входит выяснение потребностей заказчика, формирование промта подсказки для нейросети на основе полученной информации и его изменение, если изображение или текст сразу не подходят. По сути, работа промт-инженера — искусство коммуникации с нейросетью. Что нужно знать и уметь От соискателя требуется глубокое знание естественного языка, аналитическое мышление, техническая грамотность, понимание принципов работы нейросетей.
IT-образование не обязательно, но приветствуется. Кандидат должен владеть не только русским, но и английским, потому что промты на нем лучше всего «понимает» нейросеть. Сколько зарабатывает промт-инженер Ниша промт-инжиниринга очень узкая, специалисты в основном работают на фрилансе. Размер зарплаты варьируется в зависимости от уровня инженера и бюджетов заказчика. Как устроиться на работу Как правило, для того, чтобы получить заказ, специалисту нужно предоставить портфолио. Если оформление происходит по трудовому договору, соискателю нужно предоставить документы об образовании и пройти собеседование. Тренер ИИ Моделям машинного обучения необходимы качественные данные для того, чтобы правильно работать. При формировании своих ответов они используют информацию из открытых источников в интернете, в которых могут встречаться непроверенные или неверные факты.
Чтобы научить машину правильно искать информацию и давать человеку качественные ответы, существуют AI-тренеры. Они оценивают текст, который генерирует нейросеть, помогают улучшить качество контента, маркируют источники и т. Что нужно знать и уметь Профессия будущего AI-тренер не требует глубоких технических знаний. Чтобы получить эту работу, нужно быстро и хорошо писать и корректировать, уметь проверять факты и аргументированно объяснять, чем один текст лучше другого. Для этой должности хорошо подойдут перепрофилированные копирайтеры, журналисты, редакторы, переводчики. Знание английского будет большим преимуществом. Как устроиться на работу Главный наниматель в России — Яндекс. В своих материалах компания рассказывает, как стать AI-тренером: предлагает бесплатные уроки и проводит курсы для специалистов.
Чтобы устроиться на работу, нужно пройти ряд тестовых испытаний, собеседование не предусмотрено. Специалист по этике Специалист по этике искусственного интеллекта решает сложные ситуации, которые возникают при использовании нейросетей. Востребованность этих специалистов связана с тем, что ИИ проникает во все области жизни человека, и из-за этого возникают этические сложности: защита персональной информации, соблюдение личных границ пользователей, предвзятость и спорные решения, которые принимает или предлагает модель машинного обучения.
Именно он способен создавать тексты, изображения и аудио при помощи подсказок пользователя. Чаще ИИ применяют миллениалы, но осваивают их и представители других поколений. Причём, по некоторым оценкам, поколению X, рождённому в 1965—1980 годах, удаётся адаптироваться к новой эпохе даже лучше, чем зумерам. Причина может быть в том, что старшие сотрудники более терпимы к несовершенству технологий. В то время как молодые специалисты ожидают от программ лёгкой и бесперебойной работы. Как бы то ни было, использовать машинный разум, вероятно, предстоит всем — в ближайшие годы рынок нейросетей будет только расти.
Нейросеть пригодится, чтобы проанализировать отзывы покупателей и понять, как клиенты оценивают товар или услугу. Много возможностей генеративный ИИ открывает в сфере персонализированной рекламы. Он может готовить предложения под конкретного пользователя, учитывая его интересы, предпочтения и поведение. Например, показывать рекламные баннеры на конкретные товары с учётом предыдущих покупок клиента. Использовать нейросети под силу каждому, независимо от опыта и профессии. Они могут помочь в создании идей, написании текстов, автоматизации задач. Вы научитесь правильно составлять запросы, генерировать тексты и изображения, а также разберётесь, как использовать новые технологии этично и безопасно.
Нейросети наступают: специалистов каких профессий уже готов заменить искусственный интеллект
Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT. 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. Вы научитесь не только эффективно взаимодействовать с нейросетями, но и интегрировать их в свою повседневную рутину и бизнес-процессы.