Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах.
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Практика защиты и разделения авторского права — 5 часов Чат-системы с искусственным интеллектом — 26 часов Тема 1. ChatGPT-помощник: для тех, кому некогда писать — 8 часов Тема 2. BING AI от Microsoft: как пользоваться умным чат-ботом для решения профессиональных задач — 6 часов Live-консультация по итогам модуля Графические нейросети: курс на высокое разрешение — 33 часа Тема 1. Основа генерации изображений в Midjourney. Правила формирования промптов. Контролируем искусственный интеллект — 6 часов Тема 2. Работа с изображениями в Kandinsky. Предсказуемый перенос стиля — 6 часов Тема 3. Генерирование изображений в Dall-E — 6 часов Тема 4.
ВЫ СМОЖЕТЕ: Генерировать тексты для соцсетей, сайтов и рекламы за считанные секунды, получать ответы на любые вопросы и решать любые задачи, связанные с текстом за секунды. Вот небольшая часть того, чем я могу помочь: 1. Создание уникальных рефератов 3. Качественный перевод статей, постов 4.
Искусственный интеллект, по его мнению, "захватит" в первую очередь IT, журналистику, а также преподавание. Эксперт рассказал, что важную роль в развитии нейросетей сыграл чат-бот ChatGPT, выпущенный на рынок компанией Илона Маска в конце 2022 года.
Специалист считает, что данная разработка может найти широкое применение сразу в нескольких сферах. Одна из них - программирование.
Они могут распознавать только правильную речь, — рассказывает основатель Skyeng Георгий Соловьев. И продолжает учиться, снижая ошибочное распознавание речи, а как следствие, улучшает качество работы».
Учитывая тенденции в AI-сфере, можно предполагать, что edtech-рынок, как мировой, так и российский, будет только расширяться — следом за новыми нейросетями и их возможностями будут появляться новые профессии и курсы по их освоению, а уже существующие программы по созданию ИИ родят еще большее число инструментов, которые пригодятся промпт-инженерам. Впервые за долгое время фактически сравнялась динамика двух основных сегментов — ДПО и детского образования. Smart Ranking пообщался с компаниями сегмента и узнал перспективы рынка, его тренды, драйверы и барьеры. Аналитика25 Апрель 2024 Корпобучение привлекает инвесторов.
Softline вложится в edtech-стартапы по обучению сотрудников Академия Softline в партнерстве с Softline Venture Partners запустила инвестиционную программу: небольшие edtech-компании и стартапы получат миллиард рублей на развитие своих проектов. Преимущество будет на стороне тех компаний, которые ориентируются на B2B, — Академия Softline включит их решения в свой портфель. Так, сегмент корпоративного обучения может стать самой привлекательной нишей для инвесторов в 2024 году. Их суммарная выручка составила более 3 млрд рублей, как показало исследование Smart Ranking.
Несмотря на перспективность направления, заходить в сегмент пока готовы не все — участников рынка отпугивают госстандарты и сложные бизнес-модели. По оценке Smart Ranking, сумма сделки может составить не менее 7 млрд рублей. Покупка школ закономерна: «Сбер» стремится усилить экосистему крупными образовательными проектами. На рынке грядет рост конкуренции и битва экосистем.
Новости15 Апрель 2024 Создатель инфобизнесменов. Тренд на более раннее освоение профессии и улучшение имиджа колледжей и техникумов приводит к тому, что количество студентов СПО в России приближается к показателям высшего образования. Однако многие отмечают, что работать с аудиторией 15—17-летних учеников в онлайне очень сложно. Аналитика04 Апрель 2024 Крупные онлайн-школы, обучающие цифровым профессиям, осваивают новое направление — нутрициологию.
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
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. В начале июля Skyeng презентовал чат-бота на базе ChatGPT для подготовки к собеседованию, его основная задача — распознавание английской речи с русским акцентом и ошибками. Они могут распознавать только правильную речь, — рассказывает основатель Skyeng Георгий Соловьев.
И продолжает учиться, снижая ошибочное распознавание речи, а как следствие, улучшает качество работы». Учитывая тенденции в AI-сфере, можно предполагать, что edtech-рынок, как мировой, так и российский, будет только расширяться — следом за новыми нейросетями и их возможностями будут появляться новые профессии и курсы по их освоению, а уже существующие программы по созданию ИИ родят еще большее число инструментов, которые пригодятся промпт-инженерам. Впервые за долгое время фактически сравнялась динамика двух основных сегментов — ДПО и детского образования. Smart Ranking пообщался с компаниями сегмента и узнал перспективы рынка, его тренды, драйверы и барьеры. Аналитика25 Апрель 2024 Корпобучение привлекает инвесторов. Softline вложится в edtech-стартапы по обучению сотрудников Академия Softline в партнерстве с Softline Venture Partners запустила инвестиционную программу: небольшие edtech-компании и стартапы получат миллиард рублей на развитие своих проектов. Преимущество будет на стороне тех компаний, которые ориентируются на B2B, — Академия Softline включит их решения в свой портфель.
Они могут использоваться для анализа поведения потребителей, чтобы определить, какие продукты и услуги наиболее популярны, и предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее эффективными. 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.
С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс.
Чтобы делать хороший контент, нужно думать на этом языке так же, как его носители. Это же не просто разговор, это фразы, местные шутки и инфоповоды, которые актуальны у аудитории. У нас получилось хорошо зайти в Саудовскую Аравию, исключительно на контенте на английском языке. SMM в целом тяжело вывести за рубеж, потому что есть такое понятие как «проклятие языка». Тяжело продать услуги, которые связаны с коммуникацией, на международном рынке. Так же и в продажах, ваш основной инструмент — это язык. Будет тяжело продать свои услуги. Есть ли зависимость между возрастом специалиста и его зарплатой В нашем совместном исследовании с аналитическим сервисом DataFan было выявлено, что молодые middle-специалисты в SMM получают меньше, чем их старшие коллеги. Есть ли догадки, с чем это может быть связано? Это странно, потому что зарплата зависит от грейда специалиста. У меня есть предположение, что молодые специалисты чаще работают не в больших компаниях, а в стартапах, где по определению платят меньше. В большой компании до middle-специалиста дорастают в среднем в 27 лет. Формально должность одна и та же, но зарплаты будут разные. Какой путь выбрать: стать специалистом широкого или узкого профиля Если выбирать между широкопрофильным специалистом и узкоспециализированным, больше ценятся и выше оплачиваются нишевые специалисты. Главное — выбрать ту нишу, в которой интересно работать. В то же время, если вы хотите работать в маленькой компании, там больше требуются широкопрофильные спецы. Во всем есть свои плюсы и минусы: в большой компании большие задачи и большие бюджеты, но сложнее расти; в маленькой компании быстрый рост, но маленькие бюджеты, и все нужно делать своими руками. Читайте также: « Как перестать работать за 20 000 рублей и начать зарабатывать в SMM в 4 раза больше ». Время сейчас тоже тихое — компании стараются меньше светиться публично. Нужно наблюдать за рынком и развитием соцсетей. В целом, сфера SMM в безопасности, но в ближайшие 1-2 года бурного развития не ожидается. Пока какие-то изменения в сфере прогнозировать тяжело. Как лучше войти в digital молодому специалисту: удаленно или устроиться в офис Если вы хотите быстрого роста, с определенного уровня вы должны быть в офисе. Это может быть комбинированный режим, например: 2 дня в офисе, 3 дня дома.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
Средняя зарплата квалифицированного инженера нейросетей в США составляет около 150 000 долларов в год, что является значительно выше, чем средняя зарплата в других отраслях. Более того, с ростом спроса на этих специалистов можно ожидать, что заработная плата будет продолжать расти в ближайшие годы. 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.
Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении. Средний уровень зарплаты этого специалиста в ИИ с опытом менее 1 года составляет 200-230 000 руб. Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума. В основном требуются знания математики, Python, алгоритмов и библиотек машинного обучения. В среднем предлагают зарплату 100-300 тыс. Но за первоклассными специалистами ведется настоящая охота крупнейшими компаниями. Потолка дохода для них нет. Аналитик данных Такие специалисты области ИИ работают с большими объемами данных для выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на основе этих данных.
Отсюда особые требования не только к хард-, но и к софт-скилам — и в первую очередь необходимы стрессоустойчивость и самоконтроль. По прогнозу Минпромторга, объём рынка БЛА к 2030 году составит 120 миллиардов рублей — и часть их точно уйдёт нейропилотам. В круг задач специалистов по переработке отходов входят генерация и внедрение новых технологий, которые позволяют минимизировать или скомпенсировать воздействие на окружающую среду, повторно использовать материалы и приблизиться к безотходной экономике, или экономике замкнутого цикла. Рециклинг-технолог — кросс-функциональная специальность: такие профессионалы сочетают компетенции химика, инженера и эколога. В обществе потребления и даже перепотребления технологи со специализацией на переработке отходов не останутся без работы по крайней мере до тех пор, пока не сформируется устойчивый тренд на антипотребительство. Цифровой лингвист Когда мы общаемся с голосовыми помощниками, вводим промт для нейросети или пользуемся переводчиками, то даже не думаем, что часть работы за нас уже проделал цифровой лингвист. Такой специалист филигранно сочетает знания естественных и компьютерных языков, обрабатывая и оцифровывая языковые данные, чтобы интегрировать их в технологические и производственные процессы. Чтобы освоить профессию цифрового лингвиста, необходимо раз и навсегда забыть о споре «технарей» и «гуманитариев» и упорно искать точки соприкосновения между ними, а ещё — обладать безупречной грамотностью и системным мышлением. Границы профессиональной деятельности цифровых лингвистов пока очень условны, однако таких специалистов точно ждут в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями и изучением потребительского поведения.
Рейтинг перспективных специальностей сгенерировал искусственный интеллект по заданию службы исследований hh. Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Его задачи - предотвращать киберпреступления и кибертеррористические атаки, создавать защищенную архитектуру пользования данными. По мнению эксперта, ценность таких профессионалов будет только расти. За нейропилотированием будущее, направление развивается параллельно с БЛА.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
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. Чаще всего они поддерживают популярные языки программирования вроде Python, Java, C. Кроме того, ИИ можно попросить подготовить документацию, чтобы пояснить смысл написанного другим разработчикам. Умные инструменты используют и в интегрированных средах разработки — программах, в которых специалисты пишут и проверяют собственный код. Там нейросети способны давать подсказки и советы, которые помогают быстрее и эффективнее решить задачу. А ещё нейросети позволяют автоматизировать процесс тестирования.
Аналитики Нейросеть можно попросить сделать прогноз на основе накопленных данных, найти в них аномалии или визуализировать информацию. Допустим, изучить информацию о продажах товаров и доходах компании и предсказать, как цены будут меняться в будущем. При выводе на рынок новых продуктов ИИ тоже полезен — он способен проанализировать данные о спросе, предложении и конкуренции, предположить, что популярно у пользователей и какие ниши будут наиболее перспективными. Кроме того, нейросети облегчат процесс создания различных документов. Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями.
В нем приняли участие 2,4 тыс. Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью.
Оптимальный вариант для тех, кто уже имеет представление о нейронных сетях, но не имеет должной подготовки. Если грамотно выбрать курс, можно получить полный объем знаний и навыков за короткий срок и вполне демократичную сумму. При этом не обязательно отрываться от основной учебы или работы. Перспективы профессии Прежде чем купить и пройти курс «Специалист по нейросетям» важно понять: на что рассчитывать новоиспеченному инженеру или программисту, который создает сети или обучает их, или с их помощью работает с какими-либо проектами. На данный момент профессия востребована — открыто несколько сотен вакансий. И в будущем количество вакансий будет расти — чем активнее внедряется ИИ в повседневные задачи, тем большее количество специалистов потребуется. Но и сейчас вакансии привлекают многих, как минимум, уровнем зарплат — они высоки не только в Москве, но и других городах страны. И если вы только думаете над тем, как стать специалистом по нейросетям — лучше выбрать подходящий обучающий курс и начинать уже сегодня.
Примерная зарплата Стремление стать профессионалом в сфере ИИ основано не только на интересе — большое значение имеет и будущая зарплата. На середину 2023 года уровень заработной платы варьируется от 70 000 до 420 000 рублей. Естественно, самые высокие показатели в Москве — там программистам и инженерам обещают доход не меньше 115 000 рублей. Что будет с уровнем зарплат в перспективе — сказать сложно. Но так как в стране взят курс на развитие IT, доходы падать не будут, а количество вакансий только увеличится. Безусловно, не стоит сбрасывать со счетом демпинг, но этого не произойдет до перенасыщения рынка. А до перенасыщения еще далеко — эта область только начинает развиваться. Выводы Специальность программиста и инженера ИИ — без преувеличения, профессия будущего. Нейросети активно развиваются и внедряются во все сферы деятельности человека, поэтому востребованность профессии высокая уже сейчас, и будет высокой в ближайшее десятилетие.
Я уже даже озвучивал, что в 2022 году все визуальные материалы к премии Рунета были так или иначе созданы с помощью искусственного интеллекта. При этом мы все равно в 2022 году использовали ровно ту команду дизайнеров, которую использовали на протяжении предыдущих лет. Поэтому говорить о том, что искусственный интеллект вдруг сделает так, что мы перестанем нуждаться в дизайнерах, мне кажется, это неправда. Но я предлагаю все-таки поговорить с настоящим экспертом в этой теме. Представишь нашего гостя? 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.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
– Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. С нейросетями была знакома немного до обучения. Развитие нейросетей в России создаст, в числе прочих, профессию специалиста по этике в сфере искусственного интеллекта (ИИ), также в вузах появятся профильные. — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? Представители новой профессии обучают нейросеть YaLM 2.0 (она же YandexGPT), чтобы та отвечала на вопросы «не хуже людей, разбирающихся в теме».
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Во второй предстоит написать за нейросеть тексты на заданную тему. Пока AI-тренеров ищет только «Яндекс». Найти вакансию можно на сайте компании и на карьерных платформах вроде hh. Кроме того, весной компания запустила бесплатную школу AI-тренеров , в которой желающие смогут освоить профессию будущего, из чего можно сделать вывод, что для «Яндекса» это очень важный проект «в долгую». Видимо, компания всерьёз планирует потеснить OpenAI на рынке больших языковых моделей. Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ.
Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям.
Готовность меняться Абсолютное большинство опрошенных готовы к каким-либо действиям в случае замены своей профессии или должности нейросетью. Участникам исследования также предлагалось отметить, в каких профессиях нейросети способны заменить человека.
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. Развитие карьеры в области нейросетей В данной статье мы рассмотрим возможности развития и перспективы карьерного роста в области нейросетей. Специалист по нейросетям Основной целью специалиста по нейросетям является создание, разработка и обучение нейронных сетей для решения сложных задач.
Исследователь Возможность заниматься научной деятельностью и проводить собственные исследования в области нейросетей. Аналитик данных Анализ данных с использованием нейросетей для получения ценной информации и практических рекомендаций.
Видимо, компания всерьёз планирует потеснить OpenAI на рынке больших языковых моделей. Читайте также: Пример вакансии Промпт-инженер Что делает: решает широкий круг задач с помощью нейросетей, тестирует запросы и ведёт базу промптов, вместе с другими специалистами улучшает модели ИИ. Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ.
Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов.
Неожиданные профессии, где используют нейросети
Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию «Аналитик данных» — это станет вашим первым шажком в работе с нейросетями. Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях. Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Развитие нейросетей в России создаст, в числе прочих, профессию специалиста по этике в сфере искусственного интеллекта (ИИ), также в вузах появятся профильные. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.