Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования). Кому нужны нейросети? IT-специалистам любого профиля — нейросети помогут в написании ТЗ и другой документации, сгенерируют код и создадут подходящий дизайн, который вы сможете использовать в проекте. Разбираем ТОП-5 курсов с обучением по нейросетям для бизнеса, дизайна и SMM. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой.
Особенности профессии
- 10 лучших курсов обучения нейронным сетям 2024 года
- ТОП-50 курсов по нейросетям от лучших онлайн-школ | Пикабу
- ТОП-5 курсов по нейросетям, которым можно доверять
- Международная Нейроакадемия Визуальных Искусств
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Введение в понятие нейросети и обзор различных моделей нейросетей Модуль 1 Результат: Поймете, как работают нейросети, на что они способны. Какие существуют виды нейросетей, и какой они могут давать результат. Узнаете, в чем отличия. Подготовка к работе с нейросетями Модуль 2 Работа с гугл таблицами, создание Google аккаунта. Сервис DeepL переводчик, основанный на нейросетях. Как создавать скриншоты. Как арендовать номер телефона для зарубежных сервисов.
Для СМИ такие системы могут делать небольшие новостные тексты и более развернутые статьи, а для программистов — генерировать фрагменты кода ПО, отмечали участники рынка. Как новая разработка поможет пилотам самолетов и водителям большегрузов Способность ИИ к самообучению сильно преувеличена, его надо регулярно обучать и совершенствовать, отмечает гендиректор компании Epicstars Денис Волков. Поэтому в нашем штате есть сотрудники, обладающие нужными знаниями в таких областях, как филология, социология, лингвистика, маркетинг, — рассказал он «Известиям». Один из стратегических фокусов VK сейчас — улучшение качества и разнообразия контента для пользователей, а это означает повышенный спрос на специалистов, работающих с блогерами, медиа, видео и музыкой. Например, продюсеров, менеджеров проектов, креаторов, арт-директоров и моушен-дизайнеров, добавили в VK.
Юлия Наша ученица и уже ментор новых учеников, теперь продает свои услуги по нейрофотографии и нейровизуализации. Добро пожаловать в Международную Нейроакадемию Визуальных Искусств, где передовые технологии искусственного интеллекта встречаются с неограниченными возможностями творчества. Наша миссия - открыть безграничные возможности творчества и помочь изменить свою жизнь, дав мощные конкурентные преимущества всем тем, кто находятся в поиске новых инструментов для своей реализации. Мы даем самые актуальные знания и практические навыки в области искусственного интеллекта и нейросетей, предоставляя нашим студентам уникальную возможность стать востребованными специалистами в сфере визуальных искусств. Наши курсы и мастер-классы ориентированы на практическое применение, гарантируя, что каждый ученик получит ценный опыт и навыки, необходимые для реализации своего творческого потенциала.
Как пользоваться нейросетями, чтобы не заблокировали доступ. Установка мобильной версии приложений нейросетей на мобильный телефон. Основные промпты для ChatGPT и коллекция из 400 промптов на все случаи жизни. Для написания и редактирования текста контент-плана , для создания и планирования бизнеса, для составления списка дел, написания простого кода, создания краткой выжимки материала, генерации идей и многого другого, что поможет вам зарабатывать больше, чем обычные специалисты. Заведение роли для ChatGPT. Раскрытие диалога через запросы. Написание статей в разной стилистике.
Обучила нейросеть: обычная сибирячка попробовала себя в роли AI-тренера
Практический курс по дистанционному обучению специалиста по нейросетям и ChatGPT от Edufaqtory. Искусственный интеллект изменил реальность, а эта профессия изменит рынок — станьте специалистом по внедрению ИИ. Специалисты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ работают над созданием быстрообучаемых нейросетей.
15 бесплатных курсов по машинному обучению и нейронным сетям
Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков. Нашел больше 15 заказчиков и заработал 41 700 р. Read More До обучения: работа в найме, желание найти дополнительный заработок Во время обучения: активный искал клиентов по нашей технологии и как результат заработал 27 000 р. Сейчас: совмещает работу в найме и онлайн-работу. Read More До обучения: пенсионер, работает психологом в доме-интернате для престарелых. Во фрилансе 5 лет - создание сайтов на Тильда Во время обучения: начала работать с текстами. Первый заказ был на 12 000 р. Сейчас: на данный момент заработала 24 960 р. Решила уйти на удаленку, так как сгорела на работе по наймуg Во время обучения: уделяла учебе 1-3 часа в день, заработала свои первые 14 600 руб.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком.
Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема инициализации сети. Нормировка выборки. Измерение качества обучения. Бинарная кроссэнтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, бэтча в обучении нейронной сети. Методы борьбы с переобучением: прореживание выходов, стохастические выборки, искусственные выборки. Выбросы в обучающей выборке. Причины появления выбросов. Фильтрация выбросов. Метод регулировки весов обучающей выборки. Занятие 4 — Сверточные сети Анализ изображений. Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding. Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow. Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Повышение качества распознования за счет дообучения.
Давайте разберемся. Нейросети не идеальны Нейросети не идеальны. Они допускают ошибки, путаются в фактах, искажают слова и предложения если речь идет о языковых моделях , показывают 6 пальцев на руке вместо 5 если речь идет об изображениях. Нейросети ограничены. Они генерируют тексты длиной от 300 до 600 слов хотя для полноценной статьи необходимо около 2000 слов. Аудио- и видео-нейросети только начинают развитие, и до сих пор их адекватное использование очень дорого или доступно только профессионалам. Испорченный фриланс Благодаря таким курсам по заработку на нейросетях, специалисты низкого уровня заполонили рынок фриланса, и теперь заказчикам трудно найти действительно качественных исполнителей. А более грамотным исполнителям трудно доносить информацию о том, что работа будет выполнена человеком, а не искусственным интеллектом. Из этого, скорее всего, возрастет спрос на обращение в специализированные компании, где будет наценка, но зато качественнее. Кстати, это хорошая идея для бизнеса. Доработка результата Надеетесь, что нейросеть сделает всю работу за вас? Весьма наивно. Нейросети, как мы выяснили, не идеальны. Вам все равно придется дорабатывать результат. Если вы не умеете, то не сможете логично. Это означает, что без навыков в написании текстов , без навыков дизайна, без навыков монтажа, без навыков продаж, без навыков маркетинга, без навыков [вставить нужное слово] не получится заработать большие деньги с помощью нейросетей. Наверное, вы сможете заработать свои 137 рублей на статье или картинке, созданной нейросетью, но если вы хотите зарабатывать много, то вам нужны эксклюзивные знания и навыки, которые пользуются спросом. Важно понимать, что вы можете лишь автоматизировать какую-то свою работу, но доработать результат от нейросети до качественного итога предстоит вам. А сделать это может только разбирающийся в конкретной области профессионал, а не обычный обыватель, который захотел и рыбку съесть, и заработать на нейросетях 3000 рублей за 10 минут. Заработок на профессии Важная мысль номер 3! Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Они служат в качестве инструментов для повышения эффективности. Основной доход формируется благодаря профессиональным навыкам. При этом технологии стоят на службе у человека, а не наоборот. Вот мы подошли к ещё одному «НО». Второе «НО» Мы определили, что заработок в первую очередь зависит от профессии. Заказчик хочет получить для выполнения своей задачи профессионала. Отсюда вопрос: могут ли курсы по заработку на нейросетях научить вас какой-то профессии, если в первую очередь речь там идет о нейросетях? Чему вообще учат в этих курсах, если большинство из них обещает прибыль уже через неделю или 10 минут? Могут ли курсы научить профессиям? Конечно, могут, если этот курс посвящен именно этой профессии, его ведет настоящий эксперт а не инфоцыган, о них поговорим ниже , и в курсе предусмотрено много теории и практики именно в этой области. А если курс посвящен нейросетям, вряд ли вы освоите все 77 профессий и навыков, чтобы потом выбрать, каким именно из них зарабатывать «на нейросетях». Итак, как минимум, вам нужен другой подход. Лучшая связка Важная мысль номер 4! Вам нужен курс по работе с нейросетями, курс по выбранной профессии и курс по заработку на этой профессии, чтобы знать как найти заказчика и презентовать себя. Это все разные курсы и один эксперт, скорее всего, вас научить этому не сможет. Обратите внимание, вам необходим не курс по заработку на нейросетях, а именно курс по работе с нейросетями.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией. Список вузов России и специальностей в них, которые могут стать базой для профессии Разработчик нейронных сетей: проходные баллы, бюджетные места, стоимость обучения. Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом. Практический курс по дистанционному обучению специалиста по нейросетям и ChatGPT от Edufaqtory. Один день из жизни тренера нейросетей. Когда вводное обучение завершается, человек с головой погружается в мир искусственного интеллекта. Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом.
Практическое применение нейросетей в рекламе и создании контента
Практический курс по использованию нейросетей для начинающих специалистов и бизнеса. За 3 недели с нуля вы научитесь зарабатывать больше и упрощать свою работу на 80% с помощью нейросетей. Кто такой AI-тренер, что это за профессия, чем занимается специалист, который обучает и тренирует нейросети. «AI-тренер — это специалист, который разрабатывает примеры текстов для обучения нейросети, а потом оценивает ответы и помогает ей совершенствоваться». Напиши 9 нейронных сетей за 3 дня. Обучаем не академическому программированию, а решению задач для бизнеса с помощью нейросетей. Автор обучающих курсов по соцсетям и нейросетям.
Как обучить свою первую нейросеть
То есть все задачи, которые связаны с обработкой визуальных данных, называют компьютерным зрением. Это, например, поиск похожих картинок, детекция объектов и подобные вещи. В частности, с помощью компьютерного зрения мы учим программы на лету распознавать нужные объекты. К примеру, в любом супермаркете у дома есть камеры.
А ещё есть сервер, который обрабатывает видео: нейросети следят, чтобы полки в магазине всегда были заполнены товаром. Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму.
Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения.
Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением. Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая.
Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4.
Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения. Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом.
Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду? И где их найти?
Вот три группы специалистов, которых я всегда жду. Machine learning research инженеры, чтобы выдвигать гипотезы, писать код по их имплементации, проверять их, читать статьи и генерировать свои идеи по улучшению нейросетей. Их главная задача — развивать область генеративных моделей, проводить нетривиальные эксперименты и исследовать новые подходы в диффузионных моделях.
Их задача — писать код, чтобы всё работало. В то время как ML-инженеры разрабатывают модели обучения машин, MLOps-инженеры программируют весь цикл машинного обучения: от разработки до внедрения и поддержки. Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей.
Встраивать ИИ-консультанта на сайт и в автоворонку. Делать ИИ-чат-боты. Интегрировать нейросети со сторонними сервисами.
Монетизировать новые навыки, упаковывать оффер. Сколько стоит Три тарифа: «Самостоятельный» 39900 руб. Цена указана со скидкой, есть рассрочка.
На тарифах «С поддержкой» и «Корпоративный» выдается сертификат. Студенты самостоятельно изучают видеоуроки и сопроводительные материалы, выполняют практические задания и получают фидбек от куратора.
Самоконтроль, целеустремленность, эффективное планирование времени — все это нужно при самостоятельном обучении. Надежный вариант для тех, кто желает освоить профессию с нуля. Но современные программы не всегда предлагают то, что нужно. Впрочем, освоить языки программирования и получить нужные навыки возможно. Плюсы решения — диплом, подтверждающий знания. Минусы — не всегда программа ВУЗа отвечает требованиям современности. В каком из университетов можно стать инженером ИИ? В МГУ также действует образовательная программа для всех аспирантов университета.
Онлайн-курсы, платные и бесплатные. 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.
Основные промпты для ChatGPT и коллекция из 400 промптов на все случаи жизни.
Для написания и редактирования текста контент-плана , для создания и планирования бизнеса, для составления списка дел, написания простого кода, создания краткой выжимки материала, генерации идей и многого другого, что поможет вам зарабатывать больше, чем обычные специалисты. Заведение роли для ChatGPT. Раскрытие диалога через запросы. Написание статей в разной стилистике. Узнаете, что такое токен, и как они используются. Как улучшить и доработать промпт, чтобы нейросеть давала нужный вам ответ.
Искусственный интеллект породил спрос на новую профессию
Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования). Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. После прохождения курса вы получите именной сертификат специалиста по нейросетям. «AI-тренер — это специалист, который разрабатывает примеры текстов для обучения нейросети, а потом оценивает ответы и помогает ей совершенствоваться». Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом. Кому нужны нейросети? IT-специалистам любого профиля — нейросети помогут в написании ТЗ и другой документации, сгенерируют код и создадут подходящий дизайн, который вы сможете использовать в проекте.
Погружаемся в машинное обучение
- Искусственный интеллект породил спрос на новую профессию
- Курсы по нейросетям и обучение ChatGPT: станьте экспертом в ИИ
- ТОП-15 бесплатных курсов по машинному обучению и нейронным сетям для начинающих с нуля 2024
- Лучшие курсы обучения работе с нейросетями
Специалист по нейросетям
- Курс «Нейросети: практический курс»: обучение на специалиста по нейросетям и ИИ онлайн — Skillbox
- Сергей, расскажи, где ты учился и как пришёл к работе с нейросетями?
- Ракова рассказала об обучении педагогов колледжей работе с нейросетями
- Курс по нейросетям
Огонь нейросетей: как попасть в индустрию
Специалист по компьютерной графике и нейросетям, режиссер монтажа с 20-летним опытом работы в кино и на телевидении Игорь Чупин и другие профессионалы. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. Замдиректора Центра социальных исследований и технологических инноваций НИУ ВШЭ Ефим Фидря считает, что нейросети «могут помочь в повседневной жизни», что может быть полезным специалистам в разных областях. Прошел обучение и теперь создает с помошью нейросетей видео, генерирует иллюстарции и пишет музыку.
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
А с ботами на основе нейронных сетей мы общаемся почти ежедневно. Растущий интерес к проектам ИИ подогревают масштабные инвестиции в сферу ИТ. И стоило ожидать, что образовательный сегмент безучастным не будет. Ответом на тренд стали курсы для специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые предлагают, кажется, все. А мы обсудим лучшие и поразмышляем, как в 21 веке нужно учиться — в ВУЗе, на курсах или самостоятельно.
Что такое нейронная сеть и зачем нужны операторы Коротко о том, что такое нейронная сеть и какое место в этой системе отведено человеку. В сфере ИИ нейросети — одно из направлений. При создании нейросетей руководствовались моделью работы нашего мозга, а именно — его способностью к обучению. Нейронные сети тоже способны самостоятельно «думать», действуя на основании предыдущего опыта.
Для каких задач применяют ML и нейросети Есть много прикладных задач, которые решаются с помощью эксперта, простых правил и специально подобранных алгоритмов. Когда данных становится много, у нас появляется возможность извлекать из них полезные знания, обходя ограниченность простых подходов. С помощью ML можно рассчитывать риски — например, предсказать, выплатит ли человек кредит, или рассчитать будущие цены на квартиры. Есть отдельная группа задач, для которых нейросети особенно хороши: находить похожие картинки, звуки и посты, генерировать изображения и тексты. Конечно, искать похожие аудио можно и без нейросетей — приложение Shazam прекрасно работало даже в первых версиях. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности. Творчество нейросети Midjourney Как разрабатываются нейросети В этой части статьи будет немного хардовой информации, связанной с математикой и ML. Если вы ничего не поймете или захотите понять больше, советуем пройти наш курс по математической логике для программистов Нейросеть — это формула, которая из одного массива чисел делает другой массив. Формула большая и длинная, может быть с миллионами параметров, но собирается из довольно простых операций — арифметики, элементарных функций синусы, косинусы, экспоненты и даже более простые, вроде взятия степени и суперпозиции.
Выше пример одной из решаемых задачек: классификация изображений на условные тысячу классов. Входной массив здесь — просто массив пикселей картинки, выходной — вектор с вероятностями, что изображено на картинке. Выходной массив может быть и картинкой например, как в задачах pix2pix на улучшение картинок или дорисовывание. Входной массив может быть не картинкой, а последовательностью слов — так, например, происходит в генерации картинок по тексту. С отдельными элементами входного массива обычно не работают: действия собирают в слои и применяют операцию ко всему массиву сразу. Котика на картинке распознают независимо от того, в какой части картинки он находится. Саму формулу пишут не как аналитическую формулу, а вычислительным графом — это рецепт для калькулятора, в каком порядке и что делать с входным и промежуточным массивами. Очень популярная, старая и довольно простая моделька. Она может показаться сложной, но операции — простые, а концепция вычислительного графа позволяет работать со сложными формулами.
В этих слоях скрываются числа, они же — веса — коэффициенты в большой формуле. Сначала параметры инициализируют небольшими случайными числами, а затем улучшают с помощью градиентного спуска. Так система самообучается. Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки. Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing.
Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой. Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей. Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик.
Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.
Это, например, поиск похожих картинок, детекция объектов и подобные вещи. В частности, с помощью компьютерного зрения мы учим программы на лету распознавать нужные объекты. К примеру, в любом супермаркете у дома есть камеры. А ещё есть сервер, который обрабатывает видео: нейросети следят, чтобы полки в магазине всегда были заполнены товаром. Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму.
Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения. Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением. Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая. Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4.
Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения. Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом. Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду? И где их найти? Вот три группы специалистов, которых я всегда жду. Machine learning research инженеры, чтобы выдвигать гипотезы, писать код по их имплементации, проверять их, читать статьи и генерировать свои идеи по улучшению нейросетей. Их главная задача — развивать область генеративных моделей, проводить нетривиальные эксперименты и исследовать новые подходы в диффузионных моделях.
Их задача — писать код, чтобы всё работало. В то время как ML-инженеры разрабатывают модели обучения машин, MLOps-инженеры программируют весь цикл машинного обучения: от разработки до внедрения и поддержки. Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей. Аналитики, поскольку работа с данными критически важна.
Особенно, если нейросеть учится сама, используя данные из интернета. Разработчик интегральных микросхем или инженер-микроэлектронщик. Пожалуй, самая сложная профессия, и чисто «техническая». Но — фундаментальная, без которой не имеют смысла все остальные. Нет ИИ-чипа — нет и самой сети. Как получить профессию Независимо от выбранной специальности, профессии нужно учиться. Сегодня есть три варианта: Самостоятельное обучение. Не всегда, но практика показывает — талантливые самоучки достигают больших успехов. Но для достижения должного уровня придется стараться намного больше, чем при обучении где-либо, самостоятельно разрабатывать систему обучения. Самоконтроль, целеустремленность, эффективное планирование времени — все это нужно при самостоятельном обучении. Надежный вариант для тех, кто желает освоить профессию с нуля. Но современные программы не всегда предлагают то, что нужно. Впрочем, освоить языки программирования и получить нужные навыки возможно. Плюсы решения — диплом, подтверждающий знания. Минусы — не всегда программа ВУЗа отвечает требованиям современности. В каком из университетов можно стать инженером ИИ? В МГУ также действует образовательная программа для всех аспирантов университета.