Какие профессии есть в сфере ИИ?

Об этом пишет издание «Комсомольская Правда».

С 2021 года вузы России подготовили более 17,6 тысячи специалистов по искусственному интеллекту (ИИ). А планы на ближайшие годы ещё более амбициозные. К 2030-му планируется выпускать ежегодно до 15,5 тысячи кадров в этой области. Только по федеральному проекту «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» утверждено 86 программ магистратуры и 36 - бакалавриата.

В России работают 12 исследовательских центров на базе ведущих вузов и научных организаций, поддержанных правительством РФ. Они создают эффективные решения для бизнеса. Выпускники профильных образовательных программ находят работу в крупнейших российских компаниях.

Дата Сайнтист

Data Science - это наука о больших данных. Развитие технологий привело к взрывному росту объемов информации в мире. И имеется необходимость в их анализе.

- Data Science - это наука о том, как при помощи математических методов получать знания из данных. И создавать системы, которые умеют делать это сами, имитируя когнитивные функции человека. Потому Data Science - это первый шаг к ИИ, - говорит Александр Бухановский, д. т. н., директор мегафакультета трансляционных информационных технологий, руководитель центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» Университета ИТМО.

По сказанным им словам, множество знаний накоплено человечеством эмпирически, за годы, десятилетия и даже века, путём наблюдения и последующего обобщения. Однако мир развивается очень быстро, а данных становится столько, что человеку не под силу их «охватить разумом». И тут приходит на помощь Data Science.

- Специалисты в этой сфере необходимы на практике везде, где эти данные можно собирать в цифровой форме. Причем не только в традиционных пост-цифровых областях (финансах, виртуальных развлечениях и пр.), а даже там, где традиционно был необходим человек. К примеру, для визуальной фиксации (в городском хозяйстве, на конвейерных производствах и даже в сельском хозяйстве), - поясняет Александр Бухановский.

Примеров применения науки о данных много. В частности, в ИТМО создали модель прогноза ледовой обстановки в Арктике на 2 года вперед. Такой длительный срок позволит планировать перевозки грузов по Северному морскому пути. И определять, что требуется успеть перевезти в эту навигацию, а что можно оставить до следующего года.

Что требуется для старта в профессии: знания математики, программирования, баз данных.

Разработчик систем компьютерного зрения

этот специалист пишет программы, которые помогают устройствам определять и анализировать реальные объекты.

- Компьютерное зрение - это алгоритмы, способные выполнять функции «человеческого зрения» в совокупности со знаниями как об окружающем мире в общем, так и в отдельных областях. К примеру, различать предметы, следить за их перемещением, качественно оценивать «видимые» предметы, действия и процессы, - говорит Сергей Сластников, руководитель проекта по автоматизации контроля ручных операций в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

Развитие вычислительных устройств в совокупности с алгоритмами позволяет эффективно применять технологии компьютерного зрения в очень широком спектре отраслей. Абсолютное большинство крупнейших компаний в промышленности, транспортном и финансовом секторах разрабатывают и внедряют решения на основе данной технологии.

- Один из понятных бытовых примеров - это фиксация нарушений ПДД при помощи алгоритмов обработки данных с дорожных камер фотовидеофиксации. Здесь компьютерное зрение позволяет различать широкий спектр нарушений - пересечение сплошной, обгон на запрещенном участке дороги, выполнение маневра с нарушениями ПДД. Также, значимую роль играют системы промышленной безопасности, которые способны контролировать соблюдение техники безопасности сотрудниками, - сюда относятся контроль наличия средств индивидуальной защиты, детектирование наличия человека в опасных зонах, - перечисляет Сергей Сластников.

Что требуется для старта в профессии: математика и языки программирования - чаще Python и С++, умение использовать специализированные библиотеки данных.

Инженер машинного обучения

этот специалист помогает программам распознавать и обрабатывать информацию, находить взаимосвязи и принимать решения.

Технологии ИИ имеют возможность помочь в решении сложных задач, автоматизации процессов и повышении эффективности бизнеса. Обладая знаниями в области ИИ, можно создавать инновационные продукты и услуги. С развитием технологий искусственного интеллекта все больше компаний начинают использовать их в своей деятельности. По этой причине спрос на специалистов в этой сфере растет, и обладание соответствующими знаниями и навыками становится важным конкурентным преимуществом.

В Уральском федеральном университете по федеральному проекту «Искусственный интеллект» реализуются 2 бакалаврские программы и 4 магистерские.

"ИИ - это частный случай математического моделирования. Практически мы готовим ИТ-специалистов со специализацией по машинному обучению. Одни изучают алгоритмы, то есть создание новых моделей. А другие - прикладное машинное обучение, то есть применение моделей для решения практических задач. ИИ - это реальное решение управленческих задач, увеличение производительности труда с наименьшими сроками", говорит Илья Обабков, директор Института радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ УрФУ.

По сказанным им словам, наиболее часто алгоритм действий следующий. Накопление данных, их очистка и подбор модели, которую компания будет применять. Далее идёт оценка адекватности применения. И интерпретация результата. Если что-то идёт не так, то модель либо дообучают, либо ищут другую, более эффективную.

Что требуется для старта в профессии: математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, кроме того, компьютерные науки.