Для начала простыми словами о сложном: искусственный интеллект и нейронная сеть одно и то же - это математическая модель на подобии связей в нашем с вами мозге.
Нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от окружающей их среды. После анализа входных сигналов они самонастраиваются и обучаются, чтобы обеспечить правильную реакцию. Обученная сеть может быть устойчивой к некоторым отклонениям входных данных, что позволяет ей правильно видеть образ содержащий различные помехи и некоторые отклонения.
Процесс обучения нейронных сетей называется deep learning (глубокое обучение).
Вы сталкиваетесь с нейронными сетями ежедневно и во многих местах. Например есть нейронные сети для распознавания лиц и они ищут опасных преступников на улице или в метро. В интернете есть сайты с помощью которых можно найти аккаунты человека в социальных сетях по фотографии, здесь тоже работает нейронная сеть. Это область называется компьютерное зрение.
Face ID в iPhone тоже нейронная сеть. В чипах Apple даже отдельный подпроцессор для обработки нейронных сетей.
Сфера здравоохранения активно задействует нейронные сети для постановки диагнозов пациентам и диагностики различных заболеваний.
Искусственный интеллект применяется вообще в множестве областей:
экономика и бизнес, авионика (летательные аппараты), обработка данных, сжатие файлов, автоматизация производства, робототехника, политологические и социальные исследования, автопилоты и многие другие.
Возможности применения нейросетей безграничны и ограничены лишь фантазией человека.
Например один программист сделал нейронную сеть, которая отмечает места, в которых его пёс заложил "мины". Для того, чтобы хозяева случайно не наступили на них возвращаясь домой по лужайке.
Есть много и очень классных графических нейронных сетей. Технология трассировки лучей позволяет отрисовывать в реальном времени очень качественные и красочные изображения внутри компьютерных игр. Есть много нейронок которые создают изображения по запросу или рисуют картины, одна из таких сетей принесла владельцу огромное состояние.
Сколько зарабатывают специалисты в этой области?
Данные взяты с Head Hunter, вакансии опубликованы на момент написания статьи, суммы заработной платы в долларах и рублях.
Как и во многих профессиях здесь есть несколько грейдов показывающих твою компетентность.
На минимальном lvl-е (в переводе - уровень) будучи джуном (в переводе Junior - начинающий или новичок) специалисты зарабатывают в среднем 80 000 ₽ - 100 000 ₽ или сейчас это примерно 1000 $.
Специалисты следующего грейда, Middle (средний уровень) получают на 100 000 ₽ больше, это примерно 2000 $.
Senior специалисты зарабатывают 300 000 - 350 000 ₽ или 3000 - 3500 $.
Нашёл вакансию с окладом в 11 000 $ о_О, как видите хорошие специалисты зарабатывают очень хорошо.
Как стать специалистом Data Science / Engineering?
В университете GeekBrains есть факультет искусственного интеллекта где вы можете пройти обучения занимаясь по 2 раза в неделю в течении 18 месяцев с гарантией трудоустройства после обучения.
На факультете три направления:
P.S.: если собираетесь начать обучение, регистрируйтесь по ссылке из этой статьи. В университете классная партнерская программа, потом тоже сможете воспользоваться и получите приятный бонус!
Подписывайтесь на канал и хорошего вам дня.
#программирование #data science #нейронные сети #нейросети #машинное обучение #deep learning #data engineering #big data #анализ данных
