Приветствую вас, дорогие читатели!
Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из наиболее перспективных и быстроразвивающихся технологий нашего времени. Несмотря на свои впечатляющие возможности, нейросети нуждаются в постоянной поддержке и обучении.
Благодаря этим потребностям и зародилась одна молодая, но очень перспективная профессия: AI-тренер или попросту тренер искусственного интеллекта. Человек, занимающийся этим прекрасным делом, помогает оптимизировать, корректировать и адаптировать генеративные модели.
В этой статье я рассмотрю основные причины, по которым ИИ необходим тренер, расскажу, где получить знания по специальности и в каких компаниях можно работать.
Давайте начнём с причин.
Улучшение качества модели
Одной из главных задач тренера является улучшение качества искусственного интеллекта. Модели машинного обучения и нейронные сети нуждаются в постоянном обучении на различных наборах данных. Тренер подбирает и подготавливает эти данные, оптимизирует алгоритмы, контролирует процесс обучения и тестирования модели. Это позволяет добиваться высокой точности предсказаний и надёжности решений, принимаемых ИИ. Без тренера модель могла бы не справиться с задачами должным образом, так как не была бы обучена на достаточном количестве качественных данных.
Коррекция ошибок
Как и любая система, ИИ может совершать ошибки. Важно вовремя обнаруживать и исправлять их, чтобы минимизировать негативные последствия. Тренер анализирует результаты работы ИИ, выявляет ошибки и вносит необходимые корректировки в алгоритмы. Этот процесс помогает улучшить работу ИИ и снижает вероятность ошибок в будущем. Регулярная коррекция позволяет поддерживать высокий уровень эффективности и надёжности системы.
Адаптация к новым данным
Мир постоянно меняется, и данные, на которых обучается ИИ, могут устаревать. Чтобы ИИ оставался релевантным и эффективным, тренер следит за актуальностью данных и обновляет модель. Это позволяет ИИ адаптироваться к новым условиям и требованиям, обеспечивая его соответствие современным стандартам. Адаптация к новым данным также помогает модели справляться с новыми задачами и вызовами, которые возникают в процессе её эксплуатации.
Этичность и справедливость
Одним из важнейших аспектов работы ИИ является обеспечение его этичности и справедливости. Модели ИИ могут наследовать предвзятости и стереотипы, присутствующие в обучающих данных. Тренер играет ключевую роль в выявлении и устранении таких предвзятостей, чтобы обеспечить справедливое и этичное функционирование ИИ. Это особенно важно в приложениях, связанных с принятием решений, влияющих на людей, таких как кредитование, медицинская диагностика или судебная система. Обеспечение этичности и справедливости помогает предотвратить дискриминацию и защитить права пользователей.
Объяснение действий нейросетей
Для некоторых приложений важно понимать, почему ИИ принял то или иное решение. Тренер помогает сделать модель более прозрачной и объяснимой для пользователей и регуляторов. Это повышает доверие к системе и облегчает её интеграцию в различные области.
Оптимизация производительности
Тренер может оптимизировать алгоритмы ИИ для более эффективного использования ресурсов, таких как память и вычислительная мощность. Это особенно важно для приложений, работающих в реальном времени, или на устройствах с ограниченными ресурсами. Оптимизация производительности помогает снизить затраты на эксплуатацию и увеличить скорость работы системы. Это делает ИИ более доступным и эффективным для широкого круга задач и приложений.
Важно отметить, что у тренера, как у медали, может быть две стороны: техническое обучение и гуманитарное. В основе всего, конечно же, лежит техническая составляющая, которая и позволяет нейросетям функционировать.
Однако нельзя сбрасывать со счетов и гуманитарное обучение. Это когда за дело берутся профессионалы слова (если мы рассматриваем текстовые модели). Чтобы нейросеть хорошо отвечала на любые вопросы, её нужно обучить на эталонных качественных текстах. Тут и приходит очередь писателей, журналистов, копирайтеров. Такой вот непростой процесс.
Таким образом, тренер играет ключевую роль в разработке, обучении и поддержке ИИ. Он обеспечивает точность, актуальность, этичность и эффективность моделей, помогая им адаптироваться к новым данным и условиям. Без тренера ИИ не смог бы справляться с современными задачами и вызовами, оставаясь полезным и надёжным инструментом в различных областях. Тренер помогает сделать ИИ более безопасным, справедливым и эффективным, что в итоге способствует его успешной интеграции в повседневную жизнь.
В AI-тренеры пойду, пусть меня научат!
Если после прочтения причин вы почувствовали непреодолимое желание освоить новую перспективную профессию, то этот раздел для вас.
Информация будет актуальна не только для взрослых людей, которые хотят овладеть новыми знаниями (в этом случае можно ограничиться курсами), но и для выпускников, которые стоят на пороге взрослой жизни и находятся в поисках себя (некоторые вузы запускают целые направления, связанные с искусственным интеллектом).
Давайте начнём с курсов.
Мой интерес к нейросетям пробудился осенью прошлого года. Я очень хотела пройти отбор в первую школу AI-тренеров от Яндекса, но, к сожалению, чего-то мне не хватило. Рекомендую следить за возобновлением набором, потому что информационная база у них очень мощная.
В январе текущего года я посвятила огромное количество времени обучению. Я не хотела тратиться, поэтому поиск образовательных программ был основан на нескольких пунктах: бесплатные материалы, прокачанные в теме спикеры, сертификат после завершения курса.
Так, в поле моего зрения попала конференция по нейросетям от Skillbox «Навыки будущего». Прелесть в том, что информация доступна до сих пор, материалы в записи. Чтобы их получить, нужно пройти несложную регистрацию. После прослушивания трёхдневного курса вы получаете неименной сертификат, который можно добавить в своё портфолио.
Естественно, такая конференция — это своего рода затравка, призыв купить большой полный курс. Если у вас есть время, деньги и желание, можете воспользоваться этим предложением.
Ещё один интенсив, который не оставил меня равнодушной — Нейросети для дизайнеров от Логомашины. Как можно понять из названия, речь в обучении идёт именно про графические нейросети. И если с текстовыми моделями проблем у меня нет, а вот с визуальными — настоящая засада. На двухдневном курсе я научилась делать то, о чём даже не подозревала. Бонусом — красивый именной сертификат.
Конечно, занятия также рекламируют приобретение курса по нейродизайну. Если вы чувствуете, что это ваша стихия, то обязательно пробуйте.
Что касается интенсива, записи, к сожалению, не сохранилось, поэтому оставляю ссылку на сообщество в ВК. Возможно, ребята снова будут проводить такие бесплатные обучения. Да и полезной информации в группе хоть отбавляй.
Т-Ж также не отстаёт от трендов и предлагает лёгкий бесплатный курс, посвящённый генеративным моделям. После прохождения всех тестов выдаётся именной диплом.
Ещё один курс, который увлёк меня зимой, был разработан онлайн-школой IZIBIZI. Информация представлена в форме игры, за счёт чего легко усваивается и запоминается. Обучение платное, но стоит недорого. Скоро стартует следующий поток, по ссылке можно найти все подробности.
Все эти обучения хороши для расширения кругозора (если мы берём во внимание бесплатные их версии), но что же делать, если любовь к искусственному интеллекту сильнее и справиться с ней невозможно?
В стремлении за трендами некоторые вузы начнут обучать перспективной профессии уже с нового учебного года.
НИУ ВШЭ + Яндекс
Так, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно с Яндексом уже начал интегрировать инструменты, основанные на искусственном интеллекте, в учебный процесс и научные исследования.
Результатом совместной деятельности стала бакалаврская программа: «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект».
На сайте вуза приведена следующая информация по обучению:
«Программа ориентирована на абитуриентов, которые хотят стать программистами, аналитиками данных, специалистами в области машинного обучения и планируют строить свою карьеру в компаниях разных секторов экономики, в том числе финтех-индустрии.
Программа будет интересна тем, кто хочет:
- стать программистом, специалистом по анализу данных и машинному обучению;
- создавать и разрабатывать новые методы машинного обучения и системы искусственного интеллекта;
- заниматься обработкой большого объёма данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций для развития бизнеса;
- развивать и внедрять технические инновации в финансовой и банковской сфере.»
Ещё больше образовательных программ, связанных с искусственным интеллектом, можно найти на сайте Поступи Онлайн.
Поверьте, колоссальный технологический прорыв уже ближе, чем нам кажется, поэтому нужно быть готовым к встрече и получить специальные знания, которые помогут жить в современном мире.
Где работать AI-тренером?
Представьте, вы получили профессию мечты (неважно, прошли курсы и окончили университет), перед вами открыты все пути, но какой же из них выбрать? Где применить навыки и умения, связанные с нейросетями.
Если мы говорим именно о техническом обучении модели, то в качестве примера могу привести вакансию от Яндекса: «ML-разработчик в группу качества данных YandexGPT».
HR-специалисты компании сообщают: «Мы ищем исследователя с сильной алгоритмической и ML-базой, готового разрабатывать прорывные технологии в области LLM, оперировать по-настоящему большими данными (десятками петабайт), писать эффективные алгоритмы и работать в сильной команде в самом сердце технологий Яндекса!».
Если же ваш разум полностью гуманитарный, то стоит присмотреться к вакансиям в Сбере, Т-банке (ex. Tinkoff) или в Газпроме (информация актуальна на момент публикации).
Должностные обязанности примерно схожи, поэтому я не буду выделять отдельно каждую вакансию, а опишу общими словами.
Основные задачи:
- Создавать тексты для обучения нейросети.
- Редактировать и ранжировать ответы нейросети для повышения её эффективности.
- Оценивать ответы нейросети с точки зрения этики, соответствия запросам и достоверности.
- Улучшать ответы нейросети: писать, редактировать и проверять их на достоверность и соответствие запросам.
В любом случае работа AI-тренером требует постоянного обучения и адаптации к новым технологиям, но она также предоставляет уникальную возможность стать частью инновационной сферы и вносить значимый вклад в развитие искусственного интеллекта.
Выбор конкретного пути зависит от ваших интересов и профессиональных навыков, но в любом случае вы сможете найти подходящую для себя нишу в этой стремительно развивающейся области.
Заключение
В статье мы рассмотрели значимость роли тренера для искусственного интеллекта (ИИ) и обозначили несколько ключевых причин, почему тренеры являются неотъемлемой частью процесса разработки и обучения моделей ИИ. Тренеры играют важную роль в улучшении качества модели, коррекции ошибок, адаптации к новым данным, обеспечении этичности.
Относительно образования и карьерных возможностей в этой области, важно отметить, что существует ряд высших учебных заведений и онлайн-платформ, предлагающих специализированные курсы и программы по машинному обучению, нейронным сетям и искусственному интеллекту.
Что касается возможностей работы, сфера искусственного интеллекта предлагает широкий спектр карьерных путей. От вакансий в крупных технологических компаниях до стартапов, специализирующихся на разработке искусственного интеллекта.
Важно сохранять интерес к обучению и самосовершенствованию, так как область искусственного интеллекта постоянно развивается и предлагает новые возможности для творчества и инноваций.