На ИИ учиться - значит пригодиться

Фото: Shutterstock.

Какие профессии есть в сфере ИИ?

С 2021 года вузы России подготовили более 17,6 тысячи специалистов по искусственному интеллекту (ИИ). А планы на ближайшие годы еще 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 есть необходимость в их анализе.

- Data Science - это наука о том, как с помощью 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 его словам, множество знаний накоплено человечеством эмпирически, за годы, десятилетия и даже века, путем наблюдения и последующего обобщения. Но 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 нужны практически 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 нужен человек. Например, для визуальной фиксации (в городском хозяйстве, на конвейерных производствах и даже в сельском хозяйстве), - объясняет Александр Бухановский.

Примеров применения науки о данных много. К примеру, 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 нужно успеть перевезти в эту навигацию, а что можно оставить до следующего года.

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

Фото: Shutterstock.

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 целом, так и в отдельных областях. Например, 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 с помощью 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. Кроме того, 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 нужно для старта в профессии: математика и языки программирования - чаще Python и С++, умение использовать специализированные библиотеки данных.

Фото: Shutterstock.

Инженер машинного обучения

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

Технологии ИИ могут 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. Поэтому 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. Фактически 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, повышение производительности труда с наименьшими сроками, - говорит Илья Обабков, директор Института радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ УрФУ.

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

Что нужно для старта в профессии: математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, а также компьютерные науки.