Специалист по созданию нейросетей

Специалист по созданию нейросетей занимается проектированием и кодированием аппаратно-программных комплексов, функционирующих по аналогии с человеческим мозгом (нейронные сети).

Краткое описание

Специалист по созданию нейросетей – это программист, задачей которого является создание ПО для математических моделей, функционирующих по аналогии с нервной системой живого существа.

Нейросеть – это компьютерная программа, построенная на основе модели функционирования и устройства человеческого мозга. Ее компоненты - искусственные нейроны - это миниатюрные математические функции, выполняющие вычислительные операции: они получают информацию, обрабатывают и сравнивают ее, передают дальше. Нейросеть не программируется в обычном понимании этого слова однажды и навсегда – она обучается, обрабатывая огромные объемы данных. Для этого используются специальные алгоритмы, которые разрабатывает специалист по созданию нейросетей. В результате искусственная нейронная сеть может сравнивать данные, выявлять зависимости и на их основе делать собственные выводы, классифицировать информацию, прогнозировать события, распознавать образы, речь.

Цель специалиста по созданию нейросетей – разработать программу, способную обучаться, и научить ее этому процессу.

Результаты труда создателей нейросетей включают чат-ботов, голосовых ассистентов, генераторы текста, мобильные приложения, умеющие определять лица на снимках или эмоции на записях видео, системы ориентации автономных машин, системы обнаружения неполадок в время сервисного обслуживания и так далее

Особенности деятельности

В идеальном случае, создатель нейросети не только разрабатывает ее, но и проводит обучение. Генерация собственной нейросети возможна лишь для опытных разработчиков, поэтому большинство специалистов адаптируют уже существующие нейросетевые архитектуры для решения конкретных задач клиента.

Обязанности разработчика нейронных сетей:

• Понимает потребности клиента.
• Изучает аналитические данные отрасли, для которой предназначена нейросеть.
• Оценивает возможные риски от применения алгоритмов нейросети искусственного интеллекта.
• Анализирует архитектуры уже существующих нейросетей в поисках наиболее подходящей для решения задачи или самостоятельно проектирует новую.
• Настройка нейросети с использованием алгоритмов машинного обучения.
• Проверяет функционирование на специально подготовленных примерах.
• Доводит модель до идеала – устраняет недостатки и проблемы.
• Создает программное обеспечение для поддержания работы нейросети.

Даже если разработчик использует уже готовую сеть, вместо создания новой, для точного выполнения заказа он должен понимать все, что происходит «за кулисами».

Таким образом, он должен быть обучен в области вычислительной техники, иметь глубокие знания в методах математического моделирования и иметь навыки программирования. К тому же, знание английского языка обязательно, чтобы он мог читать техническую документацию.

Основные персональные качества

Нейросетевому разработчику придется принимать неортодоксальные решения. Ему нужен технический подход и стратегическое мышление. Он должен постоянно обновлять свои профессиональные знания и иметь широкую область взглядов. Эта профессия требует терпения, внимательности, аккуратности, способности работать в многозадачном режиме и быть готовым к монотонной работе.

Преимущества и недостатки профессии

Преимущества:

• Высокий уровень заработной платы. Наибольшая потребность в разработчиках у крупных иностранных компаний, которые выделяют огромные суммы на проекты.
• Возможность удаленной работы.

Недостатки:

• Доступ к профессии возможен только с качественным образованием в области программирования или соответствующим профессиональным опытом.
• Требуется технический уклон и специализированные знания во многих областях.
• Пик спроса на разработчиков нейросетей еще впереди, на текущий момент вакансий не так много.

Специализированные знания

Так как создание нейронных сетей является частью узкого сектора в области Data Science, основные навыки разработчиков нейронных сетей, безусловно, связаны с наукой о Big Data (моделирование данных, оценка эффективности алгоритмов и прогнозных моделей). Кроме того, важными аспектами знаний являются:

• Структура нейронных сетей.
• Программирование на Python (хотя нейронные сети также создаются на других языках, таких как R, Java, C# (Sharp), C++, Go, Swift, но Python чаще используется).
• Фреймворки для машинного обучения, такие как PyTorch и TensorFlow.
• Python библиотеки для Data Science, включая Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
• Взаимодействие с базами данных и SQL.
• Работа в операционной системе Linux.
• Технологии пользовательского интерфейса.

Подготовка к работе над нейронными сетями

Уже существуют университетские программы по подготовке специалистов в области нейронных сетей, однако технология продолжает развиваться, поэтому необходимо быть готовым к самостоятельному обучению и постоянному обновлению знаний.

Основные навыки по разработке нейронных сетей можно приобрести в рамках следующих направлений:

• "Прикладная математика и информатика" (01. 03. 02), специализации:
  • «Машинное обучение в приложениях»;
  • «Прикладной анализ данных и AI»;
  • «Математическое и программное обеспечение AI систем»;
  • «Мобильные, облачные и умные технологии»;
• «Информатика и компьютерная технология» (09 03. 01), специализации:
  • «Программное обеспечение и интеллектуальные системы»;
  • «Компьютерные системы и технологии».
• «Информационные системы и технологии» (09. 03. 02), специализации:
  • «Технологии AI и анализ данных»;
  • «Фулстек-разработка».
• «Математика и компьютерные науки» (02. 03. 01), специализации:
  • «AI системы и суперкомпьютерные технологии»;
  • «Сквозные цифровые технологии».
• «Прикладная информатика» (09. 03. 09), специализация:
  • «Большие и открытые данные».
• «Прикладная математика» (01. 03. 04), специализация:
  • «Математическое моделирование, управление и обработка данных».
• «Математическое и административное обеспечение информационных систем» (02. 03. 03), специализация:
  • «Математическое и программное обеспечение AI систем».
• «Программная инженерия» (09. 03. 04), специализация:
  • «Нейротехнологии и программирование»."

Чтобы поступить на любое из этих направлений обучения, необходимо сдать профильный экзамен ЕГЭ по математике, а также обязательный экзамен по русскому языку. Кроме того, абитуриент может выбрать дополнительный предмет из списка, предложенного вузом: информатика, физика или иностранный язык.

Пройдя основной курс - линейную алгебру и теорию вероятностей (это основные элементы искусственного интеллекта), стоит углубиться в профильную литературу и научные статьи. Их изучение поможет понять, как математические разделы связаны с работой нейросети и процессами, происходящими внутри нее.

Множество лекций по нейросетям можно найти на YouTube. После просмотра видео, специалисты в области машинного обучения часто проводят детальный анализ материала. Существуют также обучающие приложения-конструкторы (например, tensorflow.org и другие), предлагающие готовые архитектуры и наглядно демонстрирующие процессы, происходящие внутри нейросети, а также инструкции по интеграции нейросети в конкретный проект.

Ведущие вузы для специалистов по нейросетям

Университеты с превосходной ИТ-подготовкой:

МГТУ имени Баумана. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики". Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. Московский физико-технический институт. Университет информационных технологий, механики и оптики. Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ". Тюменский государственный университет. Московский авиационный институт. Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. Новосибирский государственный университет. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова. Московский институт радиотехники, электроники и автоматики. Южный федеральный университет. Томский политехнический университет.

После освоения теоретической основы, рекомендуется углубиться в изучение темы и пройти практические тренинги (курсы). Это предлагают учебные платформы и компании, специализирующиеся на создании искусственного интеллекта (например, "Яндекс", Сбербанк). Формат обучения может быть разнообразным, включая интерактивные онлайн-лекции, ведущим которых вы можете задать вопрос и получить обратную связь.

Заработная плата

Специалистам в области нейросетей с опытом работы 2-3 года предлагают оклады в размере 150–200 тыс. руб., а на начальных этапах карьеры – 60–80 тыс. руб.

Зарплата специалиста по нейросетям на октябрь 2023

Данные о заработных платах предоставлены сайтом hh.ru.

Россия 40000—120000₽

Москва 50000—200000₽

Место работы

Технология нейронных сетей имеет широкий спектр практического использования.

Таким образом, специалист по созданию нейросетей востребован в любой области, где необходимо осуществлять контроль, классификацию или прогнозирование:

• в финансовом секторе и розничной торговле (прогнозирование продаж, спроса, цен, динамики фондового рынка);
• в медицинской отрасли (толкование биологических и медицинских исследований);
• в ИТ-сфере (системы распознавания и синтеза речи, создание мобильных приложений);
• в криминалистике (определение объекта исследования, психиатрические экспертизы);
• в геологической разведке (поиск мест добычи полезных ископаемых);
• и в отраслях, где необходима автоматизация процессов, вовлеченных в неквалифицированный труд (промышленность, аграрный сектор, транспорт, логистика)

Это перспективная профессия, однако пока открытых вакансий не так много. На hh. ru поиском специалистов по нейросетям занимаются в основном компании из Москвы и Санкт-Петербурга (Центр инновационных технологий, госнаучцентр «НАМИ», Dodo Brands и др.).