Нейросеть вместо препода, игра вместо зубрежки: как искусственный интеллект изменит образование
Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.
Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.
Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются. В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты. Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.
Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.
Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями. Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося. На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.
Что это изменит
— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.
Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.
— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20% больше студентов, чем в предыдущие годы. А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.
— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.
Источник: news.rambler.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.
Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.
Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются. В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты. Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.
Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.
Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями. Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося. На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.
Что это изменит
— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.
Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.
— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20% больше студентов, чем в предыдущие годы. А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.
— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.
Источник: news.rambler.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
14 декабря Бизнес-инкубатор «Ингрия» приглашает стартапы в области искусственного интеллекта принять участие в инвестиционной сессии AI Day.
Только 12 проектов выступят с питчами перед инвесторами и представителями банков, ритейлеров, телеком-операторов и других компаний, заинтересованных внедрять решения на базе технологии искусственного интеллекта.
Приглашаем компании и команды разработчиков, реализующих проекты в следующих областях:
• машинное обучение;
• интеллектуальный анализ данных и прогнозирование;
• технологии распознавания и компьютерное зрение;
• чатботы и речевые технологии;
• торговые роботы;
• системы поддержки принятия решений реального времени.
Приём заявок до 30 ноября
Подробности и регистрация по ссылке goo.gl/ymMW6F https://pp.userapi.com/c840136/v840136307/43e67/1g2vSJJAHrA.jpg
Только 12 проектов выступят с питчами перед инвесторами и представителями банков, ритейлеров, телеком-операторов и других компаний, заинтересованных внедрять решения на базе технологии искусственного интеллекта.
Приглашаем компании и команды разработчиков, реализующих проекты в следующих областях:
• машинное обучение;
• интеллектуальный анализ данных и прогнозирование;
• технологии распознавания и компьютерное зрение;
• чатботы и речевые технологии;
• торговые роботы;
• системы поддержки принятия решений реального времени.
Приём заявок до 30 ноября
Подробности и регистрация по ссылке goo.gl/ymMW6F https://pp.userapi.com/c840136/v840136307/43e67/1g2vSJJAHrA.jpg
Здравствуйте, тут на нашу радость каталог визуализации теперь есть на русском)
Немного помогала с коллегой в переводах, поэтому делюсь со всеми, потому что штука полезная! Это не реклама, ни на что не обязывает, просто делюсь ресурсом)
https://datavizcatalogue.com/RU/index.html #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Немного помогала с коллегой в переводах, поэтому делюсь со всеми, потому что штука полезная! Это не реклама, ни на что не обязывает, просто делюсь ресурсом)
https://datavizcatalogue.com/RU/index.html #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Datavizcatalogue
Каталог Визуализации Данных
Удобное руководство и библиотека различных методов визуализации данных, инструментов и учебного ресурса для визуализации данных.
Высокопроизводительные вычисления для клиентов Azure: Проект Microsoft и Cray
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта, моделирования и решения ресурсоемких аналитических задач.
Читать дальше → https://goo.gl/BAMGDn
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта, моделирования и решения ресурсоемких аналитических задач.
Читать дальше → https://goo.gl/BAMGDn
Habr
Высокопроизводительные вычисления: Проект Microsoft и Cray
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта,...
Искусственный интеллект станет рабом или заменит человека?
На российском форуме по системам искусственного интеллекта RAIF в ходе дискуссии эксперты рынка попытались выяснить: machine learning – это технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?
Руководитель департамента «Цифровой банкинг» банка УРАЛСИБ Александр Сахаров рассказал, что за последний год мировой объем инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) составил 40 млрд долл. США. Этот показатель значительно вырос за последние три года, что говорит об увеличении интереса к технологии со стороны бизнеса.
Сам УРАЛСИБ использует технологии ИИ и машинного обучения последние 15 лет. Однако если раньше это были примитивные алгоритмы для прогноза фрода и дефолтов, то сейчас ситуация резко изменилась и ИИ используется для решения более сложных задач. В первую очередь это связано с увеличением базы данных и ростом подключенных устройств, которых, по словам А. Сахарова, на данный момент насчитывается 26 млрд штук.
О появившихся тенденциях развития ИИ рассказал старший инвестиционный менеджер Runa Capital Константин Виноградов. Так, в настоящее время все решения, которые могут быть программным обеспечением, становятся ПО. А также все операции, которые могут быть заменены ИИ, становятся на этот путь модернизации.
По его мнению, есть два сценария последствий массового внедрения ИИ. Первый из них положительный – ИИ станет «рабом человечества» по примеру рабов в Древнем Риме. Второй сценарий – отрицательный. ИИ полностью заменит людские ресурсы в тех сферах, где это возможно. Здесь К. Виноградов провел параллель с появлением трактора в сельском хозяйстве в начале 20 века, что привело к сокращению фермеров и лошадей. Первые переквалифицировались в горожан, в свою очередь популяция лошадей значительно уменьшилась.
А. Сахаров добавил, что уже сейчас 85% биржевого рынка в США составляют роботы. Активное внедрение ИИ приведет к увольнению из различных сфер 1,2 млрд человек во всем мире.
Однако все эксперты сходятся во мнении, что ИИ нужно использовать. Главное понимать – для решения каких задач. Директор по разработке и внедрению ПО Инфосистемы Джет Владимир Молодых рассказал, что, для того, чтобы компании понять, нужен ли ей ИИ тли нет, ей необходимо ответить на вопрос: позволит ли эта технология сэкономить на производстве?
В. Молодых отвечая на вопрос «нужна ли господдержка им» добавил, что на данный момент у ИИ нет глобальных ограничений, мешающих его развитию. Есть только рабочие моменты, которые оперативно решаются. Источник: plusworld.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
На российском форуме по системам искусственного интеллекта RAIF в ходе дискуссии эксперты рынка попытались выяснить: machine learning – это технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?
Руководитель департамента «Цифровой банкинг» банка УРАЛСИБ Александр Сахаров рассказал, что за последний год мировой объем инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) составил 40 млрд долл. США. Этот показатель значительно вырос за последние три года, что говорит об увеличении интереса к технологии со стороны бизнеса.
Сам УРАЛСИБ использует технологии ИИ и машинного обучения последние 15 лет. Однако если раньше это были примитивные алгоритмы для прогноза фрода и дефолтов, то сейчас ситуация резко изменилась и ИИ используется для решения более сложных задач. В первую очередь это связано с увеличением базы данных и ростом подключенных устройств, которых, по словам А. Сахарова, на данный момент насчитывается 26 млрд штук.
О появившихся тенденциях развития ИИ рассказал старший инвестиционный менеджер Runa Capital Константин Виноградов. Так, в настоящее время все решения, которые могут быть программным обеспечением, становятся ПО. А также все операции, которые могут быть заменены ИИ, становятся на этот путь модернизации.
По его мнению, есть два сценария последствий массового внедрения ИИ. Первый из них положительный – ИИ станет «рабом человечества» по примеру рабов в Древнем Риме. Второй сценарий – отрицательный. ИИ полностью заменит людские ресурсы в тех сферах, где это возможно. Здесь К. Виноградов провел параллель с появлением трактора в сельском хозяйстве в начале 20 века, что привело к сокращению фермеров и лошадей. Первые переквалифицировались в горожан, в свою очередь популяция лошадей значительно уменьшилась.
А. Сахаров добавил, что уже сейчас 85% биржевого рынка в США составляют роботы. Активное внедрение ИИ приведет к увольнению из различных сфер 1,2 млрд человек во всем мире.
Однако все эксперты сходятся во мнении, что ИИ нужно использовать. Главное понимать – для решения каких задач. Директор по разработке и внедрению ПО Инфосистемы Джет Владимир Молодых рассказал, что, для того, чтобы компании понять, нужен ли ей ИИ тли нет, ей необходимо ответить на вопрос: позволит ли эта технология сэкономить на производстве?
В. Молодых отвечая на вопрос «нужна ли господдержка им» добавил, что на данный момент у ИИ нет глобальных ограничений, мешающих его развитию. Есть только рабочие моменты, которые оперативно решаются. Источник: plusworld.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Condé Nast создал искусственный интеллект — он определяет бренды и цвета сумок
Для этого машине показали 17 тысяч сумок.
На сайте технического отдела американского издательского дома Condé Nast (Vogue, GQ, Glamour, Allure) появился материал о новой разработке сотрудников — программе с использованием искусственного интеллекта, которая классифицирует сумки по брендам и цветам.
Первым шагом Condé Nast в использовании технологий искусственного интеллекта стал автоматический рубрикатор и генератор тегов. По информации источника, редакции издательства могут не обозначать раздел статьи и не проставлять метки — машинный интеллект определит, кто изображен на фотографиях, о каких компаниях и о каких продуктах идет речь в тексте.
Следующая ступень для разработчиков Condé Nast — научить нейросеть различать объекты на картинках и в видеороликах. Сервис, который различает цвета и бренды сумок, — серьезное достижение в этой области. Программа анализирует каждую деталь объекта на изображении — ручки, обработку кожи, логотипы и монограммы, швы — и сравнивает с 17 тысячами примеров в своей базе. Среди них — фотографии с подиумов, селфи из инстаграма, студийные снимки и рекламные кампании.
На данный момент искусственный интеллект издательства знает только семь брендов сумок: Coach, Gucci, Prada, Louis Vuitton, Marc Jacobs, Kate Spade и Chanel. У программы есть восьмой вариант ответа — No Handbags («Нет сумок»). Так она обозначает модели, которые не знает.
Источник: www.buro247.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Для этого машине показали 17 тысяч сумок.
На сайте технического отдела американского издательского дома Condé Nast (Vogue, GQ, Glamour, Allure) появился материал о новой разработке сотрудников — программе с использованием искусственного интеллекта, которая классифицирует сумки по брендам и цветам.
Первым шагом Condé Nast в использовании технологий искусственного интеллекта стал автоматический рубрикатор и генератор тегов. По информации источника, редакции издательства могут не обозначать раздел статьи и не проставлять метки — машинный интеллект определит, кто изображен на фотографиях, о каких компаниях и о каких продуктах идет речь в тексте.
Следующая ступень для разработчиков Condé Nast — научить нейросеть различать объекты на картинках и в видеороликах. Сервис, который различает цвета и бренды сумок, — серьезное достижение в этой области. Программа анализирует каждую деталь объекта на изображении — ручки, обработку кожи, логотипы и монограммы, швы — и сравнивает с 17 тысячами примеров в своей базе. Среди них — фотографии с подиумов, селфи из инстаграма, студийные снимки и рекламные кампании.
На данный момент искусственный интеллект издательства знает только семь брендов сумок: Coach, Gucci, Prada, Louis Vuitton, Marc Jacobs, Kate Spade и Chanel. У программы есть восьмой вариант ответа — No Handbags («Нет сумок»). Так она обозначает модели, которые не знает.
Источник: www.buro247.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Как искусственный интеллект может противостоять киберугрозам
Искусственный интеллект и машинное обучение могут стать отличными помощниками испытывающим нехватку персонала группам безопасности, которым нужно быстрее и эффективнее реагировать на киберугрозы.
Уже давно стало ясно, что компаниям нужно в обязательном порядке реагировать на все возрастающее количество предупреждений систем безопасности. А с учетом скорости, с которой в 2017 году распространялись по миру атаки вирусов-вымогателей, и все более жестких законодательных требований реакция должна быть гораздо более быстрой. В условиях дефицита соответствующих специалистов компании обращаются к средствам машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации процессов безопасности.
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения угроз
В компаниях уже начали пользоваться искусственным интеллектом и машинным обучением для распознавания угроз безопасности и реагирования на них. Появились достаточно мощные инструменты, но нужно определиться, как включить их в общую стратегию кибербезопасности предприятия.
Например, в банке Barclays Africa применяют искусственный интеллект для обнаружения признаков компрометации систем в локальной корпоративной сети и в облаке. При этом требуется обработка гигантских объемов данных, а в связи с быстрым изменением мирового ландшафта угроз и растущим взаимодействием атакующих, для противостояния им необходимы самые передовые технологии и методы.
Внедрив машинное обучение, людям можно поручить задания, с которыми они справляются лучше машин. Сетуя на острый дефицит специалистов, в банке отмечают, что решать задачи безопасности вручную сегодня уже просто невозможно.
В компании Cadence Design Systems, предоставляющей инженерные услуги, внедрили системы непрерывного мониторинга угроз, помогающие защищать ее интеллектуальную собственность. Ежедневный трафик данных безопасности, поступающих от 30 тыс. оконечных устройств и 8,2 тыс. пользователей, составляет порядка 30-60 Гбайт, а аналитиков, которые их изучают, в компании всего 15. И это еще не все данные о сети, которые можно было бы обрабатывать, отмечают в Cadence, и, поскольку необходим анализ еще большего объема, приходится внедрять средства искусственного интеллекта, позволяющие более эффективно обнаруживать и устранять проблемы.
Для мониторинга поведения пользователей и систем, а также для управления доступом в Cadence пользуются соответствующими продуктами Aruba Networks, дочерней компании HPE. Как отмечают в Cadence, важным свойством платформы Aruba является то, что она работает по принципу обучения без учителя. Атаки меняются и становятся все сложнее, добавляют в компании: например, в течение какого-то времени может иметь место малозаметная вредоносная активность, которая лишь позднее даст злоумышленнику возможность украсть большой объем данных, инструменты же машинного обучения помогают обнаружить подобное.
Из-за перегруженности большими объемами данных по безопасности страдают даже некрупные компании. Например, у Daqri, производителя очков и шлемов дополненной реальности для архитекторов и специалистов производственных предприятий, в штате только 300 сотрудников, причем в центре обеспечения безопасности работает всего один человек. При этом процессы анализа и реагирования на события безопасности чрезвычайно трудоемкие.
С помощью средств искусственного интеллекта от компании Vectra Networks в Daqri ведут мониторинг трафика приблизительно 1,2 тыс. устройств, работающих в корпоративной среде. Автоматизированные средства способны заметить, когда кто-то выполняет сканирования портов, переходя от хоста к хосту, или, допустим, необычным способом пересылает большие объемы данных. В компании собирают всю соответствующую информацию, анализируют ее и вводят в модель глубокого обучения. Благодаря этому достигается возможность надежно прогнозировать вероятность того, что тот или иной вид трафика окажется вредоносным.
Такой анализ необходимо выполнять быстро, сократив до минимума время между распознаванием и реакцией. Искусственный интел
Искусственный интеллект и машинное обучение могут стать отличными помощниками испытывающим нехватку персонала группам безопасности, которым нужно быстрее и эффективнее реагировать на киберугрозы.
Уже давно стало ясно, что компаниям нужно в обязательном порядке реагировать на все возрастающее количество предупреждений систем безопасности. А с учетом скорости, с которой в 2017 году распространялись по миру атаки вирусов-вымогателей, и все более жестких законодательных требований реакция должна быть гораздо более быстрой. В условиях дефицита соответствующих специалистов компании обращаются к средствам машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации процессов безопасности.
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения угроз
В компаниях уже начали пользоваться искусственным интеллектом и машинным обучением для распознавания угроз безопасности и реагирования на них. Появились достаточно мощные инструменты, но нужно определиться, как включить их в общую стратегию кибербезопасности предприятия.
Например, в банке Barclays Africa применяют искусственный интеллект для обнаружения признаков компрометации систем в локальной корпоративной сети и в облаке. При этом требуется обработка гигантских объемов данных, а в связи с быстрым изменением мирового ландшафта угроз и растущим взаимодействием атакующих, для противостояния им необходимы самые передовые технологии и методы.
Внедрив машинное обучение, людям можно поручить задания, с которыми они справляются лучше машин. Сетуя на острый дефицит специалистов, в банке отмечают, что решать задачи безопасности вручную сегодня уже просто невозможно.
В компании Cadence Design Systems, предоставляющей инженерные услуги, внедрили системы непрерывного мониторинга угроз, помогающие защищать ее интеллектуальную собственность. Ежедневный трафик данных безопасности, поступающих от 30 тыс. оконечных устройств и 8,2 тыс. пользователей, составляет порядка 30-60 Гбайт, а аналитиков, которые их изучают, в компании всего 15. И это еще не все данные о сети, которые можно было бы обрабатывать, отмечают в Cadence, и, поскольку необходим анализ еще большего объема, приходится внедрять средства искусственного интеллекта, позволяющие более эффективно обнаруживать и устранять проблемы.
Для мониторинга поведения пользователей и систем, а также для управления доступом в Cadence пользуются соответствующими продуктами Aruba Networks, дочерней компании HPE. Как отмечают в Cadence, важным свойством платформы Aruba является то, что она работает по принципу обучения без учителя. Атаки меняются и становятся все сложнее, добавляют в компании: например, в течение какого-то времени может иметь место малозаметная вредоносная активность, которая лишь позднее даст злоумышленнику возможность украсть большой объем данных, инструменты же машинного обучения помогают обнаружить подобное.
Из-за перегруженности большими объемами данных по безопасности страдают даже некрупные компании. Например, у Daqri, производителя очков и шлемов дополненной реальности для архитекторов и специалистов производственных предприятий, в штате только 300 сотрудников, причем в центре обеспечения безопасности работает всего один человек. При этом процессы анализа и реагирования на события безопасности чрезвычайно трудоемкие.
С помощью средств искусственного интеллекта от компании Vectra Networks в Daqri ведут мониторинг трафика приблизительно 1,2 тыс. устройств, работающих в корпоративной среде. Автоматизированные средства способны заметить, когда кто-то выполняет сканирования портов, переходя от хоста к хосту, или, допустим, необычным способом пересылает большие объемы данных. В компании собирают всю соответствующую информацию, анализируют ее и вводят в модель глубокого обучения. Благодаря этому достигается возможность надежно прогнозировать вероятность того, что тот или иной вид трафика окажется вредоносным.
Такой анализ необходимо выполнять быстро, сократив до минимума время между распознаванием и реакцией. Искусственный интел
NYT: на рынке технологий ИИ наблюдается дефицит кадров
Крупнейшие технологические компании делают ставку на искусственный интеллект, разрабатывая голосовых помощников и самоуправляемые автомобили. Однако, как пишет New York Times, специалистов в области искусственного интеллекта не хватает. Чтобы заполучить их, IT-гиганты готовы выплачивать даже начинающим разработчикам нейросетей суммы, поражающие воображение. Как ни странно, но это только увеличивает дефицит ИИ-кадров.
По словам девяти сотрудников высокотехнологичных компаний, пожелавших остаться анонимными, даже выпускник аспирантуры в сфере ИИ может рассчитывать на зарплату от $300 000 до $500 000 в год. Это касается в том числе людей с меньшим уровнем образования и незначительным опытом работы. Наиболее известные же эксперты по ИИ получают доли в капитале компаний и заключают миллионные контракты на 4-5 лет — чтобы потом, подобно профессиональным спортсменам, продлить или перезаключить их на новых условиях. Больше всего ценятся руководители с опытом управления ИИ-проектами.
У взрывного роста зарплат ИИ-разработчиков несколько катализаторов. Во-первых, это производство автономных автомобилей, где традиционные автопроизводители конкурируют с Кремниевой долиной. Во-вторых, это инвестиции технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в создание голосовых помощников, умных домов и ИИ-модерацию соцсетей. Сфера ИИ все еще полна трудноразрешимыми проблемами, и в мире не существует достаточного числа квалифицированных сотрудников для их решения. По оценкам Element AI, независимой лаборатории в Монреале, во всем мире насчитывается менее 10 тысяч человек, обладающих достаточными навыками для серьезной работы с искусственным интеллектом.
Более того, гиганты индустрии сами провоцируют дефицит кадров. При таком небольшом количестве ИИ-специалистов они охотно нанимают лучших представителей академических кругов; таким образом, число профессоров, которые могут преподавать технологию студентам, падает. За последние годы ради работы в бизнесе свои посты покинули четыре самых известных ИИ-преподавателя Стэнфордского университета. Аналогичная картина наблюдается в Университете штата Вашингтон: шесть из 20 профессоров по искусственному интеллекту предпочли преподаванию работу в коммерческих компаниях. Лишь некоторые ученые находят способ пойти на компромисс и сохранить университетские посты, при этом ряд вузов идет им навстречу, позволяя разделить время между преподаванием и работой в бизнесе.
По мнению экспертов, поведение компаний рационально, хотя оно может отрицательно влиять на общество. Ситуацию иллюстрируют расходы Google на приобретенную ей в 2014 году британскую ИИ-лабораторию DeepMind: по имеющимся данным, в прошлом году на зарплаты персонала из 400 сотрудников тратилось $138 млн, то есть в среднем $345 000 на сотрудника. Небольшим компаниями трудно конкурировать с подобными цифрами. Чтобы выжить, они ищут таланты в неожиданных местах, например, нанимают физиков и астрономов, обладающих необходимыми математическими навыками. Другие стартапы нанимают разработчиков нейросетей из Азии и Восточной Европы, где такие специалисты пока не так сильно востребованы. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Крупнейшие технологические компании делают ставку на искусственный интеллект, разрабатывая голосовых помощников и самоуправляемые автомобили. Однако, как пишет New York Times, специалистов в области искусственного интеллекта не хватает. Чтобы заполучить их, IT-гиганты готовы выплачивать даже начинающим разработчикам нейросетей суммы, поражающие воображение. Как ни странно, но это только увеличивает дефицит ИИ-кадров.
По словам девяти сотрудников высокотехнологичных компаний, пожелавших остаться анонимными, даже выпускник аспирантуры в сфере ИИ может рассчитывать на зарплату от $300 000 до $500 000 в год. Это касается в том числе людей с меньшим уровнем образования и незначительным опытом работы. Наиболее известные же эксперты по ИИ получают доли в капитале компаний и заключают миллионные контракты на 4-5 лет — чтобы потом, подобно профессиональным спортсменам, продлить или перезаключить их на новых условиях. Больше всего ценятся руководители с опытом управления ИИ-проектами.
У взрывного роста зарплат ИИ-разработчиков несколько катализаторов. Во-первых, это производство автономных автомобилей, где традиционные автопроизводители конкурируют с Кремниевой долиной. Во-вторых, это инвестиции технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в создание голосовых помощников, умных домов и ИИ-модерацию соцсетей. Сфера ИИ все еще полна трудноразрешимыми проблемами, и в мире не существует достаточного числа квалифицированных сотрудников для их решения. По оценкам Element AI, независимой лаборатории в Монреале, во всем мире насчитывается менее 10 тысяч человек, обладающих достаточными навыками для серьезной работы с искусственным интеллектом.
Более того, гиганты индустрии сами провоцируют дефицит кадров. При таком небольшом количестве ИИ-специалистов они охотно нанимают лучших представителей академических кругов; таким образом, число профессоров, которые могут преподавать технологию студентам, падает. За последние годы ради работы в бизнесе свои посты покинули четыре самых известных ИИ-преподавателя Стэнфордского университета. Аналогичная картина наблюдается в Университете штата Вашингтон: шесть из 20 профессоров по искусственному интеллекту предпочли преподаванию работу в коммерческих компаниях. Лишь некоторые ученые находят способ пойти на компромисс и сохранить университетские посты, при этом ряд вузов идет им навстречу, позволяя разделить время между преподаванием и работой в бизнесе.
По мнению экспертов, поведение компаний рационально, хотя оно может отрицательно влиять на общество. Ситуацию иллюстрируют расходы Google на приобретенную ей в 2014 году британскую ИИ-лабораторию DeepMind: по имеющимся данным, в прошлом году на зарплаты персонала из 400 сотрудников тратилось $138 млн, то есть в среднем $345 000 на сотрудника. Небольшим компаниями трудно конкурировать с подобными цифрами. Чтобы выжить, они ищут таланты в неожиданных местах, например, нанимают физиков и астрономов, обладающих необходимыми математическими навыками. Другие стартапы нанимают разработчиков нейросетей из Азии и Восточной Европы, где такие специалисты пока не так сильно востребованы. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python