Deep Learning інженер

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 3.00 [2 Голоси(ів)]

Деталі: Останнє оновлення: Неділя, 04 червня 2023, 12:56

Розробником нейронних мереж називають фахівця, який займається створенням штучних нейронних мереж під різні прикладні задачі.

ЗМІСТ:

Історія професії
Особливості професії
Обов'язки
Важливі якості
Навички та знання
Перспективи та кар'єра
Навчання

Історія професії

Вперше спробу формалізації нейронної мережі зробили 1943 року. Вчені Уоррен Мак-Каллок та Уолтер Піттс спільними зусиллями написали статтю про логічне обчислення людських ідей та нервової активності.

Створення нейронних мереж є надзвичайно важливим для людства. Це один із ключових кроків на шляху до створення повноцінного штучного інтелекту. Тому сьогодні професія deep learning інженер є перспективною, затребуваною та добре оплачуваною.

Особливості професії

Глибоке навчання (deep learning) - це підобласть машинного навчання, що передбачає вивчення низки методів навчання штучних нейронних мереж.

Методи машинного та глибокого навчання знаходять широке застосування, починаючи від прогнозування та обробки природної мови до комп'ютерного зору.

Сьогодні нейронні мережі активно проникають не лише у бізнес та сферу IT, а й у повсякденне життя людства. З їхньою допомогою можна в найкоротші терміни здійснювати обробку фото та відео у додатках, пошук людей у різних соціальних мережах з фотографії, і навіть імітацію рукописного тексту. Це лише невелика частина завдань, які можна вирішити за допомогою нейронних мереж. При цьому з їхньою допомогою вдається успішно вирішувати складні завдання в економіці, статистиці, хімічних та біологічних дослідженнях.

Основними достоїнствами зазначеної професії прийнято вважати її престиж, високий рівень заробітку та можливість знати актуальні тенденції у сфері IT-технологій. Кваліфіковані фахівці ніколи не залишаться без роботи і можуть претендувати на працевлаштування у багато престижних компаній.

Недоліками є значні розумові навантаження та сидяча робота, що несприятливо позначається на функціонуванні опорної системи.

Обов'язки

Професія deep learning інженер включає такі посадові обов'язки:

розробка архітектури нейромереж для вирішення конкретних завдань;
навчання нейронних мереж із використанням попередньо підготовлених прикладів;
реалізація алгоритмів машинного навчання;
візуалізація даних;
оптимізація наявних мережевих моделей;
пошук максимально відповідного певного завдання архітектури нейромереж з її подальшою адаптацією під задані обчислювачі;
вивчення та аналітика сфери, для якої необхідно створити нейромережу з урахуванням можливих ризиків впровадження останньої на конкретній ділянці;
розробка ПЗ, що супроводжує нову нейронну мережу, і підтримує її;
програмування перспективних систем штучного інтелекту з урахуванням машинного навчання.

Важливі якості

Необхідні якості, які має мати Deep Learning інженер:

відповідальність;
аналітичний склад розуму;
працьовитість;
наполегливість;
скрупульозність;
уважність;
наполегливість;
акуратність;
пунктуальність;
хороша пам'ять;
стресостійкість;
комунікабельність;
цілеспрямованість;
навченість;
працездатність.

Навички та знання

Deep Learning інженер - це фахівець, який повинен знати ази математики, матаналізу, математичної статистики та теорії ймовірностей. Необхідно досконало володіти основними мовами програмування до роботи з великим обсягом інформації. Додатково, треба вміти правильно здійснювати підготовку даних для подальшого дослідження, навчитися відновлювати значення, проводити скейлінг і кодування, щоб успішно вирішувати завдання досліджень.

У роботі не обійтися без знання англійської.

Перспективи та кар'єра

Місцем роботи deep learning інженера є:

IT-компанії;
фірми, які займаються робототехнікою;
організації - розробники продуктів для сфери розваг;
лабораторії вузів/НДІ;
профільні комерційні організації.

Навчання

Deep Learning інженер - це професія, що передбачає наявність вищої освіти в галузі IT або математики. Поліпшити існуючі навички можна, закінчивши профільні курси. Вивчення спеціальної літератури дозволяє отримати нові знання.