[[My_notes]]

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ, который позволяет системам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без прямого программирования. Эта технология стимулирует инновации в самых разных отраслях от здравоохранения до финансов.

Ключевые навыки:

• Обучение с учителем: Модели обучаются на размеченных данных. Метод применяется для задач классификации и регрессии.
• Обучение без учителя: Метод предполагает работу с неразмеченными данными и используется, например, для задач кластеризации и снижения размерности.
• Обучение с подкреплением: Модели учатся принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Применяется в игровом ИИ и робототехнике.
• Глубокое обучение: Использует нейросети для обработки сложных данных. Широко применяется в распознавании изображений и речи.

Применение навыков:

• Предиктивная аналитика: Прогнозирование будущих трендов на основе исторических данных.
• Рекомендательные системы: Персонализация пользовательского опыта, например рекомендации товаров или контента.
• Обнаружение мошенничества: Выявление аномалий и подозрительных действий в финансовых транзакциях.
• Медицинская диагностика: Помощь врачам в анализе медицинских изображений и данных пациентов.

Ресурсы:

• Coursera и edX: Множество курсов по машинному обучению от ведущих университетов, таких как Массачусетский технологический институт и Гарвард.
• Kaggle: Международная платформа соревнований по дата-сайенс для тренировки навыков ML.

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. С развитием голосовых ассистентов и чат-ботов спрос на навыки NLP растёт.

Ключевые навыки:

• Классификация текста: Определение категории текста на основе его содержания.
• Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски текста.
• Генерация текста: Порождение текстов высокого качества, например кода, статей или стихов.
• Машинный перевод: Перевод текста с одного языка на другой.

Применение навыков NLP:

• Чат-боты и виртуальные ассистенты: Создание диалоговых ИИ-систем.
• Извлечение информации: Выделение ключевой информации из текстов.
• Резюмирование текста: Создание краткого конспекта длинных текстов.
• Языковое моделирование: Генерация текста, например кода.

Ресурсы:

• Hugging Face: Платформа для работы с передовыми NLP-моделями.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию. Эта технология используется в беспилотных транспортных средствах, системах наблюдения и других сферах.

Ключевые навыки:

• Классификация изображений: Определение категории изображения.
• Обнаружение объектов: Выявление и локализация объектов на изображении.
• Сегментация изображений: Разделение изображения на части, характеризующие отдельные смысловые объекты.
• Генерация изображений: Создание новых изображений с нуля.

Применение:

• Самоуправляемые автомобили: Обеспечение способности «видеть» и анализировать окружающую среду.
• Анализ медицинских изображений: Диагностика заболеваний.
• Распознавание лиц: Идентификация личности по чертам лица.
• Дополненная реальность: Наложение цифровой информации на реальный мир.

Ресурсы:

• OpenCV: Открытая библиотека для работы с компьютерным зрением.
• Udacity: Курсы по компьютерному зрению.

Генеративный ИИ

Генеративные модели ИИ открывают новые возможности в создании контента, дизайне и решении задач.

Ключевые навыки:

• Промпт-инжиниринг: Формулирование эффективных запросов к ИИ-моделям.
• Файн-тюнинг моделей: Настройка предобученных моделей под конкретные задачи для улучшения результатов.
• Программирование: Ускорение написания кода.
• Этика: Риск предвзятости генеративного ИИ и злоупотребления моделями.

Ресурсы:

• W3Schools: Основы работы с запросами для генеративного ИИ.
• Google AI Essentials: Углубленное руководство по работе с генеративным ИИ с упором на промпт-инжиниринг.

Кибербезопасность

Киберугрозы становятся всё сложнее, поэтому специалисты по кибербезопасности сейчас нарасхват. По данным CyberSeek, имеющихся ИБ-специалистов хватит, чтобы закрыть лишь 83% вакансий в сфере.

Ключевые навыки:

• Сетевая безопасность: Защита сетевой инфраструктуры от атак.
• Безопасность приложений: Обеспечение защиты ПО.
• Реагирование на инциденты: Быстрая реакция на утечки данных и кибератаки.
• Цифровая криминалистика: Расследование киберпреступлений.

Ресурсы:

Инженерия данных

Дата-инженеры отвечают за создание и поддержку инфраструктуры для обработки данных, что позволяет аналитикам и учёным извлекать полезные инсайты. Такие специалисты крайне ценны на фоне активного использования анализа данных в бизнесе.

Ключевые навыки:

• Моделирование данных: Проектирование структур данных.
• Интеграция данных: Объединение данных из различных источников.
• Хранилища данных: Создание централизованных систем для хранения информации.
• Облачная инженерия данных: Работа с облачными платформами AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.

Ресурсы:

Облачные технологии

Облачные вычисления кардинально изменили подходы к ведению бизнеса. Компании по всему миру используют платформы вроде AWS, GCP и Azure, а специалисты с соответствующим опытом могут рассчитывать на высокооплачиваемые должности.

Ключевые навыки:

• Инфраструктура как код (IaC): Автоматизация развёртывания инфраструктуры.
• Бессерверные вычисления: Создание приложений без необходимости управления серверами.
• Контейнеризация: Упаковка приложений в контейнеры.
• Облачная безопасность: Защита облачных ресурсов.

Ресурсы:

Малокодовая/бескодовая разработка

Платформы low-code/no-code позволяют создавать приложения тем, кто не имеет глубоких знаний программирования. Такие платформы становятся всё мощнее благодаря ИИ и ускоряют процесс разработки.

Ключевые навыки:

• Овладение платформами: Bubble, Appian, OutSystems.
• Автоматизация процессов: Устранение рутинных задач.
• Проектирование пользовательских интерфейсов: Создание удобных для пользователя приложений.
• Интеграция данных: Подключение источников данных к приложениям.

Ресурсы:

• Codecademy: Качественное введение в работу с no-code и low-code платформами.