ПРЕЗЕНТАЦИЯ (МАЛЬЦЕВА)

1.

ПРОЕКТ
Тема: «Профессия будущего — AI-инженер»

2.

ПРОЕКТ
Тема: «Профессия будущего — AI-инженер»

3.

ВВЕ
Технологии искусственного
интеллекта развиваются
быстро и становятся частью
повседневной жизни. Эта
профессия востребована в
разных сферах. Проект
актуален для понимания
будущих возможностей и
требований.
ДЕНИЕ

4.

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ
Важно понять, какие навыки
нужны для этой профессии.
Также необходимо
выяснить, как эта профессия
влияет на будущее.

5.

цель:
изучить профессию
AI инженера,
определить её
особенности,
требования и
перспективы.

6.

цель:
изучить профессию
AI инженера,
определить её
особенности,
требования и
перспективы.
задачи:
1)Изучить теоретические основы
искусственного интеллекта
2)Рассмотреть требования к
специалистам в области AI
3)Проанализировать
перспективы развития профессии
AI инженера
4)Сравнить плюсы и минусы
5) Подвести итоги

7.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Профессия AI-инженер
Гипотеза
Подходит ли мне такая
профессия как AI-инженер?

8.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Профессия AI-инженер
Гипотеза
Подходит ли мне такая
профессия как AI-инженер?

9.

ИСТОРИЯ

10.

ИСТОРИЯ
В 1943 году Уоррен Мак-Каллок и Уолтер
Питтс предложили математическую модель
искусственного нейрона, а в 1950 году Алан
Тьюринг описал процедуру для определения
способности машины мыслить, известную
как Тест Тьюринга.
Официальным рождением ИИ как научной
области считается Дартмутский семинар
1956 года, где Джон Маккарти предложил
термин «искусственный интеллект».
2010-е — наши дни: Революция глубокого
обучения. Прорывная точность нейросети
AlexNet в конкурсе ImageNet в 2012 году
положила начало «революции глубокого
обучения». Это привело к взрывному росту
спроса на специалистов и окончательному
формированию профессии в её
современном виде.

11.

ХАРАКТЕРИСТИКА
Специалист по искусственному интеллекту (AI-специалист)
— это профессионал, который занимается созданием,
обучением и внедрением систем, способных имитировать
когнитивные функции человека, такие как обучение, анализ
данных и принятие решений

12.

рынок
тру да

13.

Востребованость
Оптимизац
ия затрат и
автоматиза
ция
Массовое
внедрение
генеративног
о ИИ
Конкурентн
ое
преимущест
во
Мультидисц
иплинарнос
ть (ИИ
нужен
везде)
Работа с
«Большими
данными»
Острый
дефицит
квалифици
рованных
кадров

14.

Востребованость
Оптимизац
ия затрат и
автоматиза
ция
Массовое
внедрение
генеративног
о ИИ
Конкурентн
ое
преимущест
во
Мультидисц
иплинарнос
ть (ИИ
нужен
везде)
Работа с
«Большими
данными»
Острый
дефицит
квалифици
рованных
кадров

15.

Востребованость
Оптимизац
ия затрат и
автоматиза
ция
Массовое
внедрение
генеративног
о ИИ
Конкурентн
ое
преимущест
во
Мультидисц
иплинарнос
ть (ИИ
нужен
везде)
Работа с
«Большими
данными»
Острый
дефицит
квалифици
рованных
кадров

16.

Востребованость
Оптимизац
ия затрат и
автоматиза
ция
Массовое
внедрение
генеративног
о ИИ
Конкурентн
ое
преимущест
во
Мультидисц
иплинарнос
ть (ИИ
нужен
везде)
Работа с
«Большими
данными»
Острый
дефицит
квалифици
рованных
кадров

17.

Высокая востребованность и
зарплата
Высокая ответственность и
непредсказуемость
Удаленная работа и гибкость
Необходимость учиться всю жизнь
Интеллектуальный вызов
Дороговизна ресурсов
Междисциплинарность
Высокий порог входа
Влияние на будущее
Рутина с данными

18.

МЕСТО РАБОТЫ
Технологические компании —
гиганты, такие как Google,
Яндекс, ВКонтакте, Apple и
Microsoft, а также множество
стартапов, активно используют
ИИ в своих продуктах и
услугах.

19.

МЕСТО РАБОТЫ
Здравоохранение — ИИ
используют для анализа
медицинских изображений,
предсказания заболеваний,
персонализации лечения

20.

МЕСТО РАБОТЫ
Финансы — банки,
инвестиционные фонды и другие
финансовые учреждения
используют ИИ для анализа
рисков, автоматизации торговли
и предоставления
персонализированных
финансовых рекомендаций

21.

МЕСТО РАБОТЫ
Автомобильная промышленность
— разработка автономных
автомобилей, оптимизация
производственных линий,
предсказание неисправностей

22.

МЕСТО РАБОТЫ
Торговля — ИИ используют для
оптимизации логистики,
автоматизации складов,
персонализации рекомендаций
для клиентов.

23.

МЕСТО РАБОТЫ
Исследовательские учреждения и
академическая сфера — работа
над новейшими разработками и
исследованиями в области ИИ.

24.

Начинающие специалисты (Junior):
60 000—120 000 рублей в месяц.
Специалисты среднего уровня
(Middle): 150 000—330 000 рублей.
Опытные специалисты
(Senior/Lead): 300 000—500 000
рублей, в ведущих компаниях
может достигать 600 000 рублей и
выше

25.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

26.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

27.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

28.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

29.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

30.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

31.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

32.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

33.

НАВЫКИ
Программирование
Глубокое понимание принципов работы различных
алгоритмов
Работа с данными
Аналитическое и критическое мышление.
Способность к решению сложных и нетривиальных задач.
Коммуникативные навыки
Готовность к непрерывному обучению .
Терпение, скрупулёзность и внимание к деталям.
Умение работать в команде

34.

УЧЕБНЫЕ ЗАВЕДЕНИЯ
Самарский государственный технический университет
(СамГТУ)
Поволжский государственный университет
телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ)
IT-колледже «Хекслет»
Университет «Иннополис»
Университет «Синергия»
НИУ ВШЭ (Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»)
СПбГУ (Санкт-Петербургский государственный
университет)
МФТИ (Московский физико-технический институт)
207
По вступительным
экзаменам
3,8( платно)
265
101(платно)
289
232
272

35.

МАТЕМАТИКА
РУССКИЙ ЯЗЫК
ИНФОРМАТИКА
ФИЗИКА
АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК

36.

ВРЕМЯ ОБУЧЕНИЯ
В среднем, после
окончании школы,
учеба в университете
занимает от 2 до 4 лет.
По курсам можно
обучиться около 3
месяцев

37.

Благодарю за внимание!