Разработчик искусственного интеллекта (ai developer)
AI developer - очень продвинутая и востребованная профессия. С каждым годом популярность ее возрастает. Это связано с тем, что эти специалисты многопрофильны. Профессионал - ценный кадр любой бизнес-компании.
С уверенностью можно сказать, это профессия будущего, которая все больше завоевывает популярность, как у специалистов, так и у работодателей. Ее представитель может сделать прекрасную карьеру, так как рынок еще не заполнен конкурентами. Если специалист имеет хорошие навыки и стремится к самосовершенствованию, то он всегда будет в центре событий и найдет себе работу.
Программист Искусственного Интеллекта отвечает за оживление NPC в соответствии с тем, как дизайнеры хотят, чтобы они себя вели.
Часто написание AI ложится на плечи Разработчиков Геймплея, особенно если в игре очень примитивный AI, который работает прямолинейно и мало влияет на геймлпей. Однако, если игра напрямую завязана на взаимодействие с ИИ, как например, в шутерах, гонках или RTS, современная планка качества игр просто не даст шанса стать популярной игре с предсказуемыми, нереалистичными, скучными или глупыми ботами.
Помимо написания логики в лоб, существует два самых популярных подхода к гибкому заданию поведения искусственного интеллекта — это Behaviour Tree или GOAP.
Эти два алгоритма покрывают множество, но не все задачи стоящие перед Разработчиком искусственного интеллекта, по крайней мере не в чистом виде. Разработчик Искусственного Интеллекта должен интересоваться и изучать как искусственный интеллект устроены в других играх, следить за трендами и много экспериментировать, пытаясь сделать ботов в своей игре более живыми.
Создание, тестирование и развертывание моделей ИИ, а также поддержка базовой инфраструктуры ИИ — все это часть работы разработчика ИИ. Это специалисты по решению проблем, которые могут переключаться между традиционной разработкой программного обеспечения и приложениями машинного обучения. Чтобы лучше понять эту функцию, необходимо иметь базовое представление о машинном обучении. Одним словом, машинное обучение — это относительно новый способ решения некоторых исторически непростых задач в области компьютерных наук, таких как создание программы, способной корректно распознавать рукописный текст.
Работа разработчика ИИ предполагает глубокое понимание проблемы. Искусственный интеллект в основном используется для поиска решений проблем. В результате для разработчика искусственного интеллекта крайне важно понять проблему, чтобы использовать ИИ для помощи в поиске решения. Есть несколько препятствий, с которыми сталкиваются все сектора; искусственный интеллект помогает найти решение, которое может появиться только тогда, когда проблема полностью изучена. Иными словами, разработчик ИИ должен понимать бизнес-проблемы, представлять технологические препятствия и области применения технологий ИИ.
Ключевым аспектом профиля разработчика искусственного интеллекта является поиск решения. У одной проблемы теперь может быть несколько решений. Ответственность за определение правильного или наиболее подходящего решения данной проблемы лежит на разработчике, поскольку это поможет организации решить проблему наиболее эффективным способом. В результате для разработчика ИИ очень важно выяснить, какая проблема является наиболее важной или актуальной.
Инженер ИИ необходим для создания необходимых моделей машинного обучения или прототипов приложений с использованием заданных подходов ИИ, а также для обеспечения совместимости проблемы и решения. По мере того, как отрасли становятся цифровыми или широко используют искусственный интеллект, возникает множество технических проблем и препятствий. Для разработчика ИИ очень важно создавать технологические решения для устранения этих препятствий и решения таких проблем, чтобы сделать процесс более эффективным.
Программное обеспечение ИИ может использоваться для решения различных бизнес-задач.
Проектирование, разработка, внедрение и мониторинг систем ИИ.
Объясните обещания и ограничения систем ИИ руководителям проектов и заинтересованным сторонам.
Создайте архитектуру для приема и преобразования данных.
Ищите инновационные технологии искусственного интеллекта для внедрения в бизнес.
Когда дело доходит до внедрения систем ИИ, обучайте свои команды.
Обработка и анализ больших данных.
Проведение исследований в той сфере, для которой создается нейронная сеть.
Подготовка прототипа, проектирование архитектуры системы на основе искусственного интеллекта.
Написание и рефакторинг программного кода.
Оценка качества и тестирование модели искусственного интеллекта, контроль за ее работой, поиск и устранение ошибок.
Создание аналитических, рекомендательных и прогнозных систем, чат-ботов и интеллектуальных приложений.
Разработка алгоритмов машинного перевода, компьютерного зрения, обработки сигналов и естественного языка.
Аналитика роботизированных процессов.
Конкретные обязанности специалиста в области искусственного интеллекта зависят от того, в какой области он работает: торговля, медицина, информационные технологии и пр.
Чтобы стать специалистом по искусственному интеллекту, нужно знать на углубленном уровне разные разделы математики: теорию вероятности, статистику, математический анализ и линейную алгебру.
А также AI-разработчик должен обладать следующими знаниями и навыками:
Языки программирования такие как Python, Java, Ruby или C/C++.
Популярные фреймворки Питон для – Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matpotlib.
Инструменты для разработки и обучения нейросетей – Keras, Tensolflow, PyTorch.
Базы данных и язык запросов SQL .
Алгоритмы построения рекомендательных систем.
Методы машинного обучения, технологии компьютерного зрения или обработки естественного языка (NLP).
Программы для визуализации данных, например, Tableau или Power BI.