Новости искусственного интеллекта и технологий
  • Новости
  • Обзор сервисов
  • ИИ в искусстве
  • ИИ в бизнесе
  • ИИ в науке
  • ИИ в жизни
Категория:

ИИ в бизнесе

ИИ в бизнесеИИ в искусствеОбзор сервисов

Будущее за кадрами: взлёт спроса на профессии в сфере Искусственного интеллекта и нейросетей

admin 29.02.2024
admin


В эпоху цифровизации и стремительного развития технологических инноваций рынок труда претерпевает значительные изменения. Анализ текущих тенденций и прогнозы экспертов указывают на неизбежное увеличение спроса на ряд профессий в сфере искусственного интеллекта и информационных технологий в ближайшем будущем.

Промпт-инженер

Одной из ключевых фигур новой эры становится промпт-инженер. Этот специалист играет важную роль в интерактивном взаимодействии с генеративными нейросетями, такими как ChatGPT и Midjourney. Задача промпт-инженера заключается в тонком искусстве формулирования запросов, позволяющих достигать максимальной эффективности и точности ответов ИИ. Для успешной работы в этой области требуется не только глубокое понимание языков программирования и инструментов Big Data, но и умение мыслить креативно, предвидя возможные варианты развития событий при взаимодействии с ИИ.

Нейроиллюстратор

Нейроиллюстраторы открывают новые горизонты в области визуального контента, создавая уникальные баннеры, креативы для социальных сетей и иллюстрации с использованием ИИ. Эти специалисты сочетают в себе навыки работы с графическими редакторами и глубокое понимание механизмов графических нейросетей, что позволяет им воплощать в жизнь самые смелые и инновационные идеи.

AI-разработчик

AI-разработчики занимают центральное место в интеграции искусственного интеллекта в прикладное программное обеспечение. Их задача — создание умных систем, способных оптимизировать рабочие процессы, улучшать пользовательский опыт и открывать новые возможности для бизнеса. Высокая квалификация в программировании, глубокие знания в алгоритмах и методах машинного обучения являются ключевыми для достижения успеха в этой области.

ML/AI-researcher

ML/AI-researchers, или исследователи в области машинного обучения и искусственного интеллекта, стоят у истоков новых технологических решений. Они проводят фундаментальные и прикладные исследования, экспериментируют с новыми моделями ИИ, участвуют в научных конференциях и публикуют результаты своих работ, тем самым внося вклад в общий прогресс в сфере ИИ.

Согласно последним исследованиям, внедрение технологий больших данных, облачных вычислений и искусственного интеллекта способствует созданию новых рабочих мест, компенсируя исчезновение некоторых профессий из-за автоматизации. В ближайшие пять лет ожидается, что компании активно будут внедрять цифровые платформы, приложения, технологии образования, аналитику больших данных, интернет вещей, облачные решения, шифрование и кибербезопасность. Это создаст благоприятные условия для развития и востребованности новых профессий в сфере ИИ и ИТ, открывая перед специалистами неограниченные перспективы для роста и самореализации.



Источник

ИИ в бизнесе

Искусственный интеллект — в каждый смартфон!

admin 29.02.2024
admin


На Всемирном мобильном конгрессе, который недавно прошел в Барселоне, Виктор Чебышев из нашего Глобального центра исследований и анализа угроз (GReAT) рассказал, для чего несколько лет назад мы начали использовать искусственный интеллект в нашем мобильном защитном решении и чего нам удалось добиться с помощью этой технологии.

Краткая история эволюции мобильных зловредов

Сперва немного о том, как развивались вредоносные приложения для Android. Эта операционная система появилась в далеком 2007 году, а первый смартфон на ней, HTC Dream, поступил в продажу в 2008-м. Вирусописатели достаточно быстро освоили новую платформу, и уже в 2009 году появились первые вредоносные приложения для Android.

Правда, поначалу их было не очень много: в 2009 году «Лаборатория Касперского» обнаруживала порядка трех новых Android-угроз в месяц и Виктор Чебышев мог в одиночку справляться с этой работой, используя несложный антивирусный движок, основанный на сигнатурах.

В 2009 году в среднем мы обнаруживали три новых Android-зловреда в месяц

В 2009 году в среднем мы обнаруживали три новых Android-зловреда в месяц

Однако уже совсем скоро количество угроз выросло лавинообразно: уже в 2010 году мы в среднем обнаруживали более 20 000 новых Android-угроз в месяц. Сигнатурный движок с этим все еще справлялся, но времени на анализ вредоносных файлов стало уходить гораздо больше.

Популярность новой мобильной ОС быстро росла, а вместе с ней росло и количество новых Android-зловредов: в 2012 году мы в среднем обнаруживали 467 515 образцов в месяц. К этому моменту команда аналитиков, работающих с мобильными угрозами, выросла до четырех человек, а к сигнатурному движку добавился эвристический анализ и статистические методы. Но ресурсов все равно не хватало.

Ярким примером эволюции мобильных угроз может служить Fttkit: создатели этого трояна-дроппера рекламируют его как «автоматизированный сервис по защите андроид-приложений», а по сути предлагают другим вирусописателям сервис по предотвращению обнаружения их творений антивирусами. Работает это так: дроппер попадает на устройство жертвы, использует обфускацию, чтобы обмануть защитное решение, и устанавливает другого зловреда — как правило, банковский троян. Нам известны более 360 000 уникальных версий Fttkit — и это количество продолжает расти.

AI в мобильном защитном решении

Для того чтобы перелопатить вручную такое количество образцов вредоносных программ, требовалось бы постоянно наращивать штат сотрудников, а самое главное — на анализ все равно уходила бы куча драгоценного времени, в течение которого пользователи могли бы пострадать от нового зловреда.

И вот тут на помощь вирусным аналитикам и приходят технологии машинного обучения — они позволяют существенно сэкономить время и ресурсы, которые требуются для поиска зловредов.

Однако у этих технологий есть и недостаток — они сравнительно ресурсоемкие, то есть от их использования прямо на устройстве может снижаться производительность и уменьшаться время работы от батареи. Чтобы снизить этот эффект до минимума, мы используем гибридный вариант: на самом смартфоне производятся те операции, которые требуют минимальных ресурсов, после чего данные отправляются в облако и уже там проходят «тяжелую» обработку. В итоге удается обеспечить надежность защиты и скорость реакции на новые угрозы при минимальном влиянии на производительность смартфона, и как следствие, без особого ущерба для времени работы от батареи.

Вот чего нам удалось добиться благодаря внедрению машинного обучения в Kaspersky Internet Security для Android:

  • На данный момент вердикт, поставленный с помощью технологий машинного обучения в нашей защите для Android — DangerousObject.AndroidOS.GenericML, входит в тройку самых распространенных, с ним детектируются 6,63% всех обнаруживаемых нашими продуктами зловредов для этой операционной системы.
Вердикт, поставленный с помощью технологий машинного обучения, входит в тройку самых распространенных

Вердикт, поставленный с помощью технологий машинного обучения, входит в тройку самых распространенных

  • И самое главное: порядка 33% всех новых Android-угроз наши мобильные продукты обнаруживают с помощью AI.

Все это стало возможным благодаря сочетанию нескольких факторов. Во-первых, у нас есть обширная база мобильных угроз, которую мы собираем еще с 2009 года. Во-вторых, у нас есть исследователи мобильных угроз с уникальным опытом. В-третьих, у нас есть специалисты по машинному обучению, эффективно внедряющие эти технологии в наши продукты. Все это в совокупности позволяет нашим мобильным защитным решениям неизменно лидировать в независимых тестах одновременно и по эффективности защиты, и по производительности.



Источник

  • 1
  • …
  • 3
  • 4
  • 5

Свежие записи

  • GPT-5
  • Фестиваль Original+ представляет программу конкурса «Номинация Инновация»
  • Luma представила ИИ-агентов для креативной индустрии
  • Объявлены победители XVII Национальной премии «Большая цифра»
  • Заменит ли ИИ преподавателей через 5 лет?

About Me

About Me

Designer

Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus sit voluptatem accusantium dolor emque.

Keep in touch

Facebook Twitter Instagram Pinterest Behance Youtube

Popular Posts

  • 1

    Openai-Anpropic Cross-тесты подвергают риски джейлбрейка и неправильного использования-что предприятия должны добавить к оценкам GPT-5

  • 2

    Попытки Маск политизировать его AI Grok плохи для пользователей и предприятий — вот почему

  • 3

    Конец эры программистов: Перспективы и вызовы в эпоху искусственного интеллекта

  • 4

    Эффективное использование голосовых ИИ-инструментов: Yandex SpeechKit, Sber SaluteSpeech и другие

  • 5

    Новая архитектура искусственного интеллекту

  • 6

    Web Design Trends For “Start Here” Pages

Рубрики

  • App Design (6)
  • UI/UX (7)
  • Web Design (7)
  • ИИ в бизнесе (42)
  • ИИ в жизни (34)
  • ИИ в искусстве (66)
  • ИИ в науке (43)
  • Новости (255)
  • Обзор сервисов (34)
  • Pinterest
  • Youtube
  • Email
  • Vk
  • Yandex

@2025 - All Right Reserved. Designed and Developed by PenciDesign

Новости искусственного интеллекта и технологий
  • Новости
  • Обзор сервисов
  • ИИ в искусстве
  • ИИ в бизнесе
  • ИИ в науке
  • ИИ в жизни