Архитектор в области искусственного интеллекта – это специалист, ответственный за проектирование и разработку системы, которая использует технологии и методы искусственного интеллекта для решения конкретных задач. Он занимается созданием архитектурных решений, определением компонентов и принципов работы системы, а также оценкой ее производительности и эффективности.
Функциональное назначение архитектора в области искусственного интеллекта включает следующие аспекты:
- Анализ и понимание потребностей: Архитектор ИИ работает непосредственно с заказчиками или заинтересованными сторонами для определения требований к системе ИИ. Он анализирует текущие проблемы и задачи, которые должна решать система, и связывает их с возможностями и технологиями ИИ.
- Разработка архитектуры системы ИИ: Архитектор ИИ проектирует общую архитектуру системы, определяет компоненты, модули и их взаимодействие. Он создает детальные планы и спецификации для реализации системы ИИ, учитывая требования к производительности, масштабируемости, надежности и безопасности.
- Выбор и интеграция технологий ИИ: Архитектор ИИ исследует и оценивает различные технологии и методы ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Он выбирает наиболее подходящие технологии для решения конкретных задач и интегрирует их в систему.
- Разработка моделей и алгоритмов ИИ: Архитектор ИИ разрабатывает модели и алгоритмы ИИ, которые позволяют системе анализировать данные, извлекать знания, прогнозировать результаты и принимать решения. Он оптимизирует и адаптирует эти модели для достижения максимальной производительности.
- Оценка и оптимизация системы ИИ: Архитектор ИИ проводит тестирование и оценку производительности системы ИИ, чтобы убедиться, что она работает эффективно и соответствует ожиданиям. Он также отвечает за оптимизацию системы для повышения производительности, точности и надежности.
Входная диагностика состоит из решения тестового задания из 20 вопросов. Слушатель выбирает утверждения, которые он считает верными.
Требования к уровню подготовленности, определяемому контрольно-измерительными материалами.
Слушатели должны обладать следующими знаниями, умениями и владеть навыками:
Умение писать программы на каком-либо императивном языке программирования (Java, Python, JavaScript и т.п.).
Python
Знание синтаксиса языка.
Понимание базовых структур данных.
Иметь базовое представление о работе популярных алгоритмов (бинарный поиск, рекурсия и т. д.).
Базовое представление о скорости работы алгоритмов.
Иметь базовое представление о работе с модулем Pandas и Numpy.
Инфраструктура
Умение работать с командной строкой.
Знание базовых команд Linux.
Навыки работы с Git.
Базовое знание Docker.
SQL
Знание базового синтаксиса (SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING).
Умение составлять подзапросы и делать все виды JOIN.
Навык работы с вложенными запросами.
Машинное обучение
Знание классических моделей (линейные модели и решающие деревья)
Знание классических метрик качества модели (accuracy, MSE, RMSE).
Базовое знание.
Требования к уровню подготовленности, определяемому контрольно-измерительными материалами.
Слушатели должны обладать следующими знаниями, умениями и владеть навыками:
Умение писать программы на каком-либо императивном языке программирования (Java, Python, JavaScript и т.п.).
Python
Знание синтаксиса языка.
Понимание базовых структур данных.
Иметь базовое представление о работе популярных алгоритмов (бинарный поиск, рекурсия и т. д.).
Базовое представление о скорости работы алгоритмов.
Иметь базовое представление о работе с модулем Pandas и Numpy.
Инфраструктура
Умение работать с командной строкой.
Знание базовых команд Linux.
Навыки работы с Git.
Базовое знание Docker.
SQL
Знание базового синтаксиса (SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING).
Умение составлять подзапросы и делать все виды JOIN.
Навык работы с вложенными запросами.
Машинное обучение
Знание классических моделей (линейные модели и решающие деревья)
Знание классических метрик качества модели (accuracy, MSE, RMSE).
Базовое знание.
