Университет искусственного интеллекта: перспективы и вызовы

Искусственный интеллект является одним из главных технологических достижений XXI века. С его помощью компьютеры стали способными анализировать данные, обучаться, принимать решения и выполнять задачи, которые раньше требовали присутствия человека. ИИ не только меняет бизнес-модели и процессы в различных отраслях, но и вносит значительные изменения в общество в целом.

189 просмотров

Влияние ИИ на бизнес и общество

Искусственный интеллект эволюционирует способы, которыми бизнес организовывал свою деятельность. От банковского сектора, где ИИ помогает автоматизировать процессы, до здравоохранения, где помогает в диагностике и лечении заболеваний — технология проникает в различные области нашей жизни. Он предлагает эффективные решения, оптимизирует бизнес-процессы и создает новые возможности для развития компаний.

С развитием ИИ возникла необходимость в подготовке нового поколения специалистов, обладающих широкими знаниями и практическими навыками в области машинного обучения, глубокого обучения, анализа данных и других аспектов ИИ. Традиционные университеты не всегда могут удовлетворить этот спрос, поэтому появляются новые курсы, школы и т.д. Например, Университет искусственного интеллекта, о котором я еще сегодня расскажу.

Уже сегодня ИИ доказал свою эффективность во многих областях. В медицине и здравоохранении, он помогает врачам в диагностике и прогнозировании лечения, что способствует повышению точности и скорости медицинских диагнозов, а также улучшению результатов лечения. В финансовой сфере, ИИ используется для анализа рынка и прогнозирования трендов для принятия эффективных решений инвесторами. В производстве и автоматизации, помогает оптимизировать процессы производства, снижать затраты и увеличивать производительность. В образовании, искусственный интеллект предлагает новые методы обучения, учитывая индивидуальные потребности студентов.

Первые шаги в исследовании ИИ были сделаны еще в 1950-х годах, когда ученые начали задаваться вопросом: возможно ли создать машину, способную обучаться и принимать решения, подобно человеку? Изначально фокус был на разработке программ, выполняющих определенные задачи, таких как шахматы или проверка грамматических ошибок. Однако с развитием технологий исследователи перешли от узких систем ИИ к более общим моделям, которые могут работать с разнообразными типами данных и задачами.

Сегодня искусственный интеллект проникает во все сферы жизни. От медицины и автомобильной промышленности, до финансов и образования, ИИ стал неотъемлемой частью нашей современной реальности. Он широко используется для анализа данных, распознавания образов, автоматизации процессов и многого другого.

Принципы и технологии искусственного интеллекта

Искусственный интеллект базируется на концепции машинного обучения, которое позволяет компьютерным программам извлекать знания из данных и обучаться на их основе. С помощью алгоритмов и статистических методов, машины способны распознавать паттерны, делать прогнозы и совершать действия, основываясь на полученных знаниях.

В настоящее время основными технологиями искусственного интеллекта являются нейросети и глубокое обучение. Нейросети, моделирующие работу нервной системы, способны анализировать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности. Глубокое обучение представляет собой метод обучения нейросетей, в котором данные проходят через несколько слоев, позволяя моделям учиться на более абстрактном уровне.

Однако, важно отметить, что искусственный интеллект не сводится только к нейросетям и глубокому обучению. Существуют и другие методы, такие как генетические алгоритмы, экспертные системы и правила вывода, которые также применяются в разработке ИИ.

Как получить образование в области искусственного интеллекта?

В современном мире искусственный интеллект играет все более важную роль в различных сферах. Если вы хотите получить знания и навыки в этой области, то университет искусственного интеллекта является лучшим местом для достижения ваших целей. Изучим подробнее, почему это так.

Крупнейший университет в сфере искусственного интеллекта

Университет искусственного интеллекта https://neural-university.ru/ — это самое крупное учебное заведение в России и СНГ, специализирующееся исключительно на AI. С более чем 5-летним опытом на рынке и более чем 6000 студентами, этот университет является настоящим лидером в своей области.

Уникальная образовательная программа, одобренная экспертами

Одним из ключевых достоинств университета является его образовательная программа, которая была одобрена Российской академией наук и другими ведущими экспертными организациями. Это обеспечивает высокое качество обучения и гарантирует, что вы получите актуальные и современные знания в области искусственного интеллекта.

Стажировки: реальные проекты и ценный опыт

Но что делает университет искусственного интеллекта по-настоящему уникальным, так это его формат обучения студентов — стажировки. Это единственная образовательная платформа, которая предоставляет студентам возможность разрабатывать реальные проекты по искусственному интеллекту для крупных заказчиков уже с первых месяцев курса. Студенты уже создали более 40 проектов для таких известных компаний, как Совкомбанк, Ростелеком, Самолет, Камаз, РУДН и другие. Это дает студентам уникальный опыт, ценное резюме и портфолио, а также возможность научиться работать в команде и взаимодействовать с крупными заказчиками.

Успехи студентов: чемпионы хакатонов и востребованные специалисты

Студенты УИИ демонстрируют выдающиеся результаты в мире AI. Они являются чемпионами крупнейших хакатонов страны, таких как Цифровой прорыв и Лидеры цифровой трансформации, где они занимают призовые места уже более трех лет. Это доказывает, что обучение в университете дает студентам не только теоретические знания, но и практические навыки, которые помогают им стать востребованными специалистами в индустрии AI.

Гарантия трудоустройства

Еще одно преимущество университета искусственного интеллекта — это гарантия трудоустройства для каждого студента. Данная гарантия зафиксирована в договоре и дает студентам уверенность в своем будущем. Университет постоянно заключает новые соглашения о трудоустройстве с различными компаниями. Выпускники уже успешно трудоустроены в Huawei, Яндекс, DELL, Банк Открытие, ВТБ, Роскосмос и другие.

Компания-разработчик: создание сервисов и фреймворков для ИИ

Neural University не является просто школой — это настоящая компания-разработчик в области AI. Они создают свои фреймворки и сервисы, такие как Terra AI — создание нейронок без навыков программирования, нужна будет только мышка в графическом редакторе. Это дает студентам возможность не только изучать, но и работать с передовыми технологиями в сфере искусственного интеллекта.

Обучение для всех: без опыта и математических знаний

Замечательно и то, что обучение в университете искусственного интеллекта доступно каждому. Успешно обучаются и получают востребованные навыки не только программисты, но и люди без опыта работы и знания математики. По статистике, 80% выпускников университета искусственного интеллекта не являются программистами и все же смогли успешно освоить область AI.

Доступная стоимость и удобная система рассрочек

Еще одним преимуществом УИИ является доступность образования, наряду с демократичной ценовой политикой. Университет предлагает гибкую систему рассрочек для оплаты обучения.

Бесплатный интенсив и новейшие знания по ИИ

Если вы все еще сомневаетесь, то университет предлагает бесплатный трехдневный интенсив, на котором уже более 25 000 человек получили новейшие знания по искусственному интеллекту. Каждый участник интенсива самостоятельно создаёт 9 нейронок. Таким образом, вы сможете оценить качество и практическую пользу образования в университете.

Гибкий онлайн формат и учебная платформа

Обучение в университете искусственного интеллекта осуществляется через инновационную онлайн-платформу. Это позволяет вам учиться из любой точки мира, даже с помощью своего телефона. График обучения также гибкий, без четкого расписания, что позволяет вам самим планировать свое время.

Базовый курс по нейросетям и дипломные проекты

Базовый курс по нейросетям в университете искусственного интеллекта длится 9 месяцев и включает 32 занятия или 400 часов обучения. В рамках этого курса студенты пишут 32 нейросети и выполняют собственный нейросетевой дипломный проект. Кроме того, студенты также могут принимать участие в проектах, созданных для реальных заказчиков на стажировках.

Миссия и идеология: сделать AI доступным для каждого

Но главное, что отличает университет искусственного интеллекта — это его миссия и идеология. Они стремятся сделать искусственный интеллект доступным для каждого человека и любого бизнеса. Их не просто интересует продажа курсов, они нацелены на распространение AI и его применение в различных сферах жизни. Это делает университет искусственного интеллекта идеальным местом для образования в области AI.

Если вы хотите получить образование в области искусственного интеллекта, то УИИ — оптимальный выбор. Они предлагают уникальные образовательные программы, возможность реализовать свои навыки через стажировки и гарантию трудоустройства. Кроме того, вы сможете получить практические навыки и опыт работы с реальными проектами. И самое главное, вы окажетесь в окружении опытных профессионалов и сможете общаться с такими же увлеченными студентами, что поможет вам максимально раскрыть свой потенциал и достичь успеха в мире искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект в сфере финансового планирования и анализа

Финансовая сфера — одна из наиболее перспективных областей применения искусственного интеллекта. Сегодня поговорим о том, как инновационная технология используется для кредитного скоринга, взыскания задолженностей и выявления мошеннических действий.

Участники финансового рынка всегда находятся в поиске новых способов снижения издержек, совершенствования механизмов контроля и выявления новых идей, способных обеспечить конкурентное преимущество. Сегодня, с быстрым ростом основанных на данных технологий их внимание обращено на возможности машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). По данным опроса компании Gartner, 27% финансовых подразделений ожидают внедрения той или иной формы искусственного интеллекта или машинного обучения, а половина респондентов – прогнозной аналитики в 2020 году.

Многие организации стремятся использовать ИИ для улучшения финансового планирования и анализа (FP&A), но пока лишь немногие преуспевают в этом. Ситуация объясняется тем, что технология ещё не до конца встроена в большинство пакетов приложений FP&A и, следовательно, не очень хорошо изучена.

Давайте рассмотрим ситуации, в которых ИИ может существенно облегчить деятельность финансовых подразделений.

Известный факт, что FP&A для оценки прогресса и определения перспектив использует всесторонний количественный и качественный анализ всех операционных аспектов компании. Аналитики FP&A рассматривают многие параметры, в том числе, экономические и деловые тренды, прошлые показатели деятельности организации, а также потенциальные препятствия.

Все эти компоненты тесно взаимосвязаны, поэтому, как правило, управляемые ИИ решения объединяют анализ и прогнозирование для решения комплексных задач из нескольких составляющих.

Анализ

Ядром любого основанного на ИИ решения является скрупулезный анализ, который помогает выявить факторы, в ином случае скрытые от людей. Специалисты по искусственному интеллекту могут упустить из вида часть картины или недооценить важность каких-то нюансов, поскольку перед ними итак стоит задача учесть множество самых разноплановых параметров. ИИ, напротив, известен именно способностью работать с большим числом факторов и присваивать им разные степени важности. Порой это позволяет достигать совершенно неожиданных результатов.

Традиционные решения ИИ для финансовых организаций ориентированы на поиск закономерностей, анализ денежных потоков/транзакций, а также выявление признаков подозрительных операций или мошенничества.

Пример из жизни: проверка транзакций

Одной из множества рутинных задач группы поддержки является проверка проведения транзакций, которая выполняется в соответствии с набором определённых правил. Облегчить эту задачу можно было бы за счёт использования алгоритмов машинного обучения. Они позволяют сопоставлять существующие правила с встречающимися случаями, и, таким образом, осуществлять проверку большинства транзакций. При этом только малая часть валидаций проводится вручную для формирования обучающей выборки данных.

Подобный анализ ускоряет процесс и снижает затраты на обслуживание.

Пример из жизни: кредитный скоринг на базе ИИ

Бывает, решение о выдаче кредита неочевидно. Такие случаи связаны, как правило, с отсутствующей или слишком короткой кредитной историей. Анализ неструктурированных данных позволяет выявить закономерности платежной дисциплины кандидата и определить его способность выплачивать кредит. Модель оценивает лояльность клиента, частоту покупок и — при достаточном количестве данных — создает общий портрет потенциального заёмщика, к которому и применим прогнозный анализ.

Прогнозирование

Прогнозный анализ, вероятно, наиболее известная и широко использующаяся в финансовых подразделениях модель машинного обучения. Он применим практически во всех сферах: от прогнозирования будущих расходов и доходов до предсказания поведенческих факторов человека.

Уже разработаны алгоритмы, которые позволяют заранее реагировать на возможные ситуации в будущем, основываясь на выявленных финансовых показателях, тенденциях, расходах, соответствующих определённому образу жизни.

Пример из жизни: предсказание следующего хода трейдера по шаблону его стратегии

Каждый вид деятельности человека строится по определённой схеме. Это особенно заметно на процессе выполнения рутинных задач. Аналогичным образом, в основе поведения всех трейдеров заложена определённая закономерность, которая демонстрирует их отношение к риску ради получения вознаграждения. С помощью искусственного интеллекта мы можем создать профиль трейдера и рекомендовать ему, какой следующий шаг сделать — увеличить ставку, подождать или уменьшить — в зависимости от движений цены.

Для этого ИИ решение изучает опыт прошлых сделок трейдера. Далее на базе полученных данных создаётся некий шаблон стратегии ведения торгов, свойственный конкретному трейдеру. В результате мы получаем возможность предсказать каждый последующий шаг трейдера, всего лишь имитируя его поведение. Кроме того, выстроенная модель может подсказать трейдеру с определенной моделью поведения значение цены открытия и закрытия рынка, а также сумму прибыли или убытка в заданном состоянии рынка.

Отчётность

Одной из последних разработок в составлении отчётов на основе ИИ является использование инструментов генерации естественного языка (NLG). Технология используется для автоматического заполнения различных форм отчётов и даже для генерации финансовых отчётов и анализа данных бизнес-аналитики (BI).

Пример из жизни: платформа по снижению рисков для банковских учреждений

Примером того, как ИИ и Data Science объединяют все компоненты финансовой аналитики в одном решении, является разработка веб-платформы для снижения банковских рисков. Банк загружает операции своих клиентов в веб-приложение для выявления подозрительных транзакций и возможного мошенничества. Алгоритмы Data Science анализируют большое количество транзакций для выявления аномалий с помощью эвристики, графических алгоритмов и анализа потоков транзакций. Затем строится общая модель для прогнозирования дальнейшего поведения клиентов. В случае подозрительных действий или аномалий система генерирует отчёт о потенциальных рисках.

Компания NFP помогает оптимизировать процессы финансовых организаций, в том числе с помощью искусственного интеллекта. Подробнее с нашими услугами вы можете ознакомиться на нашем сайте.

Также читайте статью нашего эксперта Вячеслава Белогрудова «Машинное обучение в имитационных моделях».

Обобщая вышесказанное, можно сделать следующий вывод: для успешного внедрения ИИ в повседневную практику финансовых организаций, необходимо масштабное видение возможностей технологии.

По мнению экспертов Gartner, организациям следует:

• изучить текущие процессы и инструменты FP&A;
• расширить существующие возможности финансовой аналитики;
• использовать все возможности ИИ и FP&A.

С оригиналом статьи вы можете ознакомиться на сайте medium.com.

«Искусственный интеллект в финансах: как технологии меняют инвестиционную отрасль»

За последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) стал незаменимым инструментом в финансовой сфере. Используя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, компании и инвесторы могут прогнозировать рыночные тренды, управлять рисками и принимать обоснованные решения.

Однако, несмотря на все преимущества ИИ, многие эксперты высказывают опасения о том, что его использование может привести к потере рабочих мест и ухудшению финансовой грамотности обычных инвесторов.

В этой статье мы рассмотрим, какие технологии и методы используются в инвестиционной отрасли с применением ИИ, и какие преимущества и риски они представляют. Мы также обсудим, какие навыки и знания нужны современным финансистам и инвесторам, чтобы быть успешными в эпоху цифровых технологий.

После прочтения этой статьи вы узнаете:

Какие технологии и методы ИИ используются в инвестиционной отрасли; Какие преимущества и риски связаны с применением ИИ в финансах;

Какие навыки и знания необходимы для работы в инвестиционной отрасли в эпоху цифровых технологий.

Не пропустите эту уникальную возможность узнать о том, как ИИ меняет финансовую отрасль и какие преимущества и риски это представляет для современных инвесторов и финансистов.

Какие технологии и методы ИИ используются в инвестиционной отрасли.

В инвестиционной отрасли ИИ используется для анализа огромных объемов данных и прогнозирования рыночных трендов. Рассмотрим наиболее распространенные технологии и методы, которые используются в данной области:

• Анализ данных — с помощью ИИ можно анализировать данные о прошлых торгах, финансовых отчетах компаний, новостях и других факторах, влияющих на рынок. Анализ данных позволяет выявлять закономерности и прогнозировать изменения на рынке.
• Машинное обучение — это метод ИИ, который позволяет компьютерам изучать данные и обучаться на основе полученной информации. Машинное обучение может использоваться для создания алгоритмов, которые прогнозируют изменения на рынке.
• Нейронные сети — это технология, которая имитирует работу мозга. Нейронные сети могут использоваться для анализа и обработки больших объемов данных, а также для прогнозирования изменений на рынке.
• Роботы-инвесторы — это компьютерные программы, которые принимают решения об инвестировании денежных средств на основе алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Роботы-инвесторы могут анализировать большие объемы данных и принимать решения быстрее, чем человек.
• Анализ социальных медиа — многие компании используют анализ социальных медиа для прогнозирования изменений на рынке. С помощью ИИ можно анализировать миллионы постов и комментариев в социальных сетях, чтобы определить настроения и интересы пользователей, а также прогнозировать изменения на рынке.
• Блокчейн — это технология, которая используется для хранения и передачи данных. Блокчейн может использоваться для создания устойчивых и безопасных систем хранения и передачи финансовых данных.
• Голосовые помощники — это технология, которая позволяет пользователям взаимодействовать с компьютером с помощью голосовых команд. Голосовые помощники могут использоваться для управления инвестиционным портфелем и получения финансовых данных.

Использование искусственного интеллекта в инвестиционной отрасли может значительно улучшить качество принимаемых решений и повысить эффективность работы. Технологии, такие как анализ данных, машинное обучение, нейронные сети, роботы-инвесторы, анализ социальных медиа, блокчейн и голосовые помощники, могут использоваться для анализа и прогнозирования изменений на рынке. Однако, необходимо помнить о потенциальных рисках, связанных с применением этих технологий, и не забывать о важности наличия не только технических, но и фундаментальных знаний и навыков.

Какие преимущества и риски связаны с применением ИИ в финансах.

Применение ИИ в финансах имеет как преимущества, так и риски.

• Улучшение прогнозирования: Использование ИИ позволяет анализировать большие объемы данных и предсказывать тенденции на рынке. Это помогает инвесторам принимать обоснованные решения и уменьшать риски.
• Увеличение эффективности: ИИ может выполнять задачи в несколько раз быстрее, чем человек. Это сокращает время, затрачиваемое на принятие решений, и позволяет инвесторам сосредоточиться на других задачах.
• Улучшение управления рисками: ИИ может анализировать большие объемы данных и предсказывать возможные риски. Это позволяет инвесторам управлять рисками более эффективно.
• Увеличение точности: ИИ может анализировать данные с большей точностью, чем человек. Это позволяет инвесторам принимать более обоснованные решения.

• Потеря рабочих мест: Использование ИИ может привести к автоматизации многих задач, которые ранее выполнялись людьми. Это может привести к потере рабочих мест в финансовой отрасли.
• Ухудшение финансовой грамотности: Использование ИИ может сделать процесс инвестирования более автоматизированным, что может привести к ухудшению финансовой грамотности у обычных инвесторов.
• Риски кибербезопасности: Использование ИИ может повысить риски кибербезопасности, так как алгоритмы могут стать целью для хакеров и злоумышленников.
• Риски неправильной интерпретации данных: ИИ может быть неправильно обучен или использован неправильно, что может привести к неправильной интерпретации данных и принятию неправильных решений.

В целом, ИИ может принести много пользы в финансовой отрасли, но его использование должно быть осуществлено осторожно и с учетом всех возможных рисков.

Какие навыки и знания необходимы для работы в инвестиционной отрасли в эпоху цифровых технологий.

В эпоху цифровых технологий для работы в инвестиционной отрасли необходимо иметь соответствующие навыки и знания. Некоторые из них включают в себя:

• Знание финансовых инструментов и рынка: для успешной работы в инвестиционной отрасли важно понимать финансовые инструменты, их особенности и рыночные тенденции.
• Аналитические навыки: способность анализировать данные и понимать их влияние на рынок является критически важной. Аналитические навыки могут помочь определить риски и прогнозировать возможные изменения на рынке.
• Знание цифровых технологий и ИИ: в современной инвестиционной отрасли цифровые технологии, такие как анализ больших данных, машинное обучение и нейронные сети, становятся все более важными. Знание этих технологий и умение их использовать может помочь в анализе данных и принятии решений.
• Навыки управления портфелем: умение управлять инвестиционным портфелем и балансировать риски и доходность может помочь в достижении инвестиционных целей.
• Знание законодательства и регуляторных норм: для работы в инвестиционной отрасли необходимо иметь хорошее понимание законодательства и регуляторных норм, чтобы соблюдать требования и избежать правовых проблем.
• Коммуникационные навыки: умение эффективно общаться с клиентами, коллегами и другими участниками отрасли является важным навыком для работы в инвестиционной отрасли.
• Умение принимать решения в условиях неопределенности: инвестиционная отрасль может быть непредсказуемой и нестабильной. Умение принимать решения в условиях неопределенности и адаптироваться к изменяющимся условиям может быть критически важным.

Эти навыки и знания могут помочь успешно работать в инвестиционной отрасли в эпоху цифровых технологий. Однако, не стоит забывать, что инвестиционная отрасль попрежнему является конкурентной и требует от сотрудников не только технических навыков, но и креативности, аналитического мышления, коммуникационных и лидерских способностей. Кроме того, важно иметь знания о финансовых инструментах и рынке, а также следить за последними тенденциями и новостями в инвестиционной отрасли. В целом, сочетание технических и межличностных навыков, знаний и опыта является ключом к успешной работе в инвестиционной отрасли в эпоху цифровых технологий.

В целом, использование ИИ и других цифровых технологий в инвестиционной отрасли может значительно улучшить качество принимаемых решений и повысить эффективность работы. Однако, необходимо помнить о потенциальных рисках, связанных с применением этих технологий, а также не забывать о важности наличия не только технических, но и фундаментальных знаний и навыков. В конечном итоге, успех в инвестиционной отрасли будет зависеть от грамотного сочетания различных факторов, включая технологии, аналитику, опыт и интуицию.

При подготовке материала использовались источники:
https://vc.ru/u/1426947-timofey-efimov/765673-universitet-iskusstvennogo-intellekta-perspektivy-i-vyzovy
https://nfp2b.ru/2020/05/21/iskusstvennyj-intellekt-v-sfere-finansovogo-planirovaniya-i-analiza/
https://vc.ru/u/1665449-denis-bystrov/651298-iskusstvennyy-intellekt-v-finansah-kak-tehnologii-menyayut-investicionnuyu-otrasl