Želite začeti kariero v AI? Tukaj so nabori spretnosti, ki jih potrebujete

Ko pomislimo na umetno inteligenco, običajno pomislimo na humanoidne robote iz filmov, ki so prikazani kot negativci, ki prevzamejo svet. Toda v resnici še nimamo robotov, ki bi lahko presegli človeško inteligenco.

Kljub temu je AI že prevzela naša življenja. Vaše naprave Smart Home, prepoznavanje obraza ID v vašem telefonu, klepetalni roboti, s katerimi komunicirate med nakupovanjem v spletu, vaša glasba, video in priporočila za nakupovanje – vse to poganja AI.

Kaj je AI (umetna inteligenca)?

Preprosto povedano, AI je vsak program, ki lahko opravlja 'inteligentne' naloge, podobne človeku. Vendar to ni samo preprosta programska oprema.

Kako se AI uči?

V programskem programu je vaš rezultat odvisen izključno od tega, kaj pravi koda. Recimo, da ste napisali kodo za prepoznavanje mačk. Vaša koda pravi, da je vse, kar ima štiri noge, rep in krzno, mačka.

Vsako kosmato žival bo prepoznal kot mačko, tudi če vidi psa, tigra ali polarnega medveda. Edini način, da ga popravite, je, da spremenite kodo, da vključuje posebne značilnosti mačke, kot so velikost, oblika, barva in vzorec kože.

V primeru AI strokovnjaki za strojno učenje usposobijo algoritem, da se popravi. Vnesejo veliko količino podatkov (v našem primeru fotografije živali), nagradijo program vsakič, ko mačko pravilno identificira, in kaznujejo, če se zmoti.

Ko ga večkrat trenirate z ogromno količino podatkov, se bo algoritem sčasoma naučil prepoznati mačko. Še več, ustvaril bo vzorce iz podatkov in identificiral tudi druge živali. To se imenuje strojno učenje.

Globoko učenje dvigne strojno učenje na naslednjo raven z manjšo potrebo po človeškem posredovanju. S pomočjo kompleksnih nevronskih mrež se lahko vsak algoritem uči in spreminja sam. Umetne nevronske mreže so algoritmi, oblikovani po nevronih v človeških možganih. Algoritmi delujejo na zmogljivih računalnikih za povezovanje, interakcijo in učenje drug od drugega, tako kot naši nevroni.

Naredite kariero v AI

AI je v večini vodilnih panog, od e-trgovine do zdravstvenega varstva in kmetijstva. Podjetja se zanašajo na umetno inteligenco za prilagojena priporočila, analizo trga, odkrivanje goljufij in navidezno/dopolnjeno resničnost.

Za izdelavo projektov umetne inteligence je potrebna specializirana ekipa. Za začetek moramo identificirati zanesljive podatke, jih analizirati, jih vnesti v stroj in ga nato usposobiti za učenje. Tako so priložnosti za ljudi, ki radi delajo s podatki in strojnim učenjem, neskončne.

Dela z umetno inteligenco so kot dinamično, visoko tehnično in specializirano področje dobro plačana in za prodor na trg morate biti visoko usposobljeni in vešči tehnologije. Če iščete kariero na področju umetne inteligence, morate ukrepati zdaj. Tukaj so vaše možnosti:

Poslovne analize in raziskave

Raziskave so prvi korak procesa umetne inteligence. Ključni ljudje, ki to vodijo, bodo strokovnjaki za področje, poslovni analitiki in raziskovalci. So strokovnjaki v svoji panogi ali domeni, kot so bančništvo, zavarovalništvo, proizvodnja itd., in igrajo a ključno vlogo pri prepoznavanju priložnosti, določanju obsega, raziskovanju trga in ustvarjanju dinamike odločitve. Povezujejo se tudi med podjetjem in glavnimi ekipami AI.

Zahtevan nabor spretnosti:

Če želite biti strokovnjak za področje ali raziskovalec, boste potrebovali napredno diplomo na svojem področju. Na primer, poslovni analitiki imajo diplomo iz poslovanja, ekonomije, statistike ali tesno povezanega področja. Kritično razmišljanje, reševanje problemov in fleksibilnost so bistvene veščine za nekoga v raziskovalni in analitični skupini. Poleg tega vam bosta strast do tehnologije in pripravljenost za učenje novih stvari pomagala pri teh vlogah v projektu AI.

Podatkovna znanost

Podatki poganjajo naš sodobni svet in brez podatkov ni AI. Uspeh katerega koli projekta umetne inteligence je odvisen od kakovosti podatkov. Zato obstaja veliko povpraševanje po analitikih podatkov, podatkovnih znanstvenikih in podatkovnih inženirjih.

Analitiki podatkov so odgovorni za zbiranje podatkov in njihovo analizo za poslovne vpoglede.

Podatkovni znanstveniki to popeljejo na naslednji korak z iskanjem vzorcev z uporabo različnih tehnik, kot so globoko učenje in nevronske mreže. Vpogledi podjetjem pomagajo pri reševanju težav in inovativnosti.

Naloga podatkovnega inženirja je zgraditi potrebno infrastrukturo za obdelavo podatkov. Inženirji so vzpostavili bazo podatkov in komunikacijske cevovode za pretok podatkov.

Večino časa so te vloge ohlapno opredeljene v podatkovni skupini in morda se pričakuje, da si boste nadeli več kot en klobuk.

Zahtevan nabor spretnosti:

Če želite prevzeti katero koli od vlog za obdelavo podatkov, bodo vaše osnovne tehnične sposobnosti bolj ali manj enake in se nekoliko razlikujejo po stopnjah. Morali bi izpopolniti svoje znanje STEM, se naučiti kodirati, razumeti koncepte baze podatkov in pridobiti diplomo iz računalništva, matematike ali statistike. Verjetno boste začeli kot analitik podatkov in prešli na vlogo znanstvenika ali inženirsko vlogo z izkušnjami. Lahko preverite nekaj naših Učenje podatkovnih znanosti predloge ali se naučite Python, priljubljena izbira programskega jezika za Data Science.

Strojno učenje

Programerji, inženirji in arhitekti strojnega učenja so skupina ljudi, ki bo načrtovala, razvijala in testirala kompleksne algoritme AI. Algoritme bodo tudi usposobili za iskanje vzorcev in sčasoma izboljšali svoje rezultate.

Zahtevan nabor spretnosti:

Pomagalo bi, če bi imeli visoko diplomo iz računalništva in analitičnih veščin ter ustvarjalnosti. Biti morate vešči programskih jezikov in konceptov programske opreme. Če ste že inženir programske opreme, lahko vstopite v strojno učenje s kratkimi tečaji s certifikati umetne inteligence. Te lahko uporabite Ideje za projekt strojnega učenja za začetek učenja.

Oblikovanje izdelka

Končni izdelek zasnove umetne inteligence je lahko zaslon ali velikanski robot, vendar je naloga oblikovalca izdelka zagotoviti, da je izdelek dostopen in enostaven za uporabo.

Zahtevan nabor spretnosti:

Oblikovalci izdelkov so iz različnih okolij – lahko ste oblikovalec uporabniškega vmesnika, inženir ali umetnik. Poleg specializacije na svojem področju bi morali biti tehnološki navdušenec, ki se lahko vživi v končne uporabnike. Prilagodljivost, prilagodljivost in pristop, osredotočen na človeka, so bistvenega pomena za uspeh v skupini za načrtovanje AI.

Strojna oprema AI

Sistemi AI potrebujejo ogromno pomnilnika in procesorske moči. Zahvaljujoč inovacijam računalništva v oblaku so sistemi AI zdaj povsod. Podatki v oblaku so shranjeni v različnih strežnikih na različnih lokacijah. Za shranjevanje in obdelavo podatkov je potrebna strojna oprema, kot so pomnilnik, procesorji in grafični procesorji. Obstaja tudi potreba po infrastrukturi, kot so omrežja v oblaku.

Zahtevan nabor spretnosti:

Razmislite o pridobitvi diplome iz elektrotehnike, elektronike ali omrežnega inženiringa za delo s strojno opremo AI.

Druge vloge

Če niste tehnik, ne opustite svojih sanj o vstopu v svet umetne inteligence. Vedno obstajajo druge vloge, kot so vodje projektov, pisci, jezikoslovci in odvetniki. Ker panoge, ki so bolj osredotočene na ljudi, kot sta zdravstvo in izobraževanje, sprejemajo AI, se odpirajo tudi nove priložnosti, kot so etiki in futuristi.

AI je danes kariera, ki zagotavlja prihodnost

Umetna inteligenca je razburljivo in prihajajoče področje, na katerem lahko začnete svojo kariero. Za tiste na drugih področjih pa imate še vedno možnost, da izberete svojo kariero na področju umetne inteligence – vse, kar potrebujete, je radovednost, da se sami učite in nadgradite.

Najboljša programska oprema in aplikacije za Linux

Preberite Naprej

O avtorju