Желите да започнете каријеру у АИ? Овде су вештине које су тражене

Када размишљамо о вештачкој интелигенцији, обично помислимо на хуманоидне роботе из филмова приказаних као зликовци који преузимају свет. Али, у стварности, још увек немамо роботе који би могли да надмаше људску интелигенцију.

Уз то, вештачка интелигенција је већ преузела наше животе. Ваши паметни кућни уређаји, препознавање лица ИД-а на вашем телефону, чет-ботови са којима комуницирате док купујете на мрежи, ваша музика, видео записи и препоруке за куповину—све то покреће АИ.

Шта је АИ (вештачка интелигенција)?

Једноставним речима, АИ је сваки програм који може да обавља 'интелигентне' задатке сличне човеку. Али то није само једноставан софтвер.

Како АИ учи?

У софтверском програму, ваш излаз зависи искључиво од тога шта каже код. На пример, рецимо да сте написали код за идентификацију мачака. Ваш код говори да је мачка све што има четири ноге, реп и крзно.

Он ће идентификовати сваку крзнену животињу као мачку, чак и ако види пса, тигра или поларног медведа. Једини начин да то исправите је да промените код да укључи специфичне карактеристике мачке, као што су величина, облик, боја и узорак коже.

У случају вештачке интелигенције, стручњаци за машинско учење обучавају алгоритам да се исправи. Они уносе велику количину података (у нашем случају фотографије животиња), награђују програм сваки пут када тачно идентификују мачку и кажњавају ако погреши.

Када га више пута тренирате са огромном количином података, алгоритам ће на крају научити да идентификује мачку. Штавише, он ће генерисати обрасце из података и идентификовати и друге животиње. Ово се зове машинско учење.

Дубоко учење подиже машинско учење на следећи ниво са мањом потребом за људском интервенцијом. Уз помоћ сложених неуронских мрежа, сваки алгоритам може сам да учи и мења. Вештачке неуронске мреже су алгоритми по моделу неурона у људском мозгу. Алгоритми раде на моћним рачунарима да се повезују, комуницирају и уче једни од других, баш као и наши неурони.

Прављење каријере у АИ

АИ је у већини водећих индустрија, од е-трговине до здравства и пољопривреде. Компаније се ослањају на вештачку интелигенцију за персонализоване препоруке, анализу тржишта, откривање превара и виртуелну/проширену стварност.

Потребан је специјализован тим за изградњу АИ пројеката. За почетак, морамо да идентификујемо поуздане податке, анализирамо их, дамо их машини, а затим је обучимо да учи. Дакле, могућности су бескрајне за људе који воле да раде са подацима и машинским учењем.

Као динамична, високо техничка и специјализована област, послови вештачке интелигенције су добро плаћени и требало би да будете високо вешти и вешти у технологији да бисте се пробили на тржиште. Ако тражите каријеру у области вештачке интелигенције, морате да реагујете одмах. Ево ваших опција:

Пословна анализа и истраживање

Истраживање је први корак у процесу вештачке интелигенције. Кључни људи који воде ово биће стручњаци из домена, пословни аналитичари и истраживачи. Они су стручњаци у својој индустрији или домену попут банкарства, осигурања, производње итд., и играју а кључну улогу у идентификовању могућности, дефинисању обима, истраживању тржишта и динамизирању Одлуке. Они такође повезују посао и кључне АИ тимове.

Потребан скуп вештина:

Да бисте били стручњак за домен или истраживач, биће вам потребна напредна диплома у својој области. На пример, пословни аналитичари имају диплому из бизниса, економије, статистике или сродне области. Критичко размишљање, решавање проблема и флексибилност су основне вештине за некога у тиму за истраживање и анализу. Поред тога, страст за технологијом и спремност да научите нове ствари помоћи ће вам да остварите ове улоге у пројекту вештачке интелигенције.

Дата Сциенце

Подаци покрећу наш савремени свет, а нема вештачке интелигенције без података. Успех било ког пројекта вештачке интелигенције зависи од квалитета података. Због тога постоји велика потражња за аналитичарима података, научницима података и инжењерима података.

Аналитичари података су одговорни за прикупљање података и њихову анализу за пословне увиде.

Научници података воде ово до следећег корака тражећи обрасце користећи различите технике као што су дубоко учење и неуронске мреже. Увиди помажу предузећима да решавају проблеме и уведу иновације.

Посао инжењера података је да изгради неопходну инфраструктуру за руковање подацима. Инжењери су поставили базу података и комуникационе цевоводе за проток података.

Већину времена, ове улоге су лабаво дефинисане у тиму за податке и од вас се може очекивати да ставите више од једног шешира.

Потребан скуп вештина:

Да бисте ушли у било коју од улога руковања подацима, ваше основне техничке вештине ће мање-више бити исте, незнатно варирајући у степенима. Требало би да усавршите своје СТЕМ вештине, научите да кодирате, схватите концепте базе података и стекнете диплому из рачунарства, математике или статистике. Вероватно ћете почети као аналитичар података и прећи на научника или инжењерску улогу са искуством. Можете проверити неке од наших Дата Сциенце учење сугестије или научити Питхон, популаран избор програмског језика за науку о подацима.

Машинско учење

Програмери, инжењери и архитекте машинског учења су група људи који ће дизајнирати, развијати и тестирати сложене АИ алгоритме. Они ће такође обучити алгоритме да траже обрасце и побољшају своје резултате током времена.

Потребан скуп вештина:

Помогло би ако бисте имали напредну диплому из рачунарства и аналитичких вештина и креативности. Требало би да будете вешти у програмским језицима и софтверским концептима. Ако сте већ софтверски инжењер, можете да уђете у машинско учење уз кратке курсеве сертификата из вештачке интелигенције. Можете користити ове Идеје за пројекте машинског учења да бисте покренули своје учење.

Дизајн производа

Крајњи производ дизајна вештачке интелигенције може бити екран или џиновски робот, али посао дизајнера производа је да се увери да је производ доступан и лак за коришћење.

Потребан скуп вештина:

Дизајнери производа су различитог порекла – можете бити дизајнер корисничког интерфејса, инжењер или уметник. Поред специјализације у својој области, требало би да будете технолошки ентузијаста који може да саосећа са крајњим корисницима. Флексибилност, прилагодљивост и приступ усредсређен на човека су од суштинског значаја за напредовање у тиму за дизајн АИ.

АИ хардвер

Системима вештачке интелигенције је потребна колосална меморија и моћ обраде. Захваљујући иновацијама рачунарства у облаку, АИ системи су сада свуда. Подаци у облаку се чувају на различитим серверима на различитим локацијама. За складиштење и обраду података потребан је хардвер попут меморије, ЦПУ-а и ГПУ-а. Такође постоји потреба за инфраструктуром као што су мреже у облаку.

Потребан скуп вештина:

Размислите о стицању дипломе из електротехнике, електронике или мрежног инжењеринга за рад са АИ хардвером.

Друге улоге

Ако нисте техничар, немојте одустати од свог сна да уђете у свет вештачке интелигенције. Увек постоје друге улоге као што су менаџери пројеката, писци, лингвисти и адвокати. Како индустрије усредсређене на људе, попут здравства и образовања, прихватају вештачку интелигенцију, отварају се и нове могућности попут етичара и футуриста.

АИ је данас каријера са доказом о будућности

АИ је узбудљиво и надолазеће поље за почетак каријере. Међутим, за оне у другим областима, и даље имате могућност да изаберете своју каријеру у АИ – све што вам треба је радозналост да сами учите и усавршавате се.

Најбољи Линук софтвер и апликације

Реад Нект

О аутору