Chcesz rozpocząć karierę w AI? Oto wymagane umiejętności

Kiedy myślimy o sztucznej inteligencji, zwykle myślimy o humanoidalnych robotach z filmów przedstawianych jako złoczyńcy, którzy przejmują władzę nad światem. Ale w rzeczywistości nie mamy jeszcze robotów, które mogą przewyższyć ludzką inteligencję.

To powiedziawszy, sztuczna inteligencja już przejęła nasze życie. Twoje urządzenia Smart Home, rozpoznawanie twarzy w telefonie, chatboty, z którymi wchodzisz w interakcję podczas zakupów online, Twoja muzyka, filmy i rekomendacje zakupów — wszystkie są zasilane przez sztuczną inteligencję.

Co to jest sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja)?

Mówiąc prościej, sztuczna inteligencja to dowolny program, który może wykonywać „inteligentne” zadania podobne do człowieka. Ale to nie tylko proste oprogramowanie.

Jak AI się uczy?

W programie Twoje dane wyjściowe zależą wyłącznie od tego, co mówi kod. Załóżmy na przykład, że napisałeś kod do identyfikacji kotów. Twój kod mówi, że wszystko, co ma cztery nogi, ogon i futro, to kot.

Zidentyfikuje każde futrzaste zwierzę jako kota, nawet jeśli widzi psa, tygrysa lub niedźwiedzia polarnego. Jedynym sposobem, aby to poprawić, jest zmiana kodu tak, aby zawierał specyficzne cechy kota, takie jak rozmiar, kształt, kolor i wzór skóry.

W przypadku sztucznej inteligencji eksperci od uczenia maszynowego szkolą algorytm, aby sam się poprawiał. Wprowadzają dużą ilość danych (w naszym przypadku zdjęcia zwierząt), nagradzają program za każdym razem, gdy poprawnie zidentyfikuje kota i karzą, jeśli popełni błąd.

Kiedy trenujesz go wielokrotnie, wykorzystując ogromne ilości danych, algorytm w końcu nauczy się rozpoznawać kota. Co więcej, będzie generować wzory na podstawie danych i identyfikować również inne zwierzęta. Nazywa się to uczeniem maszynowym.

Głębokie uczenie przenosi uczenie maszynowe na wyższy poziom z mniejszą potrzebą interwencji człowieka. Za pomocą złożonych sieci neuronowych każdy algorytm może się sam uczyć i zmieniać. Sztuczne sieci neuronowe to algorytmy wzorowane na neuronach w ludzkim mózgu. Algorytmy działają na potężnych komputerach, aby łączyć się, współdziałać i uczyć się od siebie, tak jak nasze neurony.

Robienie kariery w AI

Sztuczna inteligencja występuje w większości wiodących branż, od handlu elektronicznego po opiekę zdrowotną i rolnictwo. Firmy polegają na sztucznej inteligencji w zakresie spersonalizowanych rekomendacji, analiz rynku, wykrywania oszustw i wirtualnej/rozszerzonej rzeczywistości.

Do budowy projektów AI potrzebny jest wyspecjalizowany zespół. Na początek musimy zidentyfikować wiarygodne dane, przeanalizować je, wprowadzić je do maszyny, a następnie wyszkolić ją w nauce. Tak więc możliwości są nieograniczone dla osób, które lubią pracować z danymi i uczeniem maszynowym.

Jako dynamiczna, wysoce techniczna i wyspecjalizowana dziedzina, prace związane z AI są dobrze płatne, a aby wejść na rynek, musisz mieć wysokie kwalifikacje i biegłość w technologii. Jeśli myślisz o karierze w dziedzinie sztucznej inteligencji, musisz działać już teraz. Oto twoje opcje:

Analiza i badania biznesowe

Badania to pierwszy etap procesu AI. Kluczowymi osobami, które to napędzają, będą eksperci dziedzinowi, analitycy biznesowi i badacze. Są ekspertami w swojej branży lub dziedzinie, takiej jak bankowość, ubezpieczenia, produkcja itp. i grają kluczowa rola w identyfikowaniu możliwości, definiowaniu zakresu, badaniu rynku i dynamice decyzje. Współpracują również między biznesem a głównymi zespołami AI.

Wymagany zestaw umiejętności:

Aby zostać ekspertem w danej dziedzinie lub badaczem, potrzebujesz wyższego stopnia naukowego w swojej dziedzinie. Na przykład analitycy biznesowi mają dyplom z biznesu, ekonomii, statystyki lub ściśle pokrewnej dziedziny. Krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów i elastyczność to podstawowe umiejętności kogoś w zespole badawczym i analitycznym. Ponadto pasja do technologii i chęć uczenia się nowych rzeczy pomogą ci osiągnąć te role w projekcie AI.

Nauka o danych

Dane napędzają nasz nowoczesny świat, a sztuczna inteligencja nie istnieje bez danych. Powodzenie każdego projektu AI zależy od jakości danych. Dlatego istnieje ogromne zapotrzebowanie na analityków danych, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów danych.

Analitycy danych są odpowiedzialni za zbieranie danych i analizowanie ich pod kątem wniosków biznesowych.

Analitycy danych przenoszą to do następnego kroku, szukając wzorców przy użyciu różnych technik, takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe. Spostrzeżenia pomagają firmom rozwiązywać problemy i wprowadzać innowacje.

Zadaniem inżyniera danych jest zbudowanie niezbędnej infrastruktury do obsługi danych. Inżynierowie skonfigurowali bazę danych i potoki komunikacyjne, aby dane mogły przepływać.

W większości przypadków te role są luźno zdefiniowane w zespole danych i można oczekiwać, że założysz więcej niż jeden kapelusz.

Wymagany zestaw umiejętności:

Aby dostać się do jednej z ról związanych z obsługą danych, Twoje podstawowe umiejętności techniczne będą mniej więcej takie same, różniąc się nieznacznie stopniem. Powinieneś doskonalić swoje umiejętności STEM, nauczyć się kodować, rozumieć pojęcia dotyczące baz danych i zdobyć dyplom z informatyki, matematyki lub statystyki. Prawdopodobnie zaczniesz jako analityk danych i przejdziesz do roli naukowca lub inżyniera z doświadczeniem. Możesz sprawdzić niektóre z naszych Nauka o danych sugestie lub nauka Python, popularny język programowania dla Data Science.

Nauczanie maszynowe

Programiści, inżynierowie i architekci uczenia maszynowego to grupa ludzi, którzy będą projektować, rozwijać i testować złożone algorytmy sztucznej inteligencji. Będą także szkolić algorytmy w poszukiwaniu wzorców i poprawiać wyniki w miarę upływu czasu.

Wymagany zestaw umiejętności:

Pomogłoby, gdybyś miał zaawansowany stopień naukowy w zakresie informatyki i umiejętności analitycznych oraz kreatywności. Powinieneś mieć umiejętności w zakresie języków programowania i koncepcji oprogramowania. Jeśli jesteś już inżynierem oprogramowania, możesz przejść do uczenia maszynowego dzięki krótkim kursom certyfikacyjnym w zakresie sztucznej inteligencji. Możesz ich użyć Pomysły na projekty dotyczące uczenia maszynowego aby rozpocząć naukę.

Projekt produktu

Produktem końcowym projektu AI może być ekran lub gigantyczny robot, ale zadaniem projektanta produktu jest upewnienie się, że produkt jest dostępny i łatwy w użyciu.

Wymagany zestaw umiejętności:

Projektanci produktów wywodzą się z różnych środowisk — możesz być projektantem interfejsu użytkownika, inżynierem lub artystą. Oprócz specjalizacji w swojej dziedzinie powinieneś być entuzjastą technologii, który potrafi wczuć się w użytkowników końcowych. Elastyczność, adaptacyjność i podejście skoncentrowane na człowieku są niezbędne, aby dobrze prosperować w zespole projektowym AI.

Sprzęt AI

Systemy AI potrzebują ogromnej pamięci i mocy obliczeniowej. Dzięki innowacyjności chmury obliczeniowej systemy AI są teraz wszędzie. Dane w chmurze są przechowywane na różnych serwerach w różnych lokalizacjach. Przechowywanie i przetwarzanie danych wymaga sprzętu, takiego jak pamięć, procesory i karty graficzne. Istnieje również potrzeba infrastruktury, takiej jak sieci w chmurze.

Wymagany zestaw umiejętności:

Rozważ uzyskanie stopnia naukowego w dziedzinie elektryki, elektroniki lub inżynierii sieci, aby pracować ze sprzętem AI.

Inne role

Jeśli nie jesteś technikiem, nie rezygnuj ze swojego marzenia o wejściu do świata sztucznej inteligencji. Zawsze są inne role, takie jak kierownicy projektów, pisarze, lingwiści i prawnicy. Ponieważ coraz więcej branż zorientowanych na ludzi, takich jak opieka zdrowotna i edukacja, korzysta ze sztucznej inteligencji, otwierają się również nowe możliwości, takie jak etycy i futuryści.

Sztuczna inteligencja jest dziś przyszłościową karierą

AI to ekscytująca i nadchodząca dziedzina, w której możesz rozpocząć karierę. Jednak ci, którzy zajmują się innymi dziedzinami, nadal mają możliwość wyboru swojej kariery w AI — wszystko, czego potrzebujesz, to ciekawość uczenia się i podnoszenia swoich umiejętności.

Najlepsze oprogramowanie i aplikacje dla systemu Linux

Czytaj dalej

O autorze