Želite započeti karijeru u umjetnoj inteligenciji? Ovdje su tražene vještine

Kada razmišljamo o umjetnoj inteligenciji, obično pomislimo na humanoidne robote iz filmova prikazanih kao zlikovce koji preuzimaju svijet. Ali, u stvarnosti, još nemamo robote koji bi mogli nadmašiti ljudsku inteligenciju.

Međutim, AI je već preuzeo naše živote. Vaši Smart Home uređaji, prepoznavanje lica ID-a na vašem telefonu, chatbotovi s kojima komunicirate dok kupujete na mreži, vaša glazba, videozapisi i preporuke za kupovinu—sve to pokreće AI.

Što je AI (umjetna inteligencija)?

Jednostavnim riječima, AI je svaki program koji može obavljati 'inteligentne' zadatke slične čovjeku. Ali to nije samo jednostavan softver.

Kako AI uči?

U softverskom programu vaš izlaz ovisi isključivo o tome što kaže kod. Na primjer, recimo da ste napisali kod za prepoznavanje mačaka. Vaša šifra govori da je mačka sve što ima četiri noge, rep i krzno.

Identificirat će svaku krznenu životinju kao mačku, čak i ako vidi psa, tigra ili polarnog medvjeda. Jedini način da se to ispravi je promjena koda da uključi specifične karakteristike mačke, kao što su veličina, oblik, boja i uzorak kože.

U slučaju AI, stručnjaci za strojno učenje treniraju algoritam da se sam ispravi. Oni unose veliku količinu podataka (u našem slučaju fotografije životinja), nagrađuju program svaki put kada ispravno identificiraju mačku i kažnjavaju ako pogriješi.

Kada ga više puta trenirate s golemim količinama podataka, algoritam će s vremenom naučiti identificirati mačku. Štoviše, generirat će obrasce iz podataka i identificirati i druge životinje. To se zove strojno učenje.

Dubinsko učenje podiže strojno učenje na sljedeću razinu uz manju potrebu za ljudskom intervencijom. Uz pomoć složenih neuronskih mreža, svaki algoritam može naučiti i promijeniti sam sebe. Umjetne neuronske mreže su algoritmi modelirani prema neuronima u ljudskom mozgu. Algoritmi rade na moćnim računalima za povezivanje, interakciju i učenje jedni od drugih, baš kao i naši neuroni.

Stvaranje karijere u AI

AI je u većini vodećih industrija, od e-trgovine do zdravstva i poljoprivrede. Tvrtke se oslanjaju na AI za personalizirane preporuke, analizu tržišta, otkrivanje prijevara i virtualnu/proširenu stvarnost.

Potreban je specijalizirani tim za izgradnju AI projekata. Za početak, moramo identificirati pouzdane podatke, analizirati ih, ubaciti ih u stroj, a zatim ga osposobiti za učenje. Dakle, mogućnosti su beskrajne za ljude koji vole raditi s podacima i strojno učenje.

Kao dinamično, visoko tehničko i specijalizirano područje, poslovi s umjetnom umjetnom inteligencijom dobro su plaćeni, a trebali biste biti visoko vješt i vješt u tehnologiji da biste se probili na tržište. Ako tražite karijeru u području umjetne inteligencije, morate djelovati odmah. Evo vaših opcija:

Poslovna analiza i istraživanje

Istraživanje je prvi korak u procesu umjetne inteligencije. Ključni ljudi koji će to pokretati bit će stručnjaci iz domene, poslovni analitičari i istraživači. Oni su stručnjaci u svojoj industriji ili domeni kao što su bankarstvo, osiguranje, proizvodnja itd., i igraju a ključnu ulogu u identificiranju prilika, definiranju opsega, istraživanju tržišta i dinamiziranju odluke. Oni također povezuju poslovne i ključne AI timove.

Potreban skup vještina:

Da biste bili stručnjak za domenu ili istraživač, trebat će vam napredna diploma u svom području. Na primjer, poslovni analitičari imaju diplomu iz poslovanja, ekonomije, statistike ili nekog bliskog područja. Kritičko razmišljanje, rješavanje problema i fleksibilnost bitne su vještine za nekoga u timu za istraživanje i analizu. Osim toga, strast za tehnologijom i spremnost za učenjem novih stvari pomoći će vam da ostvarite ove uloge u projektu umjetne inteligencije.

Znanost o podacima

Podaci pokreću naš moderni svijet, a nema AI bez podataka. Uspjeh bilo kojeg AI projekta ovisi o kvaliteti podataka. Zato postoji velika potražnja za analitičarima podataka, znanstvenicima i inženjerima podataka.

Analitičari podataka odgovorni su za prikupljanje podataka i njihovu analizu za poslovne uvide.

Znanstvenici za podatke poduzimaju ovo na sljedeći korak tražeći obrasce koristeći različite tehnike poput dubokog učenja i neuronskih mreža. Uvidi pomažu tvrtkama u rješavanju problema i inovacijama.

Posao podatkovnog inženjera je izgraditi potrebnu infrastrukturu za rukovanje podacima. Inženjeri su postavili bazu podataka i komunikacijske cjevovode za protok podataka.

Većinu vremena, te su uloge labavo definirane u timu za podatke i od vas se može očekivati ​​da stavite više od jednog šešira.

Potreban skup vještina:

Da biste ušli u bilo koju od uloga rukovanja podacima, vaše će osnovne tehničke vještine manje-više biti iste, neznatno će se razlikovati u stupnjevima. Trebali biste usavršiti svoje STEM vještine, naučiti kodirati, shvatiti koncepte baze podataka i steći diplomu iz računalnih znanosti, matematike ili statistike. Vjerojatno ćete početi kao analitičar podataka i prijeći na znanstvenika ili inženjersku ulogu s iskustvom. Možete provjeriti neke od naših Učenje znanosti o podacima prijedloge ili naučiti Python, popularan izbor programskog jezika za Data Science.

Strojno učenje

Programeri, inženjeri i arhitekti za strojno učenje grupa su ljudi koji će dizajnirati, razvijati i testirati složene AI algoritme. Oni će također trenirati algoritme da traže obrasce i poboljšaju svoje rezultate tijekom vremena.

Potreban skup vještina:

Pomoglo bi da imate naprednu diplomu iz informatike i analitičkih vještina i kreativnosti. Trebali biste biti vješti u programskim jezicima i softverskim konceptima. Ako ste već softverski inženjer, možete ući u strojno učenje s kratkim tečajevima s certifikatom iz umjetne inteligencije. Možete koristiti ove Ideje za projekt strojnog učenja da biste pokrenuli svoje učenje.

Dizajn proizvoda

Krajnji proizvod AI dizajna može biti zaslon ili divovski robot, ali posao dizajnera proizvoda je osigurati da proizvod bude dostupan i jednostavan za korištenje.

Potreban skup vještina:

Dizajneri proizvoda su različitih pozadina – možete biti dizajner korisničkog sučelja, inženjer ili umjetnik. Uz specijalizaciju u svom području, trebali biste biti tehnološki entuzijast koji može suosjećati s krajnjim korisnicima. Fleksibilnost, prilagodljivost i pristup usmjeren na čovjeka ključni su za uspjeh u timu za dizajn umjetne inteligencije.

AI hardver

AI sustavi trebaju kolosalnu memoriju i procesorsku snagu. Zahvaljujući inovacijama računalstva u oblaku, AI sustavi su sada posvuda. Podaci u oblaku pohranjeni su na različitim poslužiteljima na različitim lokacijama. Za pohranu i obradu podataka potreban je hardver poput memorije, CPU-a i GPU-a. Također postoji potreba za infrastrukturom kao što su mreže u oblaku.

Potreban skup vještina:

Razmislite o stjecanju diplome iz elektrotehnike, elektronike ili mrežnog inženjerstva za rad s AI hardverom.

Ostale uloge

Ako niste tehničar, nemojte odustati od svog sna da uđete u svijet umjetne inteligencije. Uvijek postoje i druge uloge kao što su voditelji projekata, pisci, lingvisti i odvjetnici. Kako industrije usmjerene na ljude poput zdravstva i obrazovanja prihvaćaju umjetnu inteligenciju, otvaraju se i nove mogućnosti poput etičara i futurista.

AI je danas karijera koja je dokaz budućnosti

AI je uzbudljivo i nadolazeće polje za početak svoje karijere. Međutim, za one u drugim područjima, još uvijek imate mogućnost odabrati svoju karijeru u umjetnoj inteligenciji - sve što trebate je znatiželja da sami učite i usavršavate se.

Najbolji softver i aplikacije za Linux

Pročitajte dalje

O autoru