Szeretnél karriert kezdeni az AI-ban? Itt vannak a keresett készségkészletek

Amikor a mesterséges intelligenciára gondolunk, általában a filmek humanoid robotjaira gondolunk, amelyeket a világ feletti hatalmat jelentő gonosztevőként ábrázolnak. A valóságban azonban még nincsenek olyan robotjaink, amelyek felülmúlhatnák az emberi intelligenciát.

Ennek ellenére a mesterséges intelligencia már átvette az uralmat az életünkön. Az okosotthon eszközei, a telefon arcazonosító-felismerése, a chatbotok, amelyekkel online vásárlás közben kommunikál, zenéi, videói és vásárlási javaslatai – mindezt mesterséges intelligencia hajtja.

Mi az AI (mesterséges intelligencia)?

Egyszerűen fogalmazva, az AI minden olyan program, amely képes az emberhez hasonló „intelligens” feladatok elvégzésére. De ez nem csak egy egyszerű szoftver.

Hogyan tanul az AI?

Egy szoftverprogramban a kimenet kizárólag attól függ, hogy mit mond a kód. Tegyük fel például, hogy írt egy kódot a macskák azonosítására. A kódod azt mondja, hogy minden, aminek négy lába, farka és szőrzete van, macska.

Minden szőrös állatot macskaként azonosít, még akkor is, ha kutyát, tigrist vagy jegesmedvét lát. Az egyetlen módja annak, hogy kijavítsuk, ha módosítjuk a kódot, hogy belefoglalja a macska sajátos jellemzőit, például méretét, alakját, színét és bőrmintáját.

Az AI esetében a gépi tanulási szakértők kiképezik az algoritmust, hogy kijavítsa önmagát. Nagy mennyiségű adatot ütnek be (esetünkben állatfotókat), jutalmazzák a programot minden alkalommal, amikor helyesen azonosítja a macskát, és megbüntetik, ha hibázik.

Ha ismételten tanítja hatalmas mennyiségű adattal, az algoritmus végül megtanulja azonosítani a macskát. Sőt, mintákat generál az adatokból, és más állatokat is azonosít. Ezt gépi tanulásnak hívják.

A Deep Learning a következő szintre emeli a gépi tanulást, kevesebb emberi beavatkozással. A komplex neurális hálózatok segítségével minden algoritmus képes megtanulni és megváltoztatni önmagát. A mesterséges neurális hálózatok olyan algoritmusok, amelyeket az emberi agy neuronjaira modelleztek. Az algoritmusok nagy teljesítményű számítógépeken futnak, hogy összekapcsolódjanak, kölcsönhatásba léphessenek, és tanuljanak egymástól, akárcsak a neuronjaink.

Karrier az AI-ban

Az AI a legtöbb vezető iparágban megtalálható, az e-kereskedelemtől az egészségügyig és a mezőgazdaságig. A vállalatok a mesterséges intelligenciára támaszkodnak személyre szabott ajánlások, piacelemzés, csalásfelderítés és virtuális/kiterjesztett valóság tekintetében.

Az AI-projektek felépítéséhez speciális csapatra van szükség. Először is meg kell határoznunk a megbízható adatokat, elemeznünk kell őket, betáplálnunk kell a gépbe, majd meg kell tanítanunk a tanulásra. Tehát a lehetőségek végtelenek azoknak, akik szeretnek adatokkal és gépi tanulással dolgozni.

Dinamikus, rendkívül technikai és speciális területként az AI-munkák jól fizetők, és magasan képzettnek és jártasnak kell lennie a technológiában, hogy betörhessen a piacra. Ha a mesterséges intelligenciával kapcsolatos karrierre vágyik, most cselekednie kell. Itt vannak a lehetőségek:

Üzleti elemzés és kutatás

A kutatás az AI-folyamat első lépése. Ennek kulcsemberei a területi szakértők, üzleti elemzők és kutatók lesznek. Szakértők a saját iparágukban vagy szakterületükön, mint például a banki, biztosítási, gyártási stb., és a kulcsszerepet játszik a lehetőségek azonosításában, a hatókör meghatározásában, a piac kutatásában és a dinamikussá tételben döntéseket. Kapcsolatot tartanak az üzletág és az AI-csapatok között is.

Szükséges készségkészlet:

Ahhoz, hogy szakterületi szakértő vagy kutató lehessen, felsőfokú végzettséggel kell rendelkeznie a szakterületén. Például az üzleti elemzők üzleti, közgazdasági, statisztikai vagy egy ehhez szorosan kapcsolódó területen végzettek. A kritikus gondolkodás, a problémamegoldás és a rugalmasság elengedhetetlen készség egy kutató-elemző csapatban. Ezenkívül a technológia iránti szenvedély és az új dolgok elsajátítására való hajlandóság segít abban, hogy betöltse ezeket a szerepeket egy AI-projektben.

Adattudomány

Az adatok vezérlik modern világunkat, és nincs mesterséges intelligencia adat nélkül. Minden mesterséges intelligencia projekt sikere az adatok minőségétől függ. Ezért van hatalmas kereslet adatelemzőkre, adattudósokra és adatmérnökökre.

Az adatelemzők felelősek az adatok összegyűjtéséért és az üzleti betekintés érdekében történő elemzéséért.

Az adattudósok ezt a következő lépésbe viszik úgy, hogy különböző technikákkal, például mély tanulással és neurális hálózatokkal mintákat keresnek. A betekintések segítik a vállalkozásokat a problémák megoldásában és az innovációban.

Az adatmérnök feladata az adatkezeléshez szükséges infrastruktúra kiépítése. A mérnökök létrehozták az adatbázist és a kommunikációs csővezetékeket az adatok áramlásához.

A legtöbb esetben ezek a szerepkörök lazán vannak meghatározva egy adatcsapatban, és előfordulhat, hogy egynél több kalapot kell felvennie.

Szükséges készségkészlet:

Ahhoz, hogy bármelyik adatkezelési szerepkörbe bekerülhessen, az alapvető műszaki ismeretei többé-kevésbé azonosak lesznek, némileg eltérő mértékben. Csiszolnia kell STEM-készségeit, meg kell tanulnia kódolni, megragadni az adatbázis-fogalmakat, és diplomát kell szereznie számítástechnikából, matematikából vagy statisztikából. Valószínűleg adatelemzőként kezd, és tapasztalattal rendelkező tudós vagy mérnöki szerepkörbe vált. Megnézheti néhányunkat Data Science tanulás javaslatokat vagy tanulni Python, a Data Science népszerű programozási nyelve.

Gépi tanulás

A gépi tanulási programozók, mérnökök és építészek azon emberek csoportja, akik komplex AI-algoritmusokat terveznek, fejlesztenek és tesztelnek. Arra is betanítják az algoritmusokat, hogy keressenek mintákat, és idővel javítsák kimeneteiket.

Szükséges készségkészlet:

Sokat segítene, ha felsőfokú informatikából, elemző készségekből és kreativitással rendelkezne. Jártasnak kell lennie a programozási nyelvekben és a szoftverkoncepciókban. Ha már szoftvermérnök, akkor rövid mesterségesintelligencia-tanfolyamokon keresztül bejuthat a gépi tanulásba. Ezeket használhatod Gépi tanulási projektötletek hogy beindítsa a tanulást.

Termék dizájn

Az AI-dizájn végterméke lehet egy képernyő vagy egy óriási robot, de a terméktervező feladata az, hogy a termék hozzáférhető és könnyen használható legyen.

Szükséges készségkészlet:

A terméktervezők különböző hátterűek – lehet UI-tervező, mérnök vagy művész. A szakterületére való szakosodás mellett olyan technológiai rajongónak kell lennie, aki képes együtt érezni a végfelhasználókkal. A rugalmasság, az alkalmazkodóképesség és az emberközpontú megközelítés elengedhetetlen a mesterséges intelligencia tervezőcsapatában való boldoguláshoz.

AI hardver

Az AI-rendszereknek óriási memóriára és feldolgozási teljesítményre van szükségük. A felhőalapú számítástechnika innovációjának köszönhetően ma már mindenhol jelen vannak az AI-rendszerek. A felhőadatokat különböző szervereken, különböző helyeken tárolják. Az adatok tárolásához és feldolgozásához hardverre van szükség, például memóriára, CPU-kra és GPU-kra. Szükség van olyan infrastruktúrára is, mint a felhőhálózatok.

Szükséges készségkészlet:

Fontolja meg, hogy szerezzen elektromos, elektronikai vagy hálózatmérnöki diplomát, hogy mesterséges intelligencia hardverrel dolgozhasson.

Egyéb szerepek

Ha nem vagy technikus, ne add fel álmodat, hogy bekerülj az AI világába. Mindig vannak más szerepkörök, például projektmenedzserek, írók, nyelvészek és jogászok. Ahogy egyre emberközpontúbb iparágak, például az egészségügy és az oktatás felkarolják az AI-t, új lehetőségek nyílnak meg, mint például az etikusok és a futuristák.

A mesterséges intelligencia ma jövőbiztos karrier

A mesterséges intelligencia izgalmas és közelgő terület a karriered megkezdéséhez. A más területeken dolgozók azonban továbbra is választhatják a mesterséges intelligencia területén végzett pályafutásukat – mindössze a kíváncsiságra van szükséged, hogy tanulhass és fejleszd magad.

A legjobb Linux szoftverek és alkalmazások

Olvassa el a következőt

A szerzőről