Хотите начать карьеру в области ИИ? Вот наборы навыков, пользующиеся спросом

Когда мы думаем об искусственном интеллекте, мы обычно думаем о гуманоидных роботах из фильмов, изображаемых как злодеи, захватившие мир. Но на самом деле у нас пока нет роботов, способных превзойти человеческий интеллект.

Тем не менее, ИИ уже захватил нашу жизнь. Ваши устройства Smart Home, распознавание лица в вашем телефоне, чат-боты, с которыми вы взаимодействуете во время покупок в Интернете, ваша музыка, видео и рекомендации по покупкам — все это работает на основе ИИ.

Что такое ИИ (искусственный интеллект)?

Проще говоря, ИИ — это любая программа, которая может выполнять «интеллектуальные» задачи, подобные человеческим. Но это не просто программное обеспечение.

Как ИИ учится?

В программе ваш вывод зависит исключительно от того, что говорит код. Например, допустим, вы написали код для идентификации кошек. Ваш код говорит, что все, у кого есть четыре ноги, хвост и шерсть, — это кошка.

Он идентифицирует каждое пушистое животное как кошку, даже если видит собаку, тигра или белого медведя. Единственный способ исправить это — изменить код, включив в него определенные характеристики кошки, такие как размер, форма, цвет и рисунок кожи.

В случае с ИИ специалисты по машинному обучению обучают алгоритм самокоррекции. Они вводят большой объем данных (в нашем случае фотографии животных), вознаграждают программу каждый раз, когда она правильно идентифицирует кошку, и наказывают, если она делает ошибку.

Когда вы многократно обучаете его с огромными объемами данных, алгоритм в конечном итоге научится идентифицировать кошку. Более того, он будет генерировать шаблоны из данных и идентифицировать других животных. Это называется машинным обучением.

Глубокое обучение выводит машинное обучение на новый уровень с меньшей потребностью во вмешательстве человека. С помощью сложных нейронных сетей каждый алгоритм может обучаться и изменяться сам. Искусственные нейронные сети — это алгоритмы, смоделированные по образцу нейронов человеческого мозга. Алгоритмы работают на мощных компьютерах, чтобы соединяться, взаимодействовать и учиться друг у друга, как и наши нейроны.

Сделать карьеру в области ИИ

ИИ используется в большинстве ведущих отраслей, от электронной коммерции до здравоохранения и сельского хозяйства. Компании полагаются на ИИ для персонализированных рекомендаций, анализа рынка, обнаружения мошенничества и виртуальной/дополненной реальности.

Для создания проектов ИИ требуется специализированная команда. Для начала нам нужно определить достоверные данные, проанализировать их, передать их машине, а затем обучить ее обучению. Итак, возможности безграничны для людей, которым нравится работать с данными и машинным обучением.

Как динамичная, высокотехнологичная и специализированная область, работа в области искусственного интеллекта хорошо оплачивается, и вы должны обладать высокой квалификацией и разбираться в технологиях, чтобы выйти на рынок. Если вы присматриваетесь к карьере в области искусственного интеллекта, вам нужно действовать сейчас. Вот ваши варианты:

Бизнес-анализ и исследования

Исследования — это первый шаг процесса ИИ. Ключевыми людьми, управляющими этим, будут эксперты в предметной области, бизнес-аналитики и исследователи. Они являются экспертами в своей отрасли или области, такой как банковское дело, страхование, производство и т. д., и играют важную роль. ключевую роль в выявлении возможностей, определении масштаба, исследовании рынка и создании динамичных решения. Они также обеспечивают связь между бизнесом и основными командами ИИ.

Необходимый набор навыков:

Чтобы стать экспертом в предметной области или исследователем, вам потребуется ученая степень в своей области. Например, бизнес-аналитики имеют степень в области бизнеса, экономики, статистики или в тесно связанной области. Критическое мышление, умение решать проблемы и гибкость являются важными навыками для сотрудников исследовательской и аналитической группы. Кроме того, страсть к технологиям и готовность учиться новому помогут вам справиться с этими ролями в проекте ИИ.

Наука о данных

Данные управляют нашим современным миром, а ИИ невозможен без данных. Успех любого проекта ИИ зависит от качества данных. Вот почему существует огромный спрос на аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров данных.

Аналитики данных несут ответственность за сбор данных и их анализ для получения бизнес-аналитики.

Специалисты по обработке и анализу данных переходят к следующему шагу, ища закономерности с использованием различных методов, таких как глубокое обучение и нейронные сети. Эти идеи помогают компаниям решать проблемы и внедрять инновации.

Работа инженера данных заключается в создании необходимой инфраструктуры для обработки данных. Инженеры настроили базу данных и коммуникационные конвейеры для передачи данных.

В большинстве случаев эти роли нечетко определены в команде данных, и от вас могут ожидать, что вы наденете более одной шляпы.

Необходимый набор навыков:

Чтобы получить любую из ролей, связанных с обработкой данных, ваши базовые технические навыки будут более или менее одинаковыми, слегка различаясь по степени. Вы должны отточить свои навыки STEM, научиться кодировать, понять концепции баз данных и получить степень в области компьютерных наук, математики или статистики. Скорее всего, вы начнете с должности аналитика данных и перейдете на должность ученого или инженера с опытом. Вы можете проверить некоторые из наших Обучение науке о данных предложения или узнать Python, популярный язык программирования для Data Science.

Машинное обучение

Программисты, инженеры и архитекторы машинного обучения — это группа людей, которые будут проектировать, разрабатывать и тестировать сложные алгоритмы искусственного интеллекта. Они также будут обучать алгоритмы искать закономерности и улучшать их результаты с течением времени.

Необходимый набор навыков:

Было бы полезно, если бы у вас была ученая степень в области компьютерных наук, а также аналитические навыки и творческие способности. Вы должны быть опытными в языках программирования и концепциях программного обеспечения. Если вы уже являетесь инженером-программистом, вы можете пройти курсы по машинному обучению, пройдя короткие сертификационные курсы по искусственному интеллекту. Вы можете использовать эти Идеи проекта машинного обучения чтобы дать толчок вашему обучению.

Дизайн продукта

Конечным продуктом дизайна ИИ может быть экран или гигантский робот, но работа дизайнера продукта состоит в том, чтобы убедиться, что продукт доступен и прост в использовании.

Необходимый набор навыков:

Дизайнеры продуктов имеют разный опыт — вы можете быть дизайнером пользовательского интерфейса, инженером или художником. Наряду со специализацией в своей области вы должны быть техническим энтузиастом, способным сопереживать конечным пользователям. Гибкость, адаптивность и ориентированный на человека подход необходимы для успеха команды разработчиков ИИ.

Аппаратное обеспечение ИИ

Системы искусственного интеллекта нуждаются в колоссальной памяти и вычислительной мощности. Благодаря инновациям в области облачных вычислений системы ИИ теперь повсюду. Облачные данные хранятся на разных серверах в разных местах. Для хранения и обработки данных требуется аппаратное обеспечение, такое как память, процессоры и графические процессоры. Существует также потребность в такой инфраструктуре, как облачные сети.

Необходимый набор навыков:

Подумайте о том, чтобы получить степень в области электротехники, электроники или сетевой инженерии, чтобы работать с оборудованием ИИ.

Другие роли

Если вы не технарь, не отказывайтесь от своей мечты попасть в мир ИИ. Всегда есть другие роли, такие как руководители проектов, писатели, лингвисты и юристы. По мере того, как все больше ориентированных на людей отраслей, таких как здравоохранение и образование, используют ИИ, открываются новые возможности, такие как специалисты по этике и футурологи.

ИИ — перспективная карьера сегодня

ИИ — это захватывающая и перспективная область для вас, чтобы начать свою карьеру. Однако для тех, кто работает в других областях, у вас все еще есть возможность выбрать карьеру в области ИИ — все, что вам нужно, — это любопытство, чтобы учиться и повышать свою квалификацию.

Лучшее программное обеспечение и приложения для Linux

Читать дальше

Об авторе