Inteligența artificială (IA) este viitorul și are un mare potențial de a transforma întreprinderile, economiile și societățile.
Nu e de mirare că AI este una dintre cele mai căutate abilități în domeniul tehnologiei, care a influențat aproape toate sectoarele, de la automobile, producție și medical până la securitate cibernetică, software și IoT.
Organizațiile folosesc rapid AI pentru a construi aplicații și servicii utile, de ultimă generație, care pot îmbunătăți calitatea vieții, pot face operațiunile de afaceri mai eficiente și pot reduce complexitățile.
În cele din urmă, cererea de AI continuă să crească. Potrivit SEMrush, piața globală de AI va ajunge la 190,61 miliarde USD până în 2025.
Deci, dacă doriți să vă construiți o carieră în AI, este cel mai bun moment pentru a începe. Vă va oferi perspective de carieră mai largi și puteți lucra cu organizații din întreaga lume la proiecte interesante. Dar pentru aceasta, trebuie să aveți seturile de abilități potrivite, atât tehnice, cât și non-tehnice.
În acest articol, vă voi prezenta câteva dintre abilitățile solicitate în inteligența artificială pe care le puteți învăța și vă perfecționați pentru a vă construi o carieră strălucitoare în inteligența artificială.
Să începem.
Cuprins
Abilitati tehnice
O carieră în AI necesită profesioniști să stăpânească unele abilități tehnice pentru a vă oferi o bază solidă. Deci, să vorbim despre unele dintre aceste abilități tehnice.
Cunoașterea domeniului
Cunoștințe și specializare în inteligența artificială sunt necesare dacă îți cauți o carieră în AI. Trebuie să aveți experiență în rețele neuronale, învățarea automată, învățarea profundă etc.
Cunoștințele de domeniu vă ajută să înțelegeți mai mult industria cu riscurile și provocările pe care trebuie să le abordați. De asemenea, vă va ajuta să dezvoltați tehnologii inovatoare care pot aborda aceste provocări. Vă puteți aplica cunoștințele pentru a crea tehnologii și servicii bazate pe inteligența artificială care pot face cumva viața mai bună și pot sprijini afacerile.
Limbaje de programare
Cunoștințe solide și competențe în limbaje de programare precum Java, R, Python, C++, JavaScript etc., sunt cruciale pentru fiecare profesionist în AI. Trebuie să fiți capabil să scrieți cod în funcție de nevoile și cazurile de utilizare.
- Python: Python este utilizat pe scară largă în AI și învățare automată datorită simplității, fiabilității codului și execuției mai rapide. Vă va ajuta să scrieți algoritmi complecși și necesită cod minim. Vine cu multe biblioteci prefabricate pentru calcule avansate și calcul științific.
- Java: Java este, de asemenea, utilizat pe scară largă în AI pentru implementarea maperilor și reductorilor, programarea inteligenței, programarea genetică, algoritmii de căutare, rețelele neuronale, soluțiile ML și multe altele.
- R: Aveți nevoie de R pentru calcul statistic, analiză numerică, învățare automată, rețele neuronale și multe altele. R vă permite să colectați și să organizați seturi de date, să aplicați funcții ML și statistice și să utilizați transformările matriceale și algebra liniară pentru procesarea datelor.
- C++: vechiul C++ este folosit în AI pentru a permite programarea procedurală și manipularea resurselor hardware. Îl puteți folosi pentru a dezvolta sisteme de operare, browsere și jocuri video. Flexibilitatea sa și funcțiile orientate pe obiecte îl fac extrem de util în AI.
În plus, ar fi de ajutor dacă ați avea și o înțelegere profundă a arhitecturii computerelor, a structurilor de date, a algoritmilor de optimizare, a graficelor, a arborilor și multe altele. Și dacă puteți învăța mai multe limbi, poate fi un avantaj suplimentar, deoarece puteți contribui mai mult, deoarece organizațiile pun accentul pe profesioniști cu competențe multiple.
Framework-uri și biblioteci: Pe lângă limbajele de programare, trebuie să înțelegeți și diverse cadre și biblioteci. Vă va ajuta să scrieți cod de calitate la o viteză mai mare. Unele dintre cele foarte utile în AI sunt TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch și multe altele.
- TensorFlow este o platformă de învățare automată open-source, cu un set cuprinzător și flexibil de instrumente, resurse comunitare și biblioteci pentru a ajuta cercetătorii să dezvolte cu ușurință aplicații sofisticate bazate pe ML.
- SciPy este o bibliotecă Python open-source folosită pentru rezolvarea problemelor științifice și matematice. Ajută utilizatorii să manipuleze și să vizualizeze datele folosind diverse comenzi.
- NumPy este un pachet bazat pe Python folosit pentru calcul științific și operații matematice avansate în timp ce manipulează seturi masive de date.
- Scikit-learn este o bibliotecă Python puternică pentru învățarea automată și are o mulțime de instrumente ML și de modelare statistică.
Cunoștințe matematice
Profesioniștii AI lucrează intens pe algoritmi și matematică aplicată. Acesta este motivul pentru care trebuie să aveți abilități puternice analitice și de rezolvare a problemelor, împreună cu cunoștințe matematice, astfel încât să puteți rezolva eficient problemele AI.
Sunt de dorit abilități matematice precum algebra liniară, statistica, probabilitatea, graficele, tehnicile de optimizare etc. Puteți utiliza aceste abilități pentru a rezolva probleme și pentru a crea algoritmi bazați pe cerințe.
- Algebra liniară: algebra liniară și abstractă formează baza multor părți ale AI, cum ar fi învățarea automată și viziunea computerizată. Acesta implică matrici, vectori, tensori și altele.
- Statistică: statistica este un alt subiect vital pe care trebuie să îl stăpânești dacă vrei o carieră strălucitoare în AI și ML. Aceasta implică colectarea, interpretarea și analiza datelor. Coincide cu știința datelor, dar aveți nevoie de abilități statistice pentru a înțelege tiparele.
- Probabilitate: Probabilitatea este o parte esențială a inteligenței artificiale. Prin urmare, trebuie să aveți cunoștințe solide despre probabilitatea și distribuția probabilității pentru a avea un început fără probleme în IA. Poate fi utilizat pe modelele discriminative și generative, mașini de suport vector etc.
- Grafic: este necesar să știi cum să te uiți la grafice și să înțelegi ce transmite acestea în AI. Este o parte integrantă a inteligenței artificiale și veți fi expus în mod constant la analiza datelor, uitându-vă la diferite grafice.
Învățare automată
Machine Learning (ML) este un subset al inteligenței artificiale. Este studiul algoritmilor bazați pe computer capabili să învețe și să se perfecționeze folosind date și prin experiențe. Algoritmii ML creează modele bazate pe un anumit eșantion de date, numite date de antrenament, pentru a lua decizii și predicții.
Cunoașterea ML este necesară în inteligența artificială, deoarece AI dă putere unui computer sau unui sistem să se comporte inteligent. ML este un proces care învață mașina să fie inteligentă și să își implementeze potențialul în sarcini și probleme în timp real.
ML este utilizat în diverse aplicații, inclusiv viziune computerizată, filtrare a e-mailului, medicină, recunoaștere a vorbirii și multe altele. De asemenea, este asociat cu statisticile computaționale pentru a face predicții precise cu ajutorul computerelor. Unele dintre exemplele de zi cu zi de ML sunt sugestiile pentru motoarele de căutare.
Invatare profunda
Învățarea profundă este o ramură a învățării automate și a științei datelor care imită modul în care oamenii dobândesc cunoștințe specifice. Include analize predictive și statistici și folosește diferite straturi pentru a obține caracteristici mai profunde dintr-un sunet sau o imagine. Cu straturi mai înalte, detaliile ar fi mai nuanțate.
Învățarea profundă poate automatiza analiza predictivă, iar algoritmii săi sunt aranjați într-o ierarhie de abstractizare și complexitate crescândă. Aici, fiecare algoritm implementează o transformare neliniară la intrarea sa. Apoi, își folosește cunoștințele dobândite pentru a crea un model de rezultate sau statistic. Acesta va continua să se repete până când rezultatul său va atinge o precizie la nivelul acceptat. Astfel, vor exista multe straturi de procesare prin care datele trebuie să treacă pentru a fi rafinate și precise.
Aplicație: Învățarea profundă are o aplicație largă în diverse domenii și este foarte benefică pentru oamenii de știință de date în colectarea, interpretarea și analizarea unor volume uriașe de date cu ușurință și viteză. Unele dintre aplicațiile sale sunt recunoașterea feței, recunoașterea vorbirii, permiterea vederii în mașinile fără șofer, asistenții virtuali etc.
Arhitectura rețelelor neuronale
Rețelele neuronale fac parte din Deep Learning și sunt inspirate de structura creierului uman. Sunt o rețea de neuroni artificiali care sunt complexe și dezvoltate pentru a procesa mai multe intrări pentru a produce o singură ieșire. Rețelele neuronale imită comportamentul creierului uman pentru a rezolva probleme complexe. Acestea sunt utilizate pentru controlul adaptiv, modelarea predictivă, analiza regresiei, recunoașterea modelelor, procesarea datelor și aplicații care pot fi antrenate.
În această arhitectură, datele de intrare trec prin diferite straturi de neuroni artificiali stivuiți pentru a produce rezultatul.
Aplicație: rețelele neuronale găsesc, de asemenea, aplicații în diverse sectoare, cum ar fi marketing, asistență medicală și multe altele. Exemple sunt recunoașterea vorbirii, controlul vehiculului, jocul ca șahul sau cursele, recunoașterea secvenței și modelelor, diagnosticarea medicală, extragerea datelor, aplicațiile financiare, filtrarea spam-ului prin e-mail și multe altele.
Big Data și calculul distribuit
Analiza predictivă și a datelor în AI implică un număr mare de seturi de date care necesită resurse de calcul mai mari. Utilizarea unui singur sistem pentru a realiza acest tip de calcul poate să nu fie suficientă. Prin urmare, concepte precum Big Data și computerul distribuit sunt utile.
- Big Data este o tehnologie care implică extragerea, gestionarea și analizarea unei cantități enorme de date în mod eficient. Aceste date necesită resurse de calcul mari și oferă o putere statistică excelentă. Este utilizat în analiza comportamentului utilizatorilor, analiza predictivă și alte nevoi analitice care implică seturi mari de date.
- Calculul distribuit este o ramură a informaticii care implică sisteme distribuite ale căror componente sunt situate pe diferite computere în rețea, coordonând și comunicând acțiunile lor prin schimbul de mesaje. Aplicațiile sale sunt jocuri video online multiplayer, aplicații peer-to-peer (P2P) etc.
Deci, dacă doriți o carieră strălucitoare în AI, ar fi de ajutor dacă vă îmbunătățiți abilitățile cu aceste tehnologii. Big Data și calculul distribuit vă pot ajuta să dezvoltați produse și servicii de ultimă generație bazate pe inteligență artificială. De asemenea, puteți obține cunoștințe despre cadre precum Hadoop, Apache Storm, Spark și Flink.
Tehnici de procesare a semnalului
Procesarea semnalului este o altă abilitate dorită pe care organizațiile o pot căuta la profesioniști. Învățarea automată implică extragerea de caracteristici pentru a transforma valorile pixelilor în informații semnificative. Și pentru a realiza acest lucru, trebuie să știi cum să rezolvi problemele folosind tehnici de procesare a semnalului. Poate include analiză timp-frecvență, convoluție, analiză Fourier și alte concepte AI.
Procesarea semnalului este un subdomeniu al ingineriei electrice care pune accent pe analizarea, sintetizarea și modificarea semnalelor cum ar fi semnalele de imagine, undele sonore și alte măsurători științifice. Aceste tehnici îmbunătățesc eficiența stocării, transmisia, calitatea și detectează unele componente dintr-un semnal.
Aplicații: Aplicațiile de procesare a semnalului sunt extragerea de caracteristici, cum ar fi recunoașterea vorbirii și înțelegerea imaginilor, procesarea semnalului audio ca în muzică sau reprezentarea vorbirii, procesarea imaginilor în computere și camere digitale, procesarea video în imagini în mișcare, comunicare fără fir și tehnici de codare sursă precum imaginea. compresie, compresie video și compresie audio.
Shell Scripting
Scriptul Shell se referă la un program de calculator rulat de un interpret de linie de comandă numit shell Unix. Limbile de scriptare implică diverse dialecte de script shell. Unele operațiuni comune pe care le efectuează scripturile shell sunt manipularea fișierelor, tipărirea textului și execuția programului.
Shell scripting este o altă componentă vitală a inteligenței artificiale folosită pentru recunoașterea modelelor. Când vă avansați în cariera în AI, veți ajunge la punctul în care majoritatea procesării datelor AI are loc pe mașini bazate pe Linux. Deci, dacă nu sunteți familiarizat cu instrumentele și operațiunile și comenzile UNIX precum SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut etc., va fi dificil să lucrați cu funcții AI.
Prin urmare, ar fi grozav să învățați despre scripturile shell și să înțelegeți aceste subiecte pentru a funcționa bine cu instrumentele și operațiunile bazate pe Linux. De asemenea, puteți afla despre diferite shell-uri, cum ar fi KornShell, Powershell, shell asemănător Perl, shell Z și multe altele.
Analiza grupului
Analiza clusterelor este sarcina de a grupa sau grupa obiecte. Se face în așa fel încât obiectele dintr-un grup să fie mai asemănătoare între ele decât cele din alt grup.
Clusteringul poate fi realizat prin algoritmi care diferă în ceea ce privește componentele lor și cât de eficient le puteți găsi. Având în vedere utilizarea pe scară largă în diverse sectoare, puteți învăța această abilitate de grupare și puteți începe să vă construiți cariera în inteligența artificială. Vă va oferi domenii mai largi și puteți dezvolta tehnologii inovatoare pentru diverse industrii și afaceri.
Aplicație: este utilizat în analiza exploratorie și statistică a datelor pentru aplicații precum recunoașterea modelelor, regăsirea informațiilor, analiza imaginilor, compresia datelor, analiza imaginilor, analiza secvenței, învățarea automată și grafica pe computer. În informatică, gruparea este utilizată în dezvoltarea de software, detectarea anomaliilor, procesarea limbajului natural și multe altele. Celelalte aplicații ale sale sunt medicale, marketing, afaceri, gruparea rezultatelor căutării, analiza criminalității, educație și multe altele.
Deci, toate cele discutate mai sus au fost abilități tehnice pe care trebuie să le stăpânești dacă vrei să-ți construiești o carieră în inteligența artificială.
Dar asta nu este.
Chiar dacă aveți cunoștințe și experiență profundă în aceste tehnologii și abilități tehnice, cu greu ar fi folosit dacă nu le puteți implementa corect. Aici intră în joc abilitățile soft.
Soft Skills
Abilitățile soft sunt necesare în fiecare parte a călătoriei dumneavoastră profesionale. Trebuie să aveți abilitățile interpersonale necesare pentru a lucra eficient, pentru a gestiona totul cu ușurință, pentru a implementa corect cunoștințele în sarcinile dvs. și pentru a colabora bine cu ceilalți.
Abilitățile soft vă vor ajuta să vă transmiteți în mod corespunzător gândurile echipei, părților interesate și altora cu care comunicați. De asemenea, puteți lua rapid decizii mai bune, care pot beneficia de proiect și de echipa în ansamblu.
Deci, haideți să vorbim despre unele dintre abilitățile soft esențiale pe care trebuie să le dezvoltați pentru a deveni un profesionist mai bun, indiferent de expertiză și nivelul de cunoștințe.
Comunicare
Abilitățile de comunicare sunt întotdeauna de dorit în fiecare profesie. Înseamnă capacitatea de a comunica în mod clar și precis ideile tale altora folosind un ton adecvat și adecvat, împreună cu limbajul corpului, în timp ce transmiteți mesajul.
Trebuie să fii un bun comunicator, astfel încât să poți comunica ideile tale inovatoare fără efort cu managerii și colegii de echipă sau clienții tăi. Dar dacă îți lipsesc abilitățile de comunicare, poți simți dificultăți în a-ți trimite mesajul și a explica ceea ce vrei.
Drept urmare, colegii tăi nu vor înțelege mesajul tău și ar putea fi confuzi în anumite puncte. Și sunt șanse ca ideile tale să nu fie luate în considerare doar pentru că nu ți-ai putut transmite corect mesajul.
Așadar, ar fi util dacă ați putea lucra la abilitățile de comunicare. Puteți fie să-l exersați cu prietenii, membrii familiei sau colegii, fie să urmați un curs pentru a vă îmbunătăți abilitățile. Cu cât exersezi mai mult, cu atât vei îmbunătăți abilitățile de comunicare.
Aflați elementele de bază ale comunicării de afaceri pentru a vă asigura că folosiți cuvintele potrivite și tonul corect în timp ce transmiteți mesajul. De asemenea, puteți învăța mișcările mâinilor, limbajul corpului și gesturile adecvate pentru a comunica eficient cu ceilalți. În plus, puteți învăța mai multe limbi dacă aveți de-a face cu clienți internaționali. Acesta va fi un bonus.
Luarea deciziilor
Abilitățile de luare a deciziilor sunt extrem de esențiale. Trebuie să fii capabil să iei deciziile corecte la momentul potrivit pentru a-ți salva echipa și proiectul de orice rău sau necaz și pentru a asigura succesul proiectelor tale.
Proiectele AI implică o mulțime de abilități analitice, statistici și predicții, iar tu trebuie să poți face ceea ce este potrivit pentru proiectul tău și pentru toți cei implicați în echipă. Trebuie să ai abilități bune de management care să te ajute în timpul luării deciziilor. Este nevoie de o minte ascuțită, exagerată, concentrare și un ochi pentru detalii.
Mai mult, trebuie să fii capabil să calculezi riscurile și provocările dacă iei anumite decizii. De asemenea, trebuie să cunoașteți consecințele anumitor decizii și modul în care acestea vă pot afecta echipa și proiectul. Prin urmare, toate deciziile tale trebuie luate astfel încât să maximizeze productivitatea și succesul proiectelor tale, asigurându-se că clienții și clienții tăi sunt mulțumiți, minimizând în același timp riscurile.
Gandire analitica
Gândirea analitică este o abilitate de bază obligatorie pentru toți profesioniștii AI. Trebuie să fiți capabil să înțelegeți și să simțiți problemele cu care s-ar putea confrunta utilizatorii și să găsiți o soluție eficientă.
Profesioniștii AI trebuie să aibă abilități excelente de rezolvare a problemelor, gândire analitică și o minte curioasă pentru a afla mai multe, a afla mai multe și a implementa mai multe. Vă va ajuta să dezvoltați idei și planuri inovatoare care pot rezolva o problemă și să construiți tehnologii de ultimă oră care pot aduce beneficii oamenilor. De asemenea, trebuie să fii dornic să te perfecționezi cu noi tehnologii și instrumente care să te ajute în timpul planificării și dezvoltării.
Creativitate
Creativitatea este o abilitate solicitantă pe care trebuie să o aibă profesioniștii AI. Trebuie să concepeți idei unice și să gândiți de la cutie dacă aveți nevoie. De fapt, în zilele noastre, este o abilitate foarte căutată în fiecare domeniu. Și dacă ești un profesionist AI, trebuie să o ai.
Profesioniștii AI trebuie să vină cu modalități creative de a rezolva o problemă într-un mod care să fie ușor, eficient și fezabil. Vă va ajuta să dezvoltați produse și servicii unice și să le facă utile pentru utilizatori.
Concluzie: Viitorul profesioniștilor AI
Potrivit LinkedIn, angajarea profesioniștilor AI a crescut cu 32% din 2019, în ciuda scenariilor grave din cauza pandemiei. Și această creștere continuă să crească pe măsură ce cererea de aplicații și servicii bazate pe inteligență artificială este în creștere.
Un raport CNBC afirmă că salariul mediu al cercetătorilor de date este de 100.000-130.000 USD, în timp ce cel al inginerilor AI este de 124.000-150.000 USD. Prin urmare, viitorul profesioniștilor AI pare luminos. Și dacă ești interesat de acest domeniu, acum este momentul să începi să-ți construiești cariera în jurul lui. Puteți deveni un om de știință de date, un inginer AI, un inginer ML, un dezvoltator de business intelligence și să urmați alte locuri de muncă conexe în AI.
Așadar, începeți să vă construiți cariera în AI și dezvoltați abilitățile tehnice și non-tehnice discutate mai sus. Ele vă vor ajuta să vă lansați cariera fără probleme și să vă asigurați că vă propulsați sus cu viteză maximă.
Toate cele bune!
Ați putea fi, de asemenea, interesat de Cursuri online pentru a învăța AI sau
Cursuri online pentru a învăța elementele de bază ale ingineriei datelor.