Sztuczna inteligencja (AI) to przyszłość i ma ogromny potencjał do przekształcania przedsiębiorstw, gospodarek i społeczeństw.
Nic dziwnego, że sztuczna inteligencja jest jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności w dziedzinie technologii, która wpłynęła na prawie każdy sektor, od motoryzacji, produkcji i medycyny po cyberbezpieczeństwo, oprogramowanie i IoT.
Organizacje szybko wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia użytecznych, najnowocześniejszych aplikacji i usług, które mogą poprawić jakość życia, zwiększyć wydajność operacji biznesowych i zmniejszyć złożoność.
Ostatecznie zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję nadal rośnie. Według SEMrush globalny rynek sztucznej inteligencji osiągnie 190,61 miliarda dolarów do 2025 roku.
Tak więc, jeśli chcesz zbudować karierę w AI, to najlepszy czas, aby zacząć. Da Ci to szersze perspektywy kariery i będziesz mógł współpracować z organizacjami z całego świata nad ekscytującymi projektami. Ale do tego musisz mieć odpowiednie zestawy umiejętności, zarówno technicznych, jak i nietechnicznych.
W tym artykule przedstawię Ci niektóre z pożądanych umiejętności w sztucznej inteligencji, których możesz się nauczyć i podnosić swoje umiejętności, aby zbudować błyskotliwą karierę w sztucznej inteligencji.
Zacznijmy.
Spis treści:
Umiejętności techniczne
Kariera w AI wymaga od profesjonalistów opanowania pewnych umiejętności technicznych, które zapewnią ci silną bazę. Porozmawiajmy więc o niektórych z tych umiejętności technicznych.
Wiedza o domenach
Wiedza i specjalizacja w sztucznej inteligencji są potrzebne, jeśli szukasz kariery w AI. Musisz mieć wiedzę z zakresu sieci neuronowych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia itp.
Posiadanie wiedzy o domenie pomaga lepiej zrozumieć branżę wraz z ryzykiem i wyzwaniami, z którymi trzeba się zmierzyć. Pomoże również w opracowaniu innowacyjnych technologii, które mogą sprostać tym wyzwaniom. Możesz wykorzystać swoją wiedzę do tworzenia technologii i usług wykorzystujących sztuczną inteligencję, które mogą w jakiś sposób poprawić jakość życia i wspierać firmy.
Języki programowania
Solidna wiedza i biegłość w językach programowania, takich jak Java, R, Python, C++, JavaScript itp., są kluczowe dla każdego profesjonalisty AI. Musisz umieć pisać kod w oparciu o swoje potrzeby i przypadki użycia.
- Python: Python jest szeroko stosowany w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym ze względu na swoją prostotę, niezawodność kodu i szybsze wykonanie. Pomoże Ci pisać złożone algorytmy i wymaga minimalnego kodu. Zawiera wiele gotowych bibliotek do zaawansowanych obliczeń i obliczeń naukowych.
- Java: Java jest również szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do wdrażania maperów i reduktorów, programowania inteligencji, programowania genetycznego, algorytmów wyszukiwania, sieci neuronowych, rozwiązań ML i innych.
- R: Potrzebujesz R do obliczeń statystycznych, analizy numerycznej, uczenia maszynowego, sieci neuronowych i nie tylko. R pozwala na zbieranie i organizowanie zbiorów danych, stosowanie ML i funkcji statystycznych oraz wykorzystanie transformacji macierzowych i algebry liniowej do przetwarzania danych.
- C++: Stary dobry C++ jest używany w sztucznej inteligencji, aby umożliwić programowanie proceduralne i manipulowanie zasobami sprzętowymi. Możesz go używać do tworzenia systemów operacyjnych, przeglądarek i gier wideo. Jego elastyczność i funkcje zorientowane obiektowo sprawiają, że jest bardzo przydatny w sztucznej inteligencji.
Ponadto pomogłoby, gdybyś miał również dogłębną wiedzę na temat architektury komputera, struktur danych, algorytmów optymalizacji, wykresów, drzew i innych. A jeśli możesz nauczyć się więcej niż jednego języka, może to być dodatkową zaletą, ponieważ możesz wnieść większy wkład, ponieważ organizacje kładą nacisk na specjalistów z wieloma umiejętnościami.
Frameworki i biblioteki: Oprócz języków programowania musisz także rozumieć różne frameworki i biblioteki. Pomoże Ci pisać wysokiej jakości kod w szybszym tempie. Niektóre z bardzo przydatnych w AI to TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch i inne.
- TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source z wszechstronnym i elastycznym zestawem narzędzi, zasobów społecznościowych i bibliotek, która pomaga naukowcom w łatwym opracowywaniu zaawansowanych aplikacji opartych na uczeniu maszynowym.
- SciPy to biblioteka Pythona typu open source służąca do rozwiązywania problemów naukowych i matematycznych. Pomaga użytkownikom manipulować i wizualizować dane za pomocą różnych poleceń.
- NumPy to oparty na Pythonie pakiet służący do obliczeń naukowych i zaawansowanych operacji matematycznych podczas obsługi ogromnych zbiorów danych.
- Scikit-learn to potężna biblioteka Pythona do uczenia maszynowego i zawiera wiele narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego.
Wiedza matematyczna
Specjaliści AI intensywnie pracują nad algorytmami i matematyką stosowaną. Dlatego musisz mieć silne umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów, a także wiedzę matematyczną, aby skutecznie rozwiązywać problemy AI.
Pożądane są umiejętności matematyczne, takie jak algebra liniowa, statystyka, prawdopodobieństwo, wykresy, techniki optymalizacji itp. Możesz wykorzystać te umiejętności do rozwiązywania problemów i tworzenia algorytmów w oparciu o wymagania.
- Algebra liniowa: Algebra liniowa i abstrakcyjna stanowią podstawę wielu części sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe i widzenie komputerowe. Obejmuje macierze, wektory, tensory i inne.
- Statystyka: Statystyka to kolejny ważny temat, który musisz opanować, jeśli chcesz mieć błyskotliwą karierę w AI i ML. Obejmuje gromadzenie, interpretację i analizę danych. Zbiega się to z nauką o danych, ale potrzebujesz umiejętności statystycznych, aby zrozumieć wzorce.
- Prawdopodobieństwo: Prawdopodobieństwo jest istotną częścią sztucznej inteligencji. Dlatego musisz posiadać solidną wiedzę na temat prawdopodobieństwa i rozkładu prawdopodobieństwa, aby mieć płynny start w AI. Może być stosowany w modelach dyskryminacyjnych i generatywnych, maszynach wektorów nośnych itp.
- Wykres: W sztucznej inteligencji potrzebna jest wiedza, jak patrzeć na wykresy i rozumieć, co one przedstawiają. Jest to integralna część sztucznej inteligencji i będziesz stale narażony na analizę danych, patrząc na różne wykresy.
Nauczanie maszynowe
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji. Jest to nauka o algorytmach komputerowych zdolnych do samouczenia się i doskonalenia przy użyciu danych i doświadczeń. Algorytmy ML tworzą modele na podstawie określonej próbki danych, zwanej danymi szkoleniowymi, w celu podejmowania decyzji i prognoz.
Znajomość ML jest potrzebna w sztucznej inteligencji, ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia komputerowi lub systemowi inteligentne zachowanie. ML to proces, który uczy maszynę bycia inteligentnym i realizowania swojego potencjału w zadaniach i problemach w czasie rzeczywistym.
ML jest używany w różnych aplikacjach, w tym wizji komputerowej, filtrowaniu poczty e-mail, medycynie, rozpoznawaniu mowy i innych. Wiąże się to również ze statystykami obliczeniowymi, aby dokonywać dokładnych prognoz za pomocą komputerów. Niektóre z codziennych przykładów ML to sugestie wyszukiwarek.
Głęboka nauka
Głębokie uczenie to gałąź uczenia maszynowego i nauki o danych, która naśladuje sposób, w jaki ludzie zdobywają konkretną wiedzę. Obejmuje analizę predykcyjną i statystyki oraz wykorzystuje różne warstwy, aby uzyskać głębsze funkcje dźwięku lub obrazu. Przy wyższych warstwach szczegóły byłyby bardziej zniuansowane.
Głębokie uczenie może zautomatyzować analitykę predykcyjną, a jego algorytmy są ułożone w hierarchię rosnącej abstrakcji i złożoności. Tutaj każdy algorytm implementuje nieliniową transformację do swojego wejścia. Następnie wykorzystuje zdobytą wiedzę do stworzenia modelu wyjściowego lub statystycznego. Będzie kontynuował iterację, dopóki jego dane wyjściowe nie osiągną dokładności akceptowanego poziomu. W związku z tym będzie wiele warstw przetwarzania, przez które dane muszą przejść, aby były dopracowane i dokładne.
Zastosowanie: Głębokie uczenie ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach i jest bardzo korzystne dla naukowców zajmujących się danymi w zakresie łatwego i szybkiego zbierania, interpretowania i analizowania ogromnych ilości danych. Niektóre z jego zastosowań to rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie mowy, umożliwianie widzenia w samochodach autonomicznych, wirtualni asystenci itp.
Architektura sieci neuronowych
Sieci neuronowe są częścią Deep Learning i są inspirowane strukturą ludzkiego mózgu. Stanowią sieć sztucznych neuronów, które są złożone i opracowane do przetwarzania kilku danych wejściowych w celu wytworzenia jednego wyjścia. Sieci neuronowe naśladują zachowanie ludzkiego mózgu w celu rozwiązywania złożonych problemów. Służą do sterowania adaptacyjnego, modelowania predykcyjnego, analizy regresji, rozpoznawania wzorców, przetwarzania danych i aplikacji, które można wyszkolić.
W tej architekturze dane wejściowe przechodzą przez różne warstwy sztucznych neuronów ułożonych w stos, aby wytworzyć dane wyjściowe.
Zastosowanie: Sieci neuronowe znajdują również zastosowanie w różnych sektorach, takich jak marketing, opieka zdrowotna i inne. Przykładami są rozpoznawanie mowy, sterowanie pojazdem, granie w szachy lub wyścigi, rozpoznawanie sekwencji i wzorców, diagnostyka medyczna, eksploracja danych, aplikacje finansowe, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail i inne.
Big Data i przetwarzanie rozproszone
Predykcyjna i analiza danych w AI obejmuje dużą liczbę zestawów danych, które wymagają większych zasobów obliczeniowych. Użycie jednego systemu do uzyskania tego rodzaju obliczeń może nie wystarczyć. Dlatego pomocne są koncepcje takie jak Big Data i przetwarzanie rozproszone.
- Big Data to technologia, która polega na efektywnym wydobywaniu, zarządzaniu i analizowaniu ogromnej ilości danych. Dane te wymagają dużych zasobów obliczeniowych i oferują doskonałą moc statystyczną. Jest używany w analizie zachowań użytkowników, analityce predykcyjnej i innych potrzebach analitycznych dotyczących dużych zbiorów danych.
- Przetwarzanie rozproszone to dziedzina informatyki obejmująca systemy rozproszone, których komponenty znajdują się na różnych komputerach sieciowych koordynujących i komunikujących swoje działania poprzez wymianę komunikatów. Jego zastosowania to gry wideo online dla wielu graczy, aplikacje peer-to-peer (P2P) itp.
Tak więc, jeśli chcesz błyskotliwej kariery w sztucznej inteligencji, pomogłoby, gdybyś podniósł swoje umiejętności w zakresie tych technologii. Big Data i przetwarzanie rozproszone mogą pomóc w opracowaniu najnowocześniejszych produktów i usług opartych na sztucznej inteligencji. Możesz także zdobyć wiedzę na temat frameworków, takich jak Hadoop, Apache Storm, Spark i Flink.
Techniki przetwarzania sygnału
Przetwarzanie sygnałów to kolejna pożądana umiejętność, której organizacje mogą szukać u profesjonalistów. Uczenie maszynowe obejmuje ekstrakcję funkcji w celu przekształcenia wartości pikseli w pewne znaczące informacje. Aby to osiągnąć, musisz wiedzieć, jak rozwiązywać problemy za pomocą technik przetwarzania sygnału. Może obejmować analizę czasowo-częstotliwościową, splot, analizę Fouriera i inne koncepcje sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie sygnałów to poddziedzina elektrotechniki, która kładzie nacisk na analizowanie, syntezowanie i modyfikowanie sygnałów, takich jak sygnały obrazu, fale dźwiękowe i inne pomiary naukowe. Techniki te zwiększają wydajność przechowywania, transmisję, jakość i wykrywają niektóre składniki sygnału.
Zastosowania: Zastosowania przetwarzania sygnału to ekstrakcja cech, takich jak rozpoznawanie mowy i rozumienie obrazu, przetwarzanie sygnału audio tak, jak w przypadku muzyki lub reprezentacji mowy, przetwarzanie obrazu w komputerach i aparatach cyfrowych, przetwarzanie wideo w ruchomych obrazach, komunikacja bezprzewodowa i techniki kodowania źródłowego, takie jak obraz kompresja, kompresja wideo i kompresja audio.
Skrypty powłoki
Skrypty powłoki odnoszą się do programu komputerowego uruchamianego przez interpreter wiersza poleceń o nazwie powłoka uniksowa. Języki skryptowe obejmują różne dialekty skryptów powłoki. Niektóre typowe operacje wykonywane przez skrypty powłoki to manipulacja plikami, drukowanie tekstu i wykonywanie programu.
Skrypty powłoki to kolejny ważny element sztucznej inteligencji wykorzystywanej do rozpoznawania wzorców. Kiedy rozwijasz swoją karierę w AI, dojdziesz do punktu, w którym większość przetwarzania danych AI odbywa się na maszynach z systemem Linux. Tak więc, jeśli nie znasz narzędzi, operacji i poleceń systemu UNIX, takich jak SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut itp., praca z funkcjami AI będzie trudna.
W związku z tym byłoby wspaniale nauczyć się skryptów powłoki i opanować te tematy, aby dobrze współpracować z narzędziami i operacjami opartymi na Linuksie. Możesz także dowiedzieć się o różnych powłokach, takich jak KornShell, Powershell, powłoka podobna do Perla, powłoka Z i nie tylko.
Analiza skupień
Analiza skupień to zadanie grupowania lub grupowania obiektów. Odbywa się to w taki sposób, że obiekty w grupie są bardziej do siebie podobne niż w innej grupie.
Klastrowanie może odbywać się za pomocą algorytmów różniących się składowymi i tym, jak skutecznie można je znaleźć. Biorąc pod uwagę jej szerokie zastosowanie w różnych sektorach, możesz nauczyć się tej umiejętności klastrowania i zacząć budować swoją karierę w sztucznej inteligencji. Da Ci to szersze możliwości i będziesz mógł rozwijać innowacyjne technologie dla różnych branż i przedsiębiorstw.
Zastosowanie: Jest używany w eksploracyjnej i statystycznej analizie danych w zastosowaniach takich jak rozpoznawanie wzorców, wyszukiwanie informacji, analiza obrazu, kompresja danych, analiza obrazu, analiza sekwencji, uczenie maszynowe i grafika komputerowa. W informatyce klastrowanie jest wykorzystywane w tworzeniu oprogramowania, wykrywaniu anomalii, przetwarzaniu języka naturalnego i nie tylko. Inne zastosowania to medycyna, marketing, biznes, grupowanie wyników wyszukiwania, analiza przestępczości, edukacja i inne.
Tak więc wszystkie omówione powyżej umiejętności techniczne, które musisz opanować, jeśli chcesz budować karierę w sztucznej inteligencji.
Ale to nie to.
Nawet jeśli masz głęboką wiedzę i doświadczenie w tych technologiach i umiejętnościach technicznych, trudno byłoby z nich skorzystać, jeśli nie możesz ich właściwie wdrożyć. Tutaj w grę wchodzą umiejętności miękkie.
Umiejętności miękkie
Umiejętności miękkie są niezbędne na każdym etapie Twojej kariery zawodowej. Musisz mieć wymagane umiejętności interpersonalne, aby pracować wydajnie, z łatwością zarządzać wszystkim, poprawnie wdrażać wiedzę do swoich zadań i dobrze współpracować z innymi.
Umiejętności miękkie pomogą Ci właściwie przekazać swoje myśli zespołowi, interesariuszom i innym, z którymi się komunikujesz. Możesz także szybko podejmować lepsze decyzje, które mogą przynieść korzyści Twojemu projektowi i całemu zespołowi.
Porozmawiajmy więc o niektórych podstawowych umiejętnościach miękkich, które musisz rozwinąć, aby stać się lepszym profesjonalistą, bez względu na swoją wiedzę i poziom wiedzy.
Komunikacja
Umiejętności komunikacyjne są zawsze pożądane w każdym zawodzie. Oznacza to umiejętność jasnego i dokładnego komunikowania swoich pomysłów innym przy użyciu odpowiedniego i odpowiedniego tonu wraz z mową ciała podczas przekazywania wiadomości.
Musisz być dobrym komunikatorem, aby móc bez wysiłku komunikować swoje innowacyjne pomysły z menedżerami, kolegami z zespołu lub klientami. Ale jeśli brakuje Ci umiejętności komunikacyjnych, możesz mieć problemy z przesłaniem wiadomości i wyjaśnieniem, czego chcesz.
W rezultacie Twoi rówieśnicy nie zrozumieją Twojego przekazu i mogą być zdezorientowani w określonych momentach. I są szanse, że Twoje pomysły nie zostaną wzięte pod uwagę tylko dlatego, że nie mogłeś poprawnie dostarczyć wiadomości.
Byłoby więc pomocne, gdybyś mógł popracować nad swoimi umiejętnościami komunikacyjnymi. Możesz ćwiczyć go z przyjaciółmi, członkami rodziny lub współpracownikami lub wziąć udział w kursie, aby poprawić swoje umiejętności. Im więcej ćwiczysz, tym bardziej poprawisz umiejętności komunikacyjne.
Naucz się podstaw komunikacji biznesowej, aby mieć pewność, że podczas dostarczania wiadomości używasz właściwych słów i właściwego tonu. Możesz także nauczyć się ruchów rąk, mowy ciała i odpowiednich gestów, aby skutecznie komunikować się z innymi. Ponadto możesz uczyć się wielu języków, jeśli masz do czynienia z klientami międzynarodowymi. To będzie bonus.
Podejmowanie decyzji
Umiejętności podejmowania decyzji są bardzo istotne. Musisz być w stanie podejmować właściwe decyzje we właściwym czasie, aby uchronić swój zespół i projekt przed wszelkimi szkodami lub kłopotami i zapewnić powodzenie swoich projektów.
Projekty AI wymagają wielu umiejętności analitycznych, statystyk i przewidywań, a Ty musisz być w stanie zrobić to, co jest odpowiednie dla Twojego projektu i wszystkich zaangażowanych w zespół. Musisz mieć dobre umiejętności zarządzania, które pomogą Ci w podejmowaniu decyzji. Wymaga ostrego, dalekosiężnego umysłu, skupienia i oka do szczegółów.
Co więcej, musisz być w stanie obliczyć ryzyko i wyzwania, jeśli podejmiesz jakieś decyzje. Musisz także znać konsekwencje niektórych decyzji i ich wpływ na Twój zespół i projekt. Dlatego wszystkie decyzje muszą być podejmowane w taki sposób, aby zmaksymalizować produktywność i sukces Twoich projektów, zapewniając zadowolenie klientów i klientów, jednocześnie minimalizując ryzyko.
Myślenie analityczne
Myślenie analityczne jest niezbędną umiejętnością miękką dla wszystkich specjalistów AI. Musisz być w stanie zrozumieć i wyczuć problemy, z jakimi mogą się zmagać użytkownicy, i znaleźć skuteczne rozwiązanie.
Specjaliści AI muszą mieć doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów, analityczne myślenie i ciekawy umysł, aby wiedzieć więcej, uczyć się więcej i wdrażać więcej. Pomoże Ci opracować innowacyjne pomysły i plany, które mogą rozwiązać problem i zbudować najnowocześniejsze technologie, które mogą przynieść korzyści ludziom. Musisz także chcieć podnosić swoje umiejętności dzięki nowym technologiom i narzędziom, które pomogą Ci w planowaniu i rozwoju.
Kreatywność
Kreatywność to wymagająca umiejętność, którą muszą posiadać specjaliści AI. Musisz wymyślać unikalne pomysły i myśleć nieszablonowo, jeśli zajdzie taka potrzeba. W rzeczywistości jest to obecnie bardzo poszukiwana umiejętność w każdej dziedzinie. A jeśli jesteś profesjonalistą AI, musisz go mieć.
Specjaliści od sztucznej inteligencji muszą mieć kreatywne sposoby rozwiązania problemu w sposób łatwy, skuteczny i wykonalny. Pomoże Ci opracować unikalne produkty i usługi oraz uczynić je użytecznymi dla użytkowników.
Wniosek: przyszłość profesjonalistów AI
Według LinkedIn zatrudnienie specjalistów AI wzrosło o 32% od 2019 roku, pomimo poważnych scenariuszy związanych z pandemią. A wzrost ten nadal rośnie, ponieważ rośnie zapotrzebowanie na aplikacje i usługi oparte na sztucznej inteligencji.
Raport CNBC stwierdza, że mediana wynagrodzenia naukowców zajmujących się danymi wynosi 100-130 tysięcy dolarów, podczas gdy inżynierów AI wynosi 124-150 tysięcy dolarów. Dlatego przyszłość profesjonalistów AI wydaje się świetlana. A jeśli interesujesz się tą dziedziną, teraz nadszedł czas, aby zacząć budować wokół niej swoją karierę. Możesz zostać naukowcem zajmującym się danymi, inżynierem AI, inżynierem ML, programistą analityki biznesowej i wykonywać inne powiązane prace w AI.
Zacznij więc budować swoją karierę w AI i rozwijaj umiejętności techniczne i nietechniczne omówione powyżej. Pomogą ci płynnie rozpocząć karierę i sprawią, że będziesz pędzić wysoko i z maksymalną prędkością.
Wszystkiego najlepszego!
Możesz być także zainteresowany Kursami online do nauki AI lub
Kursy online umożliwiające poznanie podstaw inżynierii danych.