Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina o ogromnym potencjale, która rewolucjonizuje oblicze biznesu, gospodarki i społeczeństwa jako całości.
Nie jest zaskoczeniem, że umiejętności związane ze sztuczną inteligencją należą do najbardziej pożądanych w branży technologicznej. AI ma wpływ na niemal każdy sektor, od motoryzacji, przemysłu wytwórczego i medycyny, po cyberbezpieczeństwo, oprogramowanie i Internet Rzeczy (IoT).
Firmy błyskawicznie adaptują sztuczną inteligencję, by tworzyć innowacyjne aplikacje i usługi. Mają one za zadanie podnosić jakość życia, zwiększać wydajność procesów biznesowych i redukować ich złożoność.
Zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję nieustannie wzrasta. Według danych SEMrush, globalny rynek AI ma osiągnąć wartość 190,61 miliarda dolarów już w 2025 roku.
Jeśli zatem aspirujesz do kariery w dziedzinie AI, teraz jest idealny moment, aby rozpocząć swoją przygodę. Otworzy to przed Tobą szerokie perspektywy zawodowe i umożliwi współpracę z organizacjami na całym świecie przy inspirujących projektach. Kluczem do sukcesu jest jednak opanowanie odpowiednich umiejętności – zarówno technicznych, jak i nietechnicznych.
W tym artykule przedstawimy zbiór kluczowych kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji, które warto rozwijać, by zbudować obiecującą karierę w tej dynamicznej dziedzinie.
Zacznijmy!
Kompetencje techniczne
Profesjonalna kariera w AI wymaga od specjalistów posiadania solidnych umiejętności technicznych. Stanowią one fundament, na którym można budować dalszy rozwój. Przyjrzyjmy się bliżej niektórym z tych kluczowych umiejętności.
Ekspertyza domenowa
Dogłębna wiedza i specjalizacja w dziedzinie sztucznej inteligencji to niezbędne elementy, jeśli marzysz o karierze w AI. Powinieneś posiadać solidne podstawy w zakresie sieci neuronowych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i pokrewnych obszarów.
Znajomość specyfiki danej dziedziny pozwala na lepsze zrozumienie sektora, potencjalnych zagrożeń oraz wyzwań. Dzięki temu łatwiej jest opracowywać nowatorskie technologie, które odpowiadają na te wyzwania. Możesz wykorzystać swoją wiedzę, by tworzyć rozwiązania oparte na AI, które realnie podnoszą jakość życia i wspomagają rozwój firm.
Języki programowania
Solidne opanowanie języków programowania, takich jak Java, R, Python, C++, JavaScript i innych, jest kluczowe dla każdego specjalisty AI. Musisz być w stanie tworzyć kod dostosowany do konkretnych potrzeb i przypadków użycia.
- Python: To język powszechnie wykorzystywany w dziedzinie AI i uczenia maszynowego ze względu na swoją prostotę, niezawodność oraz szybkość wykonywania kodu. Umożliwia tworzenie skomplikowanych algorytmów przy minimalnym nakładzie kodu. Dysponuje rozbudowanym zestawem bibliotek do zaawansowanych obliczeń i zastosowań naukowych.
- Java: Java jest także szeroko stosowana w AI, szczególnie przy implementacji programów MapReduce, programowaniu inteligentnym, algorytmach genetycznych, wyszukiwaniu, sieciach neuronowych i rozwiązaniach ML.
- R: Ten język jest niezastąpiony w obliczeniach statystycznych, analizie numerycznej, uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych i innych zastosowaniach. Pozwala na gromadzenie i organizowanie zbiorów danych, wdrażanie algorytmów ML i funkcji statystycznych, a także wykorzystywanie transformacji macierzowych i algebry liniowej w przetwarzaniu danych.
- C++: Klasyczny język C++ jest używany w AI do programowania proceduralnego oraz manipulowania zasobami sprzętowymi. Możesz go wykorzystać przy tworzeniu systemów operacyjnych, przeglądarek internetowych i gier wideo. Jego elastyczność i funkcje obiektowe sprawiają, że jest nieoceniony w dziedzinie AI.
Poza tym przydatna jest także dogłębna wiedza o architekturze komputerów, strukturach danych, algorytmach optymalizacji, grafach, drzewach i innych pokrewnych zagadnieniach. Znajomość więcej niż jednego języka to dodatkowy atut, który pozwala wnieść większy wkład do zespołu. Organizacje coraz częściej poszukują specjalistów z wszechstronnymi umiejętnościami.
Frameworki i biblioteki: Poza językami programowania musisz również rozumieć działanie różnych frameworków i bibliotek. Ułatwiają one tworzenie wysokiej jakości kodu w szybszym tempie. W AI szczególnie przydatne są TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch i inne.
- TensorFlow to otwarta platforma do uczenia maszynowego, oferująca wszechstronny i elastyczny zestaw narzędzi, społeczność oraz biblioteki, które wspomagają naukowców w tworzeniu zaawansowanych aplikacji opartych na uczeniu maszynowym.
- SciPy to otwarta biblioteka Pythona, przeznaczona do rozwiązywania problemów naukowych i matematycznych. Umożliwia użytkownikom manipulację i wizualizację danych za pomocą szerokiej gamy poleceń.
- NumPy to pakiet oparty na Pythonie, służący do obliczeń naukowych i zaawansowanych operacji matematycznych na dużych zbiorach danych.
- Scikit-learn to potężna biblioteka Pythona do uczenia maszynowego, zawierająca liczne narzędzia do tworzenia modeli statystycznych i uczenia maszynowego.
Wiedza matematyczna
Specjaliści AI na co dzień pracują z algorytmami i matematyką stosowaną. Dlatego niezbędne są umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów oraz solidna wiedza matematyczna, by skutecznie radzić sobie z zadaniami w tej dziedzinie.
Pożądane są kompetencje matematyczne, takie jak algebra liniowa, statystyka, rachunek prawdopodobieństwa, teoria grafów i techniki optymalizacji. Te umiejętności wykorzystasz do rozwiązywania problemów i tworzenia algorytmów dostosowanych do konkretnych potrzeb.
- Algebra liniowa: Algebra liniowa i abstrakcyjna stanowią fundament wielu dziedzin w AI, takich jak uczenie maszynowe i widzenie komputerowe. Obejmuje ona macierze, wektory, tensory i inne elementy.
- Statystyka: Statystyka to kolejny ważny temat, który musisz opanować, jeśli aspirujesz do sukcesu w AI i ML. Obejmuje ona gromadzenie, interpretację i analizę danych. Chociaż pokrywa się z nauką o danych, umiejętności statystyczne są niezbędne do zrozumienia wzorców w danych.
- Prawdopodobieństwo: Rachunek prawdopodobieństwa odgrywa kluczową rolę w AI. Musisz posiadać solidną wiedzę o prawdopodobieństwie i rozkładach prawdopodobieństwa, by sprawnie poruszać się w tej dziedzinie. Ma zastosowanie w modelach dyskryminacyjnych i generatywnych, maszynach wektorów nośnych i innych.
- Wykresy: W AI ważna jest umiejętność interpretacji wykresów i zrozumienia informacji, które one przedstawiają. Jest to integralna część pracy w AI, gdzie na co dzień będziesz analizować dane za pomocą różnego rodzaju wykresów.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ML) jest podzbiorem sztucznej inteligencji. To dziedzina zajmująca się tworzeniem algorytmów, które są w stanie uczyć się i doskonalić na podstawie danych i doświadczeń. Algorytmy ML tworzą modele w oparciu o zbiór danych (zwany danymi treningowymi), by podejmować decyzje i dokonywać prognoz.
Znajomość ML jest niezbędna w AI, ponieważ umożliwia komputerom lub systemom inteligentne zachowanie. ML to proces, który uczy maszynę inteligencji i pozwala jej realizować swój potencjał w zadaniach i rozwiązywaniu problemów w czasie rzeczywistym.
ML jest wykorzystywane w wielu aplikacjach, takich jak wizja komputerowa, filtrowanie poczty elektronicznej, medycyna, rozpoznawanie mowy i innych. Wykorzystuje również metody statystyczne do precyzyjnego przewidywania za pomocą komputerów. Dobrym przykładem ML z codziennego życia są sugestie wyszukiwarek internetowych.
Głębokie uczenie
Głębokie uczenie to gałąź uczenia maszynowego i nauki o danych, która naśladuje sposób, w jaki ludzie zdobywają wiedzę. Obejmuje analizę predykcyjną i statystykę. Wykorzystuje wiele warstw, by pozyskać coraz bardziej szczegółowe cechy dźwięku lub obrazu. Im wyższa warstwa, tym bardziej niuansowe szczegóły.
Głębokie uczenie może zautomatyzować analizę predykcyjną. Jego algorytmy są zorganizowane w hierarchię o rosnącym poziomie abstrakcji i złożoności. Każdy algorytm stosuje nieliniową transformację do swojego wejścia. Następnie wykorzystuje zdobytą wiedzę do utworzenia modelu wyjściowego lub statystycznego. Proces ten jest iteracyjny i trwa do momentu, gdy dane wyjściowe osiągną akceptowalny poziom dokładności. W związku z tym dane muszą przejść przez wiele warstw przetwarzania, by stały się dopracowane i dokładne.
Zastosowanie: Głębokie uczenie ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach. Jest bardzo pomocne dla analityków danych, umożliwiając im łatwe i szybkie zbieranie, interpretację i analizę ogromnych ilości danych. Przykłady zastosowań to rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie mowy, systemy wizyjne w samochodach autonomicznych i wirtualni asystenci.
Architektura sieci neuronowych
Sieci neuronowe to element głębokiego uczenia. Inspirowane są strukturą ludzkiego mózgu. Stanowią sieć sztucznych neuronów, które są złożone i zaprojektowane do przetwarzania danych wejściowych w celu uzyskania danych wyjściowych. Sieci neuronowe naśladują działanie ludzkiego mózgu w celu rozwiązywania złożonych problemów. Są używane do sterowania adaptacyjnego, modelowania predykcyjnego, analizy regresji, rozpoznawania wzorców, przetwarzania danych i w aplikacjach, które można trenować.
W architekturze sieci neuronowej dane wejściowe przechodzą przez warstwy sztucznych neuronów ułożone w stos, by wygenerować dane wyjściowe.
Zastosowanie: Sieci neuronowe znajdują zastosowanie w różnych sektorach, takich jak marketing, opieka zdrowotna i inne. Przykłady to rozpoznawanie mowy, sterowanie pojazdami, gry w szachy lub wyścigi, rozpoznawanie sekwencji i wzorców, diagnostyka medyczna, eksploracja danych, aplikacje finansowe, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail i wiele innych.
Big Data i przetwarzanie rozproszone
Analiza predykcyjna w AI obejmuje przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych, co wymaga dużej mocy obliczeniowej. Użycie jednego systemu może okazać się niewystarczające. Z tego powodu pomocne okazują się koncepcje takie jak Big Data i przetwarzanie rozproszone.
- Big Data to technologia, która koncentruje się na efektywnym wydobywaniu, zarządzaniu i analizowaniu ogromnych ilości danych. Dane te wymagają dużej mocy obliczeniowej i oferują doskonałe możliwości statystyczne. Wykorzystuje się je w analizie zachowań użytkowników, analizie predykcyjnej i innych zadaniach analitycznych na dużych zbiorach danych.
- Przetwarzanie rozproszone to dziedzina informatyki, która obejmuje systemy rozproszone, w których elementy znajdują się na różnych komputerach w sieci. Komponenty te koordynują swoje działania i komunikują się poprzez wymianę wiadomości. Przykłady zastosowań to gry wideo online dla wielu graczy oraz aplikacje peer-to-peer (P2P).
Jeśli aspirujesz do kariery w AI, powinieneś rozwijać swoje umiejętności w tych technologiach. Big Data i przetwarzanie rozproszone pomogą Ci w opracowywaniu najnowocześniejszych produktów i usług opartych na sztucznej inteligencji. Warto także zapoznać się z frameworkami takimi jak Hadoop, Apache Storm, Spark i Flink.
Techniki przetwarzania sygnału
Przetwarzanie sygnałów to kolejna pożądana umiejętność w AI. Uczenie maszynowe często obejmuje ekstrakcję cech w celu przekształcenia wartości pikseli w znaczące informacje. Aby to osiągnąć, musisz umieć rozwiązywać problemy za pomocą technik przetwarzania sygnału. Może to obejmować analizę czasowo-częstotliwościową, splot, analizę Fouriera i inne koncepcje.
Przetwarzanie sygnałów to poddziedzina elektrotechniki, która koncentruje się na analizowaniu, syntezowaniu i modyfikowaniu sygnałów, takich jak sygnały obrazu, fale dźwiękowe i inne pomiary naukowe. Techniki te poprawiają efektywność przechowywania, transmisji, jakość i wykrywanie określonych składników sygnału.
Zastosowania: Przetwarzanie sygnałów ma zastosowanie w ekstrakcji cech (np. w rozpoznawaniu mowy i rozumieniu obrazu), przetwarzaniu sygnału audio (w muzyce i reprezentacji mowy), przetwarzaniu obrazu (w komputerach i aparatach cyfrowych), przetwarzaniu wideo (w ruchomych obrazach), komunikacji bezprzewodowej oraz technikach kompresji źródłowej (takich jak kompresja obrazu, wideo i audio).
Skrypty powłoki
Skrypty powłoki to programy komputerowe wykonywane przez interpreter linii poleceń (powłokę uniksową). Języki skryptowe obejmują różne dialekty skryptów powłoki. Typowe operacje wykonywane przez skrypty powłoki to manipulacja plikami, drukowanie tekstu i uruchamianie programów.
Skrypty powłoki to kolejny ważny element AI, wykorzystywany między innymi do rozpoznawania wzorców. W miarę rozwoju kariery w AI, dojdziesz do momentu, w którym większość przetwarzania danych AI będzie odbywać się na maszynach z systemem Linux. Dlatego znajomość narzędzi, operacji i poleceń systemu UNIX (takich jak SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut) jest niezbędna do efektywnej pracy z funkcjami AI.
Dlatego warto nauczyć się skryptów powłoki i opanować te zagadnienia, aby sprawnie pracować z narzędziami i operacjami opartymi na Linuksie. Możesz również zgłębić wiedzę o różnych powłokach, takich jak KornShell, PowerShell, powłoka Perla, powłoka Z i inne.
Analiza skupień
Analiza skupień to zadanie polegające na grupowaniu obiektów w taki sposób, by obiekty w tej samej grupie były do siebie bardziej podobne niż do obiektów w innych grupach.
Klastrowanie może być realizowane różnymi algorytmami, które różnią się pod względem składników i skuteczności działania. Ze względu na szerokie zastosowanie analizy skupień, warto nauczyć się tej umiejętności, by rozwijać karierę w AI. Otworzy Ci to nowe możliwości i pozwoli tworzyć nowatorskie technologie dla różnych branż.
Zastosowanie: Analiza skupień znajduje zastosowanie w eksploracyjnej i statystycznej analizie danych. Jest wykorzystywana w rozpoznawaniu wzorców, wyszukiwaniu informacji, analizie obrazu, kompresji danych, analizie sekwencji, uczeniu maszynowym i grafice komputerowej. W informatyce klastrowanie jest używane przy tworzeniu oprogramowania, wykrywaniu anomalii, przetwarzaniu języka naturalnego i innych zadaniach. Pozostałe zastosowania obejmują medycynę, marketing, biznes, grupowanie wyników wyszukiwania, analizę przestępczości, edukację i inne dziedziny.
Podsumowując, przedstawiliśmy szeroki wachlarz umiejętności technicznych, które warto opanować, jeśli myślisz o karierze w dziedzinie sztucznej inteligencji.
To jednak nie wszystko.
Nawet posiadając dogłębną wiedzę techniczną i doświadczenie, trudno byłoby je wykorzystać bez umiejętności miękkich. To one pozwalają na efektywne wdrażanie wiedzy i współpracę z innymi.
Umiejętności miękkie
Umiejętności miękkie są niezbędne na każdym etapie kariery zawodowej. Musisz posiadać odpowiednie kompetencje interpersonalne, by pracować wydajnie, zarządzać zadaniami, skutecznie wykorzystywać wiedzę i sprawnie współpracować z innymi.
Umiejętności miękkie pozwolą Ci precyzyjnie komunikować swoje myśli zespołowi, interesariuszom i innym osobom. Ułatwią także podejmowanie lepszych decyzji, które przyniosą korzyść Twojemu projektowi i całemu zespołowi.
Przyjrzyjmy się bliżej najważniejszym umiejętnościom miękkim, które warto rozwijać, by stać się lepszym profesjonalistą, niezależnie od wiedzy technicznej i stażu pracy.
Komunikacja
Umiejętności komunikacyjne są niezbędne w każdej profesji. Oznaczają umiejętność jasnego i dokładnego przekazywania swoich myśli innym, z użyciem odpowiedniego tonu i mowy ciała.
Musisz być dobrym komunikatorem, by swobodnie prezentować swoje pomysły menedżerom, współpracownikom czy klientom. W przeciwnym razie możesz mieć trudności z przekazaniem informacji i wyjaśnieniem swoich intencji.
Brak umiejętności komunikacyjnych może prowadzić do nieporozumień w zespole i do tego, że Twoje pomysły nie zostaną wzięte pod uwagę, ponieważ nie będziesz umiał ich przekazać.
Warto więc pracować nad swoimi umiejętnościami komunikacyjnymi. Możesz ćwiczyć z przyjaciółmi, rodziną, współpracownikami lub skorzystać z odpowiednich kursów. Im więcej ćwiczysz, tym lepiej będziesz się komunikował.
Poznaj podstawy komunikacji biznesowej, by upewnić się, że przekazujesz informacje w odpowiedni sposób i we właściwym tonie. Możesz także nauczyć się gestykulacji, mowy ciała i właściwych zachowań, by skuteczniej komunikować się z innymi. Dodatkowo, jeśli współpracujesz z klientami międzynarodowymi, warto nauczyć się języków obcych. Będzie to spory atut.
Podejmowanie decyzji
Umiejętności podejmowania decyzji są kluczowe. Musisz umieć podejmować właściwe decyzje we właściwym czasie, by chronić swój zespół i projekt przed problemami i zapewnić ich powodzenie.
Projekty AI wymagają wielu umiejętności analitycznych, statystycznych i prognostycznych. Musisz umieć podejmować właściwe decyzje dla swojego projektu i dla dobra zespołu. Niezbędne są tutaj umiejętności zarządzania, a także analityczny umysł i dbałość o szczegóły.
Co więcej, powinieneś umieć ocenić ryzyko i wyzwania związane z podejmowanymi decyzjami. Musisz także zdawać sobie sprawę z konsekwencji pewnych decyzji i ich wpływu na zespół i projekt. Wszystkie decyzje muszą być podejmowane w sposób maksymalizujący produktywność i sukces projektów, zapewniając zadowolenie klientów i minimalizując ryzyko.
Myślenie analityczne
Myślenie analityczne to ważna umiejętność miękka dla wszystkich specjalistów AI. Musisz umieć rozpoznawać i rozumieć problemy użytkowników i znajdować skuteczne rozwiązania.
Specjaliści AI muszą mieć doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów, analityczne myślenie i ciekawość, by ciągle się uczyć i wdrażać nowe rozwiązania. To pomoże Ci tworzyć nowatorskie pomysły i plany, które rozwiązują problemy i pozwalają na opracowywanie innowacyjnych technologii. Powinieneś także chętnie rozwijać swoje umiejętności poprzez naukę nowych technologii i narzędzi, które wspomagają planowanie i rozwój.
Kreatywność
Kreatywność jest bardzo pożądaną umiejętnością specjalistów AI. Musisz umieć wpadać na unikalne pomysły i myśleć nieszablonowo. Kreatywność jest wysoko ceniona w każdej dziedzinie i jest wręcz koniecznością, jeśli chcesz odnieść sukces w AI.
Specjaliści AI muszą umieć kreatywnie podchodzić do rozwiązywania problemów w sposób łatwy, skuteczny i wykonalny. To pozwoli Ci tworzyć unikalne produkty i usługi, które będą użyteczne dla użytkowników.
Podsumowanie: Przyszłość specjalistów AI
Według LinkedIn, zatrudnienie specjalistów AI wzrosło o 32% od 2019 roku, pomimo trudnej sytuacji związanej z pandemią. Wzrost ten nadal się utrzymuje, ponieważ rośnie zapotrzebowanie na aplikacje i usługi oparte na AI.
Z raportu CNBC wynika, że mediana wynagrodzenia analityka danych wynosi 100-130 tysięcy dolarów, natomiast inżyniera AI 124-150 tysięcy dolarów. Przyszłość specjalistów AI wydaje się więc bardzo obiecująca. Jeśli interesuje Cię ta dziedzina, to idealny moment, by zacząć budować swoją karierę. Możesz zostać analitykiem danych, inżynierem AI, inżynierem ML, programistą analityki biznesowej lub wykonywać inne pokrewne prace w obszarze AI.
Zacznij rozwijać swoje umiejętności techniczne i nietechniczne wymienione w artykule. Pomogą Ci rozpocząć karierę i szybko wspiąć się na wyżyny.
Powodzenia!
Możesz także zainteresować się kursami online z zakresu AI lub kursami online z podstaw inżynierii danych.
newsblog.pl