So starten Sie eine Karriere in KI und maschinellem Lernen?

Die KI-Karrierelandschaft

KI gewinnt in letzter Zeit aufgrund der jüngsten Innovationen, die Schlagzeilen gemacht haben, trotz Alexas unerwartetem Erfolg, noch mehr an Bedeutung. KI ist jedoch seit einiger Zeit eine gute Berufswahl, da die Technologie branchenübergreifend immer häufiger eingesetzt wird und ausgebildete Fachkräfte für die durch dieses Wachstum geschaffenen Arbeitsplätze erforderlich sind. Experten sagen voraus, dass KI bis 2020 fast 2,3 Millionen Arbeitsplätze schaffen wird. Es wird jedoch auch prognostiziert, dass diese Technologie über 1,7 Millionen Arbeitsplätze auslöschen wird, was weltweit zu etwa einer halben Million neuen Arbeitsplätzen führen wird. Darüber hinaus bietet KI viele einzigartige und praktikable Karrieremöglichkeiten. KI wird in fast jeder Branche eingesetzt, von der Unterhaltung bis zum Transportwesen, aber wir haben einen massiven Bedarf an qualifizierten Fachkräften.

KI und maschinelles Lernen erklärt

Wenn Sie neu auf dem Gebiet sind, fragen Sie sich vielleicht, was ist künstliche Intelligenz dann? KI ist, wie wir intelligente Maschinen herstellen. Es ist eine Software, die ähnlich lernt, wie Menschen lernen, menschliches Lernen nachahmt, so dass sie einige unserer Jobs für uns übernehmen und andere Jobs besser und schneller erledigen kann, als wir Menschen es jemals könnten. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von KI, also beschreiben wir manchmal, wenn wir KI beschreiben, maschinelles Lernen, also den Prozess, durch den KI lernt.Beim maschinellen Lernen verwenden Algorithmen eine Reihe von Trainingsdaten, damit Computer lernen können, etwas zu tun, für das sie nicht programmiert sind. Maschinelles Lernen bietet uns Technologie, um unsere menschlichen Fähigkeiten zu erweitern.

KI hat weitreichende Vorteile. Sowohl Menschen als auch Unternehmen profitieren von KI. Verbraucher nutzen KI täglich, um ihre Ziele mithilfe von Navigations- und Mitfahrgelegenheits-Apps, als Smart-Home-Geräte oder persönliche Assistenten oder für Streaming-Dienste zu finden. Unternehmen können KI nutzen, um Risiken zu bewerten und Chancen zu definieren, Kosten zu senken und Forschung und Innovation anzukurbeln.

Die drei Hauptphasen der KI

KI entwickelt sich rasant weiter, was ein Grund ist, warum eine Karriere in der KI so viel Potenzial bietet. Wenn sich die Technologie weiterentwickelt, verbessert sich das Lernen. Van Loon beschrieb die drei Phasen der Entwicklung von KI und maschinellem Lernen wie folgt:Stufe eins ist maschinelles Lernen – Maschinelles Lernen besteht aus intelligenten Systemen, die Algorithmen verwenden, um aus Erfahrungen zu lernen.

Stufe zwei ist die maschinelle Intelligenz – Hier befindet sich jetzt unsere aktuelle KI-Technologie. In dieser Phase lernen Maschinen aus Erfahrungen, die auf falschen Algorithmen basieren. Es ist eine weiterentwickelte Form des maschinellen Lernens mit verbesserten kognitiven Fähigkeiten.

Stufe drei ist das Maschinenbewusstsein – Hier können Systeme aus Erfahrung ohne externe Daten selbst lernen. Siri ist ein Beispiel für Maschinenbewusstsein.

Teilmengen des maschinellen Lernens

Neben der Entwicklung des maschinellen Lernens, die zu neuen Fähigkeiten führt, haben wir Teilmengen im Bereich des maschinellen Lernens, von denen jede einen potenziellen Spezialisierungsbereich für diejenigen bietet, die an einer Karriere in der KI interessiert sind.

• Neuronale Netze

  Neuronale Netze sind wichtig, um Computern das Denken und Lernen beizubringen, indem sie Informationen klassifizieren, ähnlich wie wir als Menschen lernen. Mit neuronalen Netzen kann die Software beispielsweise lernen, Bilder zu erkennen. Maschinen können auch Vorhersagen und Entscheidungen mit einem hohen Maß an Genauigkeit auf der Grundlage von Dateneingaben treffen.

• Natural Language Processing (NLP)

  Natural Language Processing gibt Maschinen die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen. Während sich dies entwickelt, werden Maschinen lernen, auf eine Weise zu reagieren, die ein menschliches Publikum verstehen kann. In Zukunft wird dies die Art und Weise, wie wir mit allen Computern interagieren, dramatisch verändern.

• Tiefes Lernen

  Tiefes Lernen ist an der Spitze der intelligenten Automatisierung. Es konzentriert sich auf Tools für maschinelles Lernen und deren Einsatz, um Probleme durch Entscheidungen zu lösen. Mit Deep Learning werden Daten durch neuronale Netze verarbeitet und kommen so näher an unser menschliches Denken heran. Deep Learning kann auf Bilder, Text und Sprache angewendet werden, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die menschliche Entscheidungen nachahmen.

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten und steigern Sie Ihre Karriere mit dem Postgraduierten-Programm für KI und maschinelles Lernen.

Branchen, die derzeit KI einsetzen

Während des Webinars drehten sich viele der Publikumsfragen um Unternehmen, die derzeit KI einsetzen und daher qualifizierte KI-Fachleute einstellen. Die Antwort ist, dass KI in vielen Arten von Anwendungen in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt wird.

Das selbstfahrende Auto ist wohl der bekannteste Einsatz von KI. Predictive Maintenance ist ein weiterer Teil der KI und prognostiziert, wann eine Wartung erforderlich ist, damit sie proaktiv durchgeführt werden kann, was zu enormen Kosteneinsparungen führt. KI wird im Transportwesen eingesetzt, z. B. für die Zugplanung und um Uber-Fahrern bei der Navigation auf Routen zu helfen. Intelligente Städte nutzen KI, um energieeffizienter zu sein, Kriminalität zu reduzieren und die Sicherheit zu verbessern. Die vielen Anwendungen der KI sind heute zahllos und werden immer zahlreicher.

Viele große Marken nutzen KI bereits, darunter IBM, Amazon, Microsoft und Accenture. Alle wenden maschinelles Lernen in großem Maßstab an und treiben Innovationen voran. In Zukunft werden immer mehr Branchen KI und maschinelles Lernen einsetzen, was zu einem enormen Wachstum auf dem Arbeitsmarkt führt. Van Loon wies jedoch darauf hin, dass Sie nicht für ein größeres Unternehmen arbeiten müssen, um in KI oder maschinellem Lernen zu arbeiten. Alle Arten von Industrien bewegen sich auf diese Technologie zu, einschließlich Transport, Fertigung, Energie, Landwirtschaft und Finanzen.

Wie fange ich mit AI an?

Wenn Sie von diesem Berufsfeld fasziniert sind und sich fragen, wie Sie anfangen sollen, beschrieb Van Loon die Lernpfade für drei verschiedene Arten von Fachleuten; diejenigen, die neu auf dem Gebiet sind, Programmierer und diejenigen, die bereits in der Datenwissenschaft arbeiten. Er weist auch darauf hin, dass verschiedene Branchen unterschiedliche Fähigkeiten erfordern, aber alle, die in der KI arbeiten, sollten über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten verfügen, bevor sie sich mit den erforderlichen Mathematik- und Computerkenntnissen befassen. Für diejenigen, die neu auf dem Gebiet sind, schlug Van Loon vor, mit Mathematik zu beginnen und alle Arten von Kursen in maschinellem Lernen zu belegen. Außerdem sollte jemand, der in die KI einsteigen möchte, über starke Computerkenntnisse sowie Programmierkenntnisse wie C ++ und ein Verständnis der Algorithmen verfügen. Sie sollten diese Ausbildung auch mit allgemeinen betriebswirtschaftlichen Kenntnissen ergänzen. Stellen Sie vor allem sicher, dass jedes Training, das Sie erhalten, praktisch ist.

Wenn Sie bereits Programmierer sind und in die KI einsteigen möchten, können Sie direkt in die Algorithmen einsteigen und mit dem Codieren beginnen.

Für einen Datenanalysten oder Wissenschaftler, der sich mehr mit KI beschäftigt, sagte Van Loon, man müsse Programmierkenntnisse erwerben. Um diese Brücke vom Data Scientist zum maschinellen Lernen zu schlagen, sollten Sie wissen, wie Sie Daten aufbereiten, über gute Kommunikations- und Geschäftskenntnisse verfügen und sich mit Modellbildung und Visualisierung auskennen. Es braucht viele Teammitglieder, um KI zum Laufen zu bringen, was eine Spezialisierung auf eine beliebige Anzahl von Bereichen ermöglicht. Van Loon schlug vor, dass ein Datenwissenschaftler zunächst herausfinden sollte, was Sie tun möchten, und sich dann für Ihre Karriere im Bereich maschinelles Lernen darauf konzentrieren sollte.

Egal, wo Sie anfangen, planen Sie, Ihre Ausbildung während Ihrer gesamten Karriere fortzusetzen. Wie Van Loon sagt, hört KI nie auf zu lernen, also kann man auch nicht aufhören zu lernen. Narayanan wies darauf hin, dass Simplilearn einen Lernpfad von einfach bis sehr fortgeschritten bietet, mit Schulungen, die das entscheidende praktische Lernen betonen.

Spezifische Jobs in der KI

Obwohl wir über KI und maschinelles Lernen als breite Kategorien sprechen, sind die verfügbaren Jobs genauer. Einige der Jobs, die Van Loon während des Webinars beschrieben hat, sind:

• Machine Learning Researchers
• AI Engineer
• Data Mining and Analysis
• Machine Learning Engineer
• Data Scientist
• Business Intelligence (BI) Developer

The Future of AI

Auf die Frage nach der Zukunft der KI antwortete Van Loon, dass das Entwicklungstempo es schwierig mache, die Zukunft vorherzusagen. Mit der Innovation, die wir in den kommenden Jahren sehen werden, können wir uns nicht einmal vorstellen, was sich entwickeln wird, aber wir wissen, dass wir bereits einen Mangel an ausgebildeten KI- und Maschinenlernprofis haben. Diese Kluft wird nur wachsen, bis wir Menschen geschult und in die Millionen von KI-Jobs gebracht haben. Wenn Sie einer dieser Profis sein wollen, lassen Sie sich zertifizieren, denn je früher Sie Ihre Ausbildung beginnen, desto eher werden Sie in diesem aufregenden und sich schnell verändernden Bereich arbeiten.Da die Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen gestiegen ist, benötigen Unternehmen Fachleute mit fundiertem Wissen über diese wachsenden Technologien und praktischer Erfahrung. Unter Berücksichtigung des angeborenen Bedarfs hat Simplilearn die Kurse für KI und maschinelles Lernen mit der Purdue University in Zusammenarbeit mit IBM gestartet, mit denen Sie Fachwissen in verschiedenen Branchenkenntnissen und Technologien von Python, NLP, Spracherkennung bis hin zu fortgeschrittenem Deep Learning erwerben können. Dieses Postgraduiertenprogramm wird Ihnen helfen, in der Menge zu stehen und Ihre Karriere in blühenden Bereichen wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning auszubauen.

Wenn Sie daran interessiert sind, ein KI-Experte zu werden, haben wir genau den richtigen Leitfaden für Sie. Der Artificial Intelligence Career Guide gibt Ihnen Einblicke in die angesagtesten Technologien, die Top-Unternehmen, die einstellen, die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Ihre Karriere im florierenden Bereich der KI zu starten, und bietet Ihnen eine personalisierte Roadmap, um ein erfolgreicher KI-Experte zu werden.