miten aloittaa ura tekoälyn ja koneoppimisen parissa?

tekoälyn Uramaisema

tekoäly saa viime aikoina entistä enemmän vetoapua otsikoihin nousseiden viimeaikaisten innovaatioiden vuoksi, Alexan yllättävästä naurusta huolimatta. Tekoäly on kuitenkin ollut jo jonkin aikaa järkevä uravalinta, koska teknologia on yleistynyt eri toimialoilla ja koska kasvun luomiin työpaikkoihin tarvitaan koulutettuja ammattilaisia. Asiantuntijat ennustavat tekoälyn luovan lähes 2,3 miljoonaa työpaikkaa vuoteen 2020 mennessä. Tämän teknologian ennustetaan kuitenkin myös tuhoavan yli 1,7 miljoonaa työpaikkaa, mikä johtaisi noin puoleen miljoonaan uuteen työpaikkaan maailmanlaajuisesti. Lisäksi tekoäly tarjoaa monia ainutlaatuisia ja toteuttamiskelpoisia uramahdollisuuksia. Tekoälyä käytetään lähes kaikilla toimialoilla viihteestä kuljetukseen, mutta silti meillä on valtava tarve päteville, osaaville ammattilaisille.

tekoäly ja koneoppiminen selittivät

Jos olet uusi alalla, saatat ihmetellä, mitä tekoäly sitten oikein on? Tekoäly on se tapa, jolla teemme älykkäitä koneita. Se on ohjelmisto, joka oppii samalla tavalla kuin ihmiset.se jäljittelee ihmisten oppimista, jotta se voi vallata osan työpaikoistamme puolestamme ja tehdä muita töitä paremmin ja nopeammin kuin me ihmiset. Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joten joskus KUVAILLESSAMME tekoälyä kuvaamme koneoppimista, joka on prosessi, jolla tekoäly oppii.

koneoppimisessa algoritmit käyttävät joukon harjoitustietoja, jotta tietokoneet oppisivat tekemään jotain, mitä niitä ei ole ohjelmoitu tekemään. Koneoppiminen tarjoaa meille teknologiaa, jolla voimme lisätä inhimillisiä kykyjämme.

tekoälystä on laajaa hyötyä. Tekoälystä hyötyvät sekä ihmiset että yritykset. Kuluttajat käyttävät tekoälyä päivittäin löytääkseen kohteensa navigointi-ja kyydinjakosovellusten avulla, älykotilaitteina tai henkilökohtaisina avustajina tai suoratoistopalveluissa. Yritykset voivat tekoälyn avulla arvioida riskejä ja määritellä mahdollisuuksia, leikata kustannuksia sekä vauhdittaa tutkimusta ja innovointia.

tekoälyn kolme päävaihetta

tekoäly kehittyy nopeasti, mikä on yksi syy siihen, miksi ura tekoälyn parissa tarjoaa niin paljon potentiaalia. Kun tekniikka kehittyy, oppiminen paranee. Van Loon kuvaili tekoälyn ja koneoppimisen kehityksen kolmea vaihetta seuraavasti:

• ensimmäinen vaihe on koneoppiminen – Koneoppiminen koostuu älykkäistä järjestelmistä, jotka käyttävät algoritmeja kokemuksesta oppimiseen.
• toinen vaihe on koneäly – jossa nykyinen TEKOÄLYTEKNIIKKAMME nyt asuu. Tässä vaiheessa koneet oppivat vääriin algoritmeihin perustuvasta kokemuksesta. Se on kehittyneempi koneoppimisen muoto, jolla on paremmat kognitiiviset kyvyt.
• kolmas vaihe on konetietoisuus – tällöin järjestelmät voivat tehdä itseoppimista kokemuksesta ilman ulkopuolista tietoa. Siri on esimerkki konetietoisuudesta.

koneoppimisen osajoukot

uusiin kykyihin johtavan koneoppimisen lisäksi meillä on koneoppimisen osa-alueita, joista jokainen tarjoaa potentiaalisen erikoistumisalueen tekoälyn urasta kiinnostuneille.

• neuroverkkojen

  neuroverkkojen tehtävänä on opettaa tietokoneita ajattelemaan ja oppimaan luokittelemalla informaatiota samaan tapaan kuin me ihmisinä opimme. Neuroverkkojen avulla ohjelmisto voi oppia tunnistamaan esimerkiksi kuvia. Koneet voivat myös tehdä ennusteita ja päätöksiä suurella tarkkuudella datasyötteiden perusteella.

• luonnollisen kielen käsittely (NLP)

  luonnollisen kielen käsittely antaa koneille kyvyn ymmärtää ihmisen kieltä. Tämän kehittyessä koneet oppivat reagoimaan tavalla, jonka ihmisyleisö voi ymmärtää. Tulevaisuudessa, tämä muuttaa dramaattisesti miten me käyttöliittymä kaikkien tietokoneiden kanssa.

• Syväoppiminen

  Syväoppiminen on älykkään automaation kärjessä. Se keskittyy koneoppimisen työkaluihin ja niiden hyödyntämiseen ongelmien ratkaisemiseksi päätöksiä tekemällä. Syväoppimisen avulla tietoa käsitellään neuroverkkojen kautta ja päästään lähemmäs sitä, miten ajattelemme ihmisinä. Syväoppimista voidaan soveltaa kuviin, tekstiin ja puheeseen, jotta voidaan tehdä johtopäätöksiä, jotka jäljittelevät ihmisen päätöksentekoa.

paranna taitojasi ja anna lisäpotkua urallesi tekoälyn ja koneoppimisen jatko-ohjelman avulla.

tekoälyä nykyisin käyttävät toimialat

webinaarin aikana monet yleisökysymykset koskivat yrityksiä, jotka käyttävät tekoälyä ja palkkaavat siksi osaavia tekoälyn ammattilaisia. Vastaus on, että tekoälyä käytetään monenlaisissa sovelluksissa monilla eri toimialoilla.

itseohjautuva auto lienee tunnetuin tekoälyn käyttökohde. Ennakoiva kunnossapito on toinen osa tekoälyä, joka ennustaa, milloin huoltoa tarvitaan, jotta se voidaan tehdä ennakoivasti, mikä johtaa valtaviin kustannussäästöihin. Tekoälyä käytetään kuljetuksissa, kuten junien aikataulutuksessa ja Uber-kuskien auttamisessa reitillä. Älykkäät kaupungit käyttävät tekoälyä ollakseen energiatehokkaampia, vähentääkseen rikollisuutta ja parantaakseen turvallisuutta. Tekoälyn monia sovelluksia on nykyään lukemattomia, ja niiden määrä kasvaa koko ajan.

monet isot brändit käyttävät jo tekoälyä, kuten IBM, Amazon, Microsoft ja Accenture. Kaikki soveltavat koneoppimista laajassa mittakaavassa ja ajavat innovaatioita. Tulevaisuudessa yhä useammat teollisuudenalat käyttävät tekoälyä ja koneoppimista, mikä ajaa työmarkkinoiden valtavaa kasvua. Van Loon kuitenkin muistutti, että tekoälyn tai koneoppimisen parissa ei tarvitse työskennellä isommassa yrityksessä. Kaikki teollisuudenalat ovat siirtymässä tähän teknologiaan, mukaan lukien kuljetus, valmistus, energia, maatalous ja rahoitus.

miten päästä alkuun tekoälyssä?

Jos tämä urakenttä kiehtoo ja miettii, miten pääsee alkuun, Van Loon kuvaili oppimispolkuja kolmelle erityyppiselle ammattilaiselle; alalle uusille, ohjelmoijille ja datatieteen parissa jo työskenteleville. Hän muistuttaa myös, että eri toimialat vaativat erilaisia taitoja, mutta kaikilla tekoälyn parissa työskentelevillä pitäisi olla erinomaiset viestintätaidot ennen kuin puututaan tarvittaviin matematiikka-ja laskentataitoihin.

alalle vasta tulleille Van Loon ehdotti matematiikan aloittamista ja kaikenlaisten koneoppimisen kurssien käymistä. Sitä paitsi tekoälyyn siirtyvällä pitäisi olla vahvat tietokonetaidot sekä C++: n kaltaiset ohjelmointitaidot ja ymmärrys algoritmeista. Sinun pitäisi myös täydentää, että koulutus yleistä liiketoimintaa tietoa. Tärkeintä on varmistaa, että kaikki koulutus saat on käytännön.

Jos olet jo ohjelmoija ja haluat siirtyä tekoälyyn, voit mennä suoraan algoritmeihin ja aloittaa koodaamisen.

data-analyytikko tai tiedemies, joka innostuu enemmän tekoälystä, Van Loon sanoi, että ohjelmointitaitoja on hankittava. Voit ylittää tuon sillan data scientist koneoppimiseen, sinun pitäisi tietää, miten valmistaa tietoja, sekä on hyvät viestintätaidot ja liiketoiminnan tuntemus, ja olla taitava mallin rakentamiseen ja visualisointi. Tekoälyn saaminen toimimaan vaatii monta tiimiläistä, mikä mahdollistaa erikoistumisen mihin tahansa osa-alueeseen. Van Loon ehdotti, että datatieteilijä alkaisi selvittää, mitä haluaisit tehdä, ja keskittyisi sitten siihen koneoppimisen urallasi.

riippumatta siitä, mistä olet aloittamassa, suunnittele koulutuksen jatkamista koko työurasi ajan. Kuten Van Loon sanoo, tekoäly ei koskaan lopeta oppimista, joten oppimistakaan ei voi lopettaa.

Narayanan huomautti, että Simplilearn tarjoaa oppimispolun perusasioista hyvin edistyneisiin, ja koulutuksessa korostetaan välttämätöntä käytännön oppimista.

tekoälyn tietyt työt

vaikka puhutaan tekoälystä ja koneoppimisesta laajoina kategorioina, tarjolla olevat työt ovat tarkempia. Joitakin van Loon webinaarin aikana kuvaamia töitä ovat:

• koneoppimisen tutkijat
• tiedonlouhinta-ja analysointi
• koneoppimisen insinööri
• Datatutkija
• Business Intelligence (BI) Kehittäjä

tekoälyn tulevaisuus

kysyttäessä tekoälyn tulevaisuudesta Van Loon vastasi, että kehitysvauhti vaikeuttaa tulevaisuuden ennustamista. Tulevina vuosina näkemämme innovaation myötä emme voi edes kuvitella, mitä tulee kehittymään, mutta tiedämme, että meillä on jo nyt pulaa koulutetuista tekoälyn ja koneoppimisen ammattilaisista. Kuilu vain kasvaa, kunnes saamme ihmiset koulutettua ja sijoitettua miljooniin TEKOÄLYTÖIHIN. Jos haluat olla yksi näistä ammattilaisista, Hanki sertifikaatti, sillä mitä nopeammin saat koulutuksen käyntiin, sitä nopeammin pääset työskentelemään tällä jännittävällä ja nopeasti muuttuvalla alalla.

tekoälyn ja koneoppimisen kysynnän kasvaessa organisaatiot tarvitsevat ammattilaisia, joilla on in-and-out tietoa näistä kasvavista teknologioista ja käytännön kokemusta. Simplilearn on käynnistänyt Purduen yliopiston kanssa yhteistyössä IBM: n kanssa tekoäly-ja Koneoppimiskurssit, jotka auttavat sinua saamaan asiantuntemusta alan eri taidoista ja teknologioista Python -, NLP -, puheentunnistus-ja syventävään syväoppimiseen. Tämä jatko-ohjelma auttaa sinua seisomaan väkijoukossa ja kasvattaa uraasi kukoistavilla aloilla, kuten tekoäly, Koneoppiminen ja Syväoppiminen.

Jos sinua kiinnostaa tulla TEKOÄLYASIANTUNTIJAKSI, niin meillä on juuri oikea opas sinulle. Tekoälyn Uraopas antaa sinulle oivalluksia trendikkäimmistä teknologioista, palkkaavista huippuyrityksistä, taidoista, joita tarvitaan urasi aloittamiseen kukoistavalla tekoälyn alalla, ja tarjoaa sinulle henkilökohtaisen etenemissuunnitelman menestyksekkääksi TEKOÄLYASIANTUNTIJAKSI.