Hogyan kezdjünk karriert az AI – ben és a gépi tanulásban?

az AI karrier táj

az AI az utóbbi időben még nagyobb vonzerőt kap a legújabb innovációk miatt, amelyek címsorokat tettek, Alexa váratlan nevetése ellenére. Az AI azonban már egy ideje megalapozott pályaválasztás, mivel a technológia egyre inkább elterjedt az iparágakban, és képzett szakemberekre van szükség a növekedés által létrehozott munkahelyek elvégzéséhez. A szakértők azt jósolják, hogy az AI közel 2,3 millió munkahelyet teremt 2020-ig. Ugyanakkor az előrejelzések szerint ez a technológia több mint 1,7 millió munkahelyet fog eltörölni, ami körülbelül félmillió új munkahelyet eredményez világszerte. Ezenkívül az AI számos egyedi és életképes karrierlehetőséget kínál. Az AI-t szinte minden iparágban használják, a szórakoztatástól a szállításig, mégis hatalmas szükségünk van képzett, képzett szakemberekre.

az AI és a gépi tanulás magyarázata

ha új vagy a területen, akkor kíváncsi lehet, hogy mi a mesterséges intelligencia? Az AI az intelligens gépek gyártásának módja. Ez egy olyan szoftver, amely hasonlóan tanul, mint az emberek, utánozva az emberi tanulást, hogy átvegye néhány munkánkat helyettünk, és más munkákat jobban és gyorsabban végezzen, mint mi emberek valaha is tudnánk. A gépi tanulás az AI egy részhalmaza, így néha, amikor az AI-t leírjuk, a gépi tanulást írjuk le, amely az a folyamat, amellyel az AI tanul.

a gépi tanulással az algoritmusok egy sor képzési adatot használnak, hogy lehetővé tegyék a számítógépek számára, hogy megtanuljanak valamit, amit nem programoztak. A gépi tanulás olyan technológiát biztosít számunkra, amely növeli emberi képességeinket.

az AI széles körű előnyökkel jár. Mind az emberek, mind a vállalatok profitálnak az AI-ből. A fogyasztók naponta használják az AI-t, hogy megtalálják úticéljukat navigációs és útmegosztó alkalmazások, intelligens otthoni eszközök vagy személyi asszisztensek, vagy streaming szolgáltatások segítségével. A vállalkozások az AI segítségével felmérhetik a kockázatokat és meghatározhatják a lehetőségeket, csökkenthetik a költségeket, valamint fellendíthetik a kutatást és az innovációt.

az AI három fő szakasza

az AI gyorsan fejlődik, ami az egyik oka annak, hogy az AI karrierje olyan sok lehetőséget kínál. A technológia fejlődésével a tanulás javul. Van Loon az AI és a gépi tanulás fejlesztésének három szakaszát a következőképpen írta le:

• az első szakasz a gépi tanulás – a gépi tanulás intelligens rendszerekből áll, amelyek algoritmusokat használnak a tapasztalatokból való tanuláshoz.
• a második szakasz a gépi intelligencia – itt található a jelenlegi AI technológiánk. Ebben a szakaszban a gépek hamis algoritmusok alapján tanulnak a tapasztalatokból. Ez a gépi tanulás fejlettebb formája, javított kognitív képességekkel.
• a harmadik szakasz a gépi tudatosság – ez az, amikor a rendszerek képesek önálló tanulásra a tapasztalatokból, külső adatok nélkül. A Siri a gépi tudatosság példája.

A gépi tanulás részhalmazai

az új képességekhez vezető gépi tanulás fejlesztése mellett a gépi tanulás területén belül is vannak részhalmazok, amelyek mindegyike potenciális szakterületet kínál az AI karrierje iránt érdeklődők számára.

• neurális hálózatok

  a neurális hálózatok szerves részét képezik a számítógépek gondolkodásának és tanulásának az információk osztályozásával történő tanításához, hasonlóan ahhoz, ahogyan mi emberek tanulunk. A neurális hálózatokkal a szoftver megtanulhatja például a képek felismerését. A gépek az adatbevitelek alapján nagy pontosságú előrejelzéseket és döntéseket is hozhatnak.

• természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

  A természetes nyelvi feldolgozás lehetővé teszi a gépek számára az emberi nyelv megértését. Ahogy ez kialakul, a gépek megtanulnak olyan módon reagálni, amelyet az emberi közönség megérthet. A jövőben ez drasztikusan megváltoztatja az összes számítógéphez való kapcsolódás módját.

• mély tanulás

  A mély tanulás az intelligens automatizálás élvonalában van. A gépi tanulási eszközökre összpontosít, és alkalmazza őket a problémák megoldására döntések meghozatalával. A mély tanulással az adatokat neurális hálózatokon keresztül dolgozzák fel, közelebb kerülve ahhoz, hogyan gondolkodunk emberként. A mély tanulás alkalmazható a képekre, a szövegre és a beszédre, hogy következtetéseket vonjon le, amelyek utánozzák az emberi döntéshozatalt.

növelje készségeit, és lendületet adjon karrierjének az AI és a gépi tanulás posztgraduális programjával.

iparágak, amelyek jelenleg AI-t használnak

a webinárium során a közönség számos kérdése olyan vállalatok köré fordult, amelyek jelenleg AI-t használnak, és ezért képzett AI-szakembereket alkalmaznak. A válasz az, hogy az AI-t sokféle alkalmazásban használják számos különböző iparágban.

az önvezető autó valószínűleg az AI legismertebb használata. A prediktív karbantartás az AI egy másik része, amely előrejelzi, hogy mikor lesz szükség karbantartásra, így proaktív módon elvégezhető, ami óriási költségmegtakarítást eredményez. Az AI-t a közlekedésben használják, például a vonatütemezéshez és az Uber-sofőrök navigálásához. Az intelligens városok az AI-t energiahatékonyabbá teszik, csökkentik a bűnözést és javítják a biztonságot. Az AI számos alkalmazása ma számtalan, és folyamatosan növekszik.

sok nagy márka már használja az AI-t, köztük az IBM, az Amazon, a Microsoft és az Accenture. Mindenki széles körben alkalmazza a gépi tanulást és ösztönzi az innovációt. A jövőben egyre több iparág fogja használni az AI-t és a gépi tanulást, ami óriási növekedést eredményez a munkaerőpiacon. Van Loon azonban rámutatott, hogy nem kell nagyobb cégnél dolgoznia ahhoz, hogy AI-ben vagy gépi tanulásban dolgozzon. Minden típusú iparág halad e technológia felé, beleértve a szállítást, a gyártást, az energiát, a gazdálkodást és a pénzügyeket.

Hogyan kezdjük el az AI-t?

Ha érdekel ez a karrier terület, és kíváncsi, hogyan kell elkezdeni, Van Loon leírta a tanulási utakat három különböző típusú szakember számára; azok, akik újak a területen, programozók és azok, akik már dolgoznak az adattudományban. Arra is rámutat, hogy a különböző iparágak eltérő készségeket igényelnek, de az AI-ben dolgozó összes embernek kiváló kommunikációs készséggel kell rendelkeznie, mielőtt foglalkozna a szükséges matematikai és számítástechnikai készségekkel.

azok számára, akik újak a területen, Van Loon azt javasolta, hogy a matematikával kezdjenek, és mindenféle kurzust vegyenek a gépi tanulásban. Különben is, valaki akar-hoz beköltözik AI kell erős számítógépes ismeretek, valamint a programozási ismeretek, mint a C++ és a megértés az algoritmusok. Ezt az oktatást általános üzleti ismeretekkel is ki kell egészítenie. A legfontosabb, győződjön meg arról, hogy minden edzés gyakorlati.

Ha már programozó vagy, és az AI-be szeretnél lépni, akkor egyenesen az algoritmusokba léphetsz, és elkezdheted a kódolást.

ahhoz, hogy egy adatelemző vagy tudós jobban megismerje az AI-t, Van Loon azt mondta, hogy programozási készségeket kell szereznie. Ahhoz, hogy átlépje ezt a hidat az adattudóstól a gépi tanulásig, tudnia kell, hogyan kell előkészíteni az adatokat, valamint jó kommunikációs készségekkel és üzleti ismeretekkel kell rendelkeznie, és jártasnak kell lennie a modellépítésben és a vizualizációban. Tart sok csapat tagjai, hogy AI munka, amely lehetővé teszi a szakosodott tetszőleges számú területen. Van Loon azt javasolta, hogy egy adattudós kezdje azzal, hogy kitalálja, mit szeretne csinálni, majd erre összpontosít a gépi tanulási karrierje során.

nem számít, honnan indulsz, tervezd meg az oktatás folytatását a karriered során. Ahogy Van Loon mondja, az AI soha nem hagyja abba a tanulást, így Ön sem hagyhatja abba a tanulást.

Narayanan rámutatott, hogy a Simplilearn tanulási utat kínál az alaptól a nagyon fejlettig, olyan képzéssel, amely hangsúlyozza a szükséges gyakorlati tanulást.

specifikus feladatok az AI – ben

bár az AI-ről és a gépi tanulásról tág kategóriákként beszélünk, a rendelkezésre álló munkahelyek pontosabbak. A Van Loon által a webinárium során leírt munkák egy része a következőket tartalmazza:

• gépi tanulási kutatók
• AI mérnök
• adatbányászat és elemzés
• gépi tanulási mérnök
• Data Scientist
• üzleti intelligencia (BI) Fejlesztő

az AI jövője

amikor az AI jövőjéről kérdezték, Van Loon azt válaszolta, hogy a fejlődés üteme megnehezíti a jövő előrejelzését. Az elkövetkező években tapasztalt innovációval el sem tudjuk képzelni, mi fog fejlődni, de tudjuk, hogy már így is hiány van képzett AI és gépi tanulási szakemberekből. Ez a különbség csak addig fog növekedni, amíg nem képezzük ki az embereket, és nem helyezzük el őket a milliónyi mesterséges intelligencia munkahelyre. Ha azt szeretnénk, hogy az egyik ilyen szakemberek, kap igazolt, mert minél hamarabb kap a képzés kezdődött, annál hamarabb fog dolgozni ezen az izgalmas és gyorsan változó területen.

mivel az AI és a gépi tanulás iránti kereslet nőtt, a szervezetek olyan szakembereket igényelnek, akik ismerik ezeket a növekvő technológiákat és gyakorlati tapasztalatokat. A veleszületett igényt szem előtt tartva a Simplilearn az IBM-mel együttműködve elindította az AI és gépi tanulási tanfolyamokat a Purdue Egyetemmel, amelyek segítenek a különböző iparági készségek és technológiák szakértelmének megszerzésében a Pythontól, az NLP-től, a beszédfelismeréstől a fejlett mély tanulásig. Ez a posztgraduális program segít állni a tömegben, és növeli karrierjét olyan virágzó területeken, mint a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás.

Ha érdekel a válás AI szakértő, akkor már csak a megfelelő útmutató az Ön számára. A mesterséges intelligencia karrier útmutató betekintést nyújt a leginkább felkapott technológiákba, a legnépszerűbb cégekbe, amelyek felveszik a munkát, a karriered elindításához szükséges készségeket az AI virágzó területén, és személyre szabott ütemtervet kínál a sikeres AI szakértővé váláshoz.