Hoe begin je een carrière in AI en Machine Learning?

het AI-Carrièrelandschap

AI krijgt de laatste tijd nog meer aandacht vanwege recente innovaties die de krantenkoppen hebben gehaald, ondanks het onverwachte lachen van Alexa. Maar AI is al een tijdje een goede carrièrekeuze vanwege de groeiende toepassing van de technologie in alle sectoren en de behoefte aan getrainde professionals om de banen te doen die door deze groei worden gecreëerd. Experts voorspellen dat AI tegen 2020 bijna 2,3 miljoen banen zal creëren. Er wordt echter ook voorspeld dat deze technologie meer dan 1,7 miljoen banen zal wegvagen, wat zal resulteren in ongeveer een half miljoen nieuwe banen wereldwijd. Bovendien biedt AI vele unieke en levensvatbare carrièremogelijkheden. AI wordt gebruikt in bijna elke industrie, van entertainment tot transport, maar we hebben een enorme behoefte aan gekwalificeerde, bekwame professionals.

AI en Machine Learning uitgelegd

Als u nieuw bent in het veld, vraagt u zich misschien af, Wat is artificiële intelligentie dan? AI is hoe we intelligente machines maken. Het is software die vergelijkbaar leert met hoe mensen leren, het nabootsen van menselijk leren, zodat het sommige van onze banen voor ons kan overnemen en andere banen beter en sneller kan doen dan wij mensen ooit zouden kunnen. Machine learning is een subset van AI, dus soms als we AI beschrijven, beschrijven we machine learning, wat het proces is waarmee AI leert.

bij machine learning gebruiken algoritmen een set trainingsgegevens om computers in staat te stellen iets te leren waarvoor ze niet geprogrammeerd zijn. Machine learning biedt ons technologie om onze menselijke capaciteiten te vergroten.

AI heeft wijdverspreide voordelen. Zowel mensen als bedrijven profiteren van AI. Consumenten gebruiken AI dagelijks om hun bestemming te vinden met behulp van navigatie-en ride-sharing-apps, als smart home-apparaten of persoonlijke assistenten, of voor streamingdiensten. Bedrijven kunnen AI gebruiken om risico ‘ s te beoordelen en kansen te definiëren, kosten te besparen en onderzoek en innovatie te stimuleren.

de drie hoofdfasen van AI

AI ontwikkelen zich snel, wat een reden is waarom een carrière in AI zoveel potentieel biedt. Naarmate de technologie evolueert, verbetert het leren. Van Loon beschreef de drie stadia van AI en machine learning ontwikkeling als volgt::

• Fase 1 is machine learning-Machine learning bestaat uit intelligente systemen die algoritmen gebruiken om uit ervaring te leren.
• fase twee is machineintelligentie-dat is waar onze huidige AI-technologie zich nu bevindt. In dit stadium leren machines uit ervaring op basis van valse algoritmen. Het is een meer geëvolueerde vorm van machine learning, met verbeterde cognitieve vaardigheden.
• fase drie is machinebewustzijn-dit is wanneer systemen zelflerend kunnen doen vanuit ervaring zonder externe gegevens. Siri is een voorbeeld van machinebewustzijn.

Subsets van Machine Learning

naast de ontwikkeling van machine learning die leidt tot nieuwe mogelijkheden, hebben we subsets binnen het domein van machine learning, die elk een potentieel specialisatiegebied bieden voor diegenen die geïnteresseerd zijn in een carrière in AI. neurale netwerken

• neurale netwerken zijn integraal voor het leren van computers door informatie te classificeren, vergelijkbaar met hoe wij als mens leren. Met neurale netwerken, de software kan leren om beelden te herkennen, bijvoorbeeld. Machines kunnen ook voorspellingen en beslissingen maken met een hoge mate van nauwkeurigheid op basis van gegevensinvoer.

• Natural Language Processing (NLP)

  Natural language processing geeft machines de mogelijkheid om menselijke taal te begrijpen. Naarmate dit zich ontwikkelt, zullen machines leren te reageren op een manier die een menselijk publiek kan begrijpen. In de toekomst zal dit de manier waarop we met alle computers communiceren drastisch veranderen.

• Deep Learning

  Deep learning staat aan de spits van intelligente automatisering. Het richt zich op machine learning tools en inzet ze om problemen op te lossen door het nemen van beslissingen. Met deep learning worden gegevens verwerkt via neurale netwerken, die dichter komen bij hoe we denken als mensen. Deep learning kan op beelden, tekst, en toespraak worden toegepast om conclusies te trekken die menselijke besluitvorming nabootsen.

Verbeter uw vaardigheden en geef een boost aan uw carrière met het postgraduate programma in AI en Machine Learning.

industrieën die op dit moment AI gebruiken

tijdens het webinar gingen veel van de vragen van het publiek over bedrijven die momenteel AI gebruiken en daarom geschoolde ai-professionals inhuren. Het antwoord is, AI wordt gebruikt in vele soorten toepassingen in vele verschillende industrieën.

de zelfrijdende auto is waarschijnlijk het bekendste gebruik van AI. Voorspellend onderhoud is een ander onderdeel van AI, voorspellen wanneer onderhoud nodig zal zijn, zodat het proactief kan worden gedaan, wat leidt tot enorme kostenbesparingen. AI wordt gebruikt in vervoer, zoals voor treinplanning en om Uber-bestuurders te helpen navigeren op routes. Slimme steden gebruiken AI om energiezuiniger te zijn, criminaliteit te verminderen en de veiligheid te verbeteren. De vele toepassingen van AI vandaag zijn ontelbaar, en groeit in aantal de hele tijd.

veel grote merken maken al gebruik van AI, waaronder IBM, Amazon, Microsoft en Accenture. Ze passen machine learning op grote schaal toe en stimuleren innovatie. In de toekomst zullen meer en meer industrieën AI en machine learning gebruiken, wat een enorme groei op de arbeidsmarkt aandrijft. Van Loon wees er echter op dat je niet voor een groter bedrijf hoeft te werken om in AI of machine learning te werken. Alle soorten industrieën bewegen zich in de richting van deze technologie, met inbegrip van vervoer, productie, Energie, Landbouw, en financiën.

hoe aan de slag in AI?

als je geïntrigeerd bent door dit carrièreveld en je afvraagt hoe je aan de slag kunt, beschreef Van Loon de leerpaden voor drie verschillende soorten professionals; degenen die nieuw zijn in het veld, programmeurs, en degenen die al werkzaam zijn in data science. Hij wijst er ook op dat verschillende industrieën vereisen verschillende vaardigheden, maar alle werken in AI moeten uitstekende communicatieve vaardigheden hebben voordat het aanpakken van de wiskunde en computing vaardigheden die nodig zijn.

voor degenen die nieuw zijn op het gebied, stelde Van Loon voor te beginnen met wiskunde en allerlei cursussen in machine learning te volgen. Trouwens, iemand die wil verhuizen naar AI moet sterke computervaardigheden, evenals programmeervaardigheden zoals C++ en een begrip van de algoritmen. Je moet ook aan te vullen dat onderwijs met algemene zakelijke kennis. Het belangrijkste is, zorg ervoor dat elke training die je krijgt hands-on is.

Als u al een programmeur bent en u wilt naar AI gaan, kunt u direct in de algoritmen gaan en beginnen met coderen.

voor een data analist of wetenschapper die meer in AI komt, zei Van Loon dat je programmeervaardigheden moet verwerven. Om die brug over te steken van data scientist naar machine learning, moet u weten hoe u gegevens moet voorbereiden, evenals goede communicatieve vaardigheden en zakelijke kennis hebben en bedreven zijn in modelbouw en visualisatie. Het duurt veel teamleden om AI te laten werken, waardoor u zich kunt specialiseren in een aantal gebieden. Van Loon stelde voor dat een data scientist zou moeten beginnen met uitzoeken wat je zou willen doen, en zich daar dan op richten voor je machine learning carrière.

ongeacht waar u begint, plan uw opleiding gedurende uw loopbaan voort te zetten. Zoals Van Loon zegt, AI stopt nooit met leren, dus jij kunt ook niet stoppen met leren.

Narayanan wees erop dat Simplilearn een leerpad biedt van basis tot zeer geavanceerd, met training die de nadruk legt op het cruciale hands-on leren dat nodig is.

specifieke banen in AI

hoewel we spreken over AI en machine learning als brede categorieën, zijn de beschikbare banen nauwkeuriger. Enkele van de banen beschreven door Van Loon tijdens het webinar zijn::

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

de toekomst van AI

Op de vraag naar de toekomst van AI antwoordde Van Loon dat het tempo van de ontwikkeling het moeilijk maakt om de toekomst te voorspellen. Met de innovatie die we de komende jaren zullen zien, kunnen we ons niet eens voorstellen wat zich zal ontwikkelen, maar we weten wel dat we al een tekort hebben aan getrainde AI-en machine learning-professionals. Die kloof zal alleen maar groeien totdat we mensen hebben opgeleid en geplaatst in de miljoenen AI banen. Als je een van die professionals wilt zijn, word dan gecertificeerd, want hoe eerder je je training begint, hoe eerder je in dit spannende en snel veranderende vakgebied gaat werken.

naarmate de vraag naar AI en machine learning is toegenomen, hebben organisaties professionals nodig met in-en-out kennis van deze groeiende technologieën en praktische ervaring. Het houden van de aangeboren behoefte in het achterhoofd, Simplilearn heeft de AI en Machine Learning cursussen gelanceerd met Purdue University in samenwerking met IBM die u zullen helpen expertise op te doen in verschillende branchevaardigheden en technologieën van Python, NLP, spraakherkenning, geavanceerde deep learning. Deze post Graduate programma zal u helpen staan in de menigte en groeien uw carrière in bloeiende gebieden zoals kunstmatige intelligentie, Machine Learning, en Deep Learning.

Als u geà nteresseerd bent om een AI expert te worden, dan hebben we precies de juiste gids voor u. De Artificial Intelligence Career Guide geeft je inzicht in de meest trending technologieën, de topbedrijven die inhuren, de vaardigheden die nodig zijn om je carrière op te starten in het bloeiende gebied van AI, en biedt je een gepersonaliseerde roadmap om een succesvolle AI-expert te worden.