jak rozpocząć karierę w SI i uczeniu maszynowym?

Krajobraz kariery AI

AI zyskuje ostatnio jeszcze większą trakcję ze względu na ostatnie innowacje, które pojawiły się na pierwszych stronach gazet, pomimo nieoczekiwanego śmiechu Alexy. Ale sztuczna inteligencja od jakiegoś czasu jest dobrym wyborem na karierę ze względu na coraz większe wdrażanie technologii w różnych branżach i zapotrzebowanie na wyszkolonych specjalistów do wykonywania miejsc pracy stworzonych przez ten wzrost. Eksperci przewidują, że sztuczna inteligencja stworzy blisko 2,3 mln miejsc pracy do 2020 r. Przewiduje się jednak również, że technologia ta zlikwiduje ponad 1,7 miliona miejsc pracy, co spowoduje powstanie około pół miliona nowych miejsc pracy na całym świecie. Co więcej, sztuczna inteligencja oferuje wiele unikalnych i realnych możliwości kariery. Sztuczna inteligencja jest stosowana w prawie każdej branży, od rozrywki po transport, ale mamy ogromne zapotrzebowanie na wykwalifikowanych, wykwalifikowanych specjalistów.

sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wyjaśnione

Jeśli jesteś nowy w tej dziedzinie, możesz się zastanawiać, czym jest sztuczna inteligencja? AI to sposób, w jaki tworzymy inteligentne maszyny. Jest to oprogramowanie, które uczy się podobnie jak ludzie, naśladując ludzkie uczenie się, dzięki czemu może przejąć niektóre z naszych zadań za nas i wykonywać inne zadania lepiej i szybciej niż my ludzie kiedykolwiek mogli. Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, więc czasami, kiedy opisujemy sztuczną inteligencję, opisujemy uczenie maszynowe, które jest procesem, dzięki któremu si się uczy.

dzięki uczeniu maszynowemu algorytmy wykorzystują zestaw danych treningowych, aby umożliwić komputerom nauczenie się robić coś, do czego nie są zaprogramowane. Uczenie maszynowe zapewnia nam technologię zwiększającą nasze ludzkie możliwości.

AI ma szerokie korzyści. Zarówno ludzie, jak i firmy korzystają z sztucznej inteligencji. Konsumenci codziennie korzystają z sztucznej inteligencji, aby znaleźć miejsce docelowe za pomocą aplikacji do nawigacji i udostępniania jazdy, jako inteligentne urządzenia domowe lub asystenci osobisti lub do usług przesyłania strumieniowego. Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do oceny ryzyka i definiowania szans, obniżania kosztów oraz wspierania badań i innowacji.

trzy główne etapy sztucznej inteligencji

AI szybko ewoluuje, co jest jednym z powodów, dla których kariera w sztucznej inteligencji oferuje tak duży potencjał. Wraz z rozwojem technologii, Nauka się poprawia. Van Loon opisał trzy etapy rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w następujący sposób:

• etap pierwszy to uczenie maszynowe – Uczenie maszynowe składa się z inteligentnych systemów wykorzystujących algorytmy do uczenia się na podstawie doświadczenia.
• etap drugi to inteligencja maszynowa – gdzie obecnie znajduje się nasza obecna technologia AI. Na tym etapie maszyny uczą się na podstawie doświadczeń opartych na fałszywych algorytmach. Jest to bardziej rozwinięta forma uczenia maszynowego, z ulepszonymi zdolnościami poznawczymi.
• etap trzeci to świadomość maszyn – wtedy systemy mogą samouczyć się z doświadczenia bez żadnych zewnętrznych danych. Siri jest przykładem świadomości maszynowej.

podzbiory uczenia maszynowego

oprócz rozwoju uczenia maszynowego, które prowadzi do nowych możliwości, mamy podzbiory w dziedzinie uczenia maszynowego, z których każdy oferuje potencjalny obszar specjalizacji dla osób zainteresowanych karierą w AI.

• Sieci neuronowe

  sieci neuronowe są integralną częścią uczenia komputerów myślenia i uczenia się poprzez klasyfikację informacji, podobnie jak my, jako ludzie, uczymy się. Dzięki sieciom neuronowym oprogramowanie może nauczyć się na przykład rozpoznawać obrazy. Maszyny mogą również przewidywać i podejmować decyzje z dużą dokładnością na podstawie danych wejściowych.

• przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

  przetwarzanie języka naturalnego daje maszynom zdolność rozumienia języka ludzkiego. W miarę rozwoju tego procesu, maszyny nauczą się reagować w sposób zrozumiały dla ludzkiej publiczności. W przyszłości radykalnie zmieni to sposób, w jaki łączymy się ze wszystkimi komputerami.

• Deep Learning

  deep learning to najnowocześniejsza inteligentna automatyzacja. Koncentruje się na narzędziach uczenia maszynowego i wdrażaniu ich w celu rozwiązywania problemów poprzez podejmowanie decyzji. Dzięki uczeniu głębokiemu dane są przetwarzane przez sieci neuronowe, zbliżając się do tego, jak myślimy jako ludzie. Głębokie uczenie można zastosować do obrazów, tekstu i mowy, aby wyciągnąć wnioski naśladujące podejmowanie decyzji przez człowieka.

Zwiększ swoje umiejętności i zwiększ swoją karierę dzięki programowi Podyplomowemu w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

branże obecnie korzystające z AI

podczas webinarium wiele pytań słuchaczy dotyczyło firm, które obecnie korzystają z AI, a tym samym zatrudniają wykwalifikowanych specjalistów od sztucznej inteligencji. Odpowiedź brzmi: sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu rodzajach aplikacji w wielu różnych branżach.

samojezdny samochód jest prawdopodobnie najbardziej znanym zastosowaniem sztucznej inteligencji. Konserwacja predykcyjna to kolejna część sztucznej inteligencji, która prognozuje, kiedy konserwacja będzie potrzebna, aby mogła być wykonywana proaktywnie, co prowadzi do ogromnych oszczędności kosztów. Sztuczna inteligencja jest używana w transporcie, na przykład do planowania pociągów i pomagania kierowcom Ubera w poruszaniu się po trasach. Inteligentne miasta wykorzystują sztuczną inteligencję, aby zwiększyć efektywność energetyczną, zmniejszyć przestępczość i poprawić bezpieczeństwo. Wiele zastosowań sztucznej inteligencji jest dziś niezliczonych i stale rośnie.

wiele dużych marek korzysta już z AI, w tym IBM, Amazon, Microsoft i Accenture. Wszyscy stosują uczenie maszynowe na dużą skalę i napędzają innowacje. W przyszłości coraz więcej branż będzie korzystać z sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, napędzając ogromny wzrost na rynku pracy. Van Loon wskazał jednak, że nie musisz pracować dla większej firmy, aby pracować w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym. Wszystkie gałęzie przemysłu zmierzają w kierunku tej technologii, w tym transport, produkcja, energia, Rolnictwo i finanse.

jak zacząć w AI?

Jeśli jesteś zaintrygowany tą dziedziną kariery i zastanawiasz się, jak zacząć, Van Loon opisał ścieżki uczenia się dla trzech różnych typów profesjonalistów; tych nowych w tej dziedzinie, programistów i tych, którzy już pracują w data science. Podkreśla również, że różne branże wymagają różnych zestawów umiejętności, ale wszyscy pracujący w AI powinni mieć doskonałe umiejętności komunikacyjne przed zajęciem się potrzebnymi umiejętnościami matematycznymi i informatycznymi.

dla nowych w tej dziedzinie, Van Loon zasugerował rozpoczęcie od matematyki i wzięcie udziału w wszelkiego rodzaju kursach z zakresu uczenia maszynowego. Poza tym ktoś, kto chce przejść do AI, powinien mieć silne umiejętności komputerowe, a także umiejętności programowania, takie jak C++ i zrozumienie algorytmów. Powinieneś również uzupełnić tę edukację ogólną wiedzą biznesową. Co najważniejsze, upewnij się, że każdy trening, który otrzymujesz, jest praktyczny.

Jeśli jesteś już programistą i chcesz przejść do AI, możesz przejść od razu do algorytmów i zacząć kodować.

dla analityka danych lub naukowca, który bardziej interesuje się sztuczną inteligencją, Van Loon powiedział, że musisz zdobyć umiejętności programistyczne. Aby przejść przez ten most od analityka danych do uczenia maszynowego, powinieneś wiedzieć, jak przygotowywać dane, a także mieć dobre umiejętności komunikacyjne i wiedzę biznesową, a także biegle budować modele i wizualizować. Potrzeba wielu członków zespołu, aby sztuczna inteligencja działała, co pozwala na specjalizowanie się w dowolnej liczbie obszarów. Van Loon zasugerował, że analityk danych powinien zacząć od ustalenia, co chcesz zrobić, a następnie skupić się na tym w swojej karierze uczenia maszynowego.

bez względu na to, skąd zaczynasz, planuj kontynuować edukację przez całą swoją karierę. Jak mówi Van Loon, AI nigdy nie przestaje się uczyć, więc ty też nie możesz przestać się uczyć.

Narayanan wskazał, że Simplilearn oferuje ścieżkę uczenia się od podstawowego do bardzo zaawansowanego, ze szkoleniem, które podkreśla kluczowe praktyczne uczenie się potrzebne.

konkretne zadania w sztucznej inteligencji

chociaż mówimy o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym jako o szerokich kategoriach, dostępne zadania są bardziej dokładne. Niektóre z zadań opisanych przez Van Loona podczas webinarium obejmują:

• badacze uczenia maszynowego
• inżynier sztucznej inteligencji
• Eksploracja danych i analiza
• inżynier uczenia maszynowego
• Data Scientist
• programista Business Intelligence (BI)

przyszłość sztucznej inteligencji

zapytany o przyszłość sztucznej inteligencji, Van Loon odpowiedział, że tempo rozwoju utrudnia prognozowanie przyszłości. Dzięki innowacjom, które zobaczymy w nadchodzących latach, nie możemy sobie nawet wyobrazić, co się rozwinie, ale wiemy, że już brakuje wyszkolonych specjalistów od sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Ta luka będzie rosła, dopóki nie przeszkolimy ludzi i nie umieścimy ich w milionach stanowisk si. Jeśli chcesz być jednym z tych profesjonalistów, Zdobądź certyfikat, ponieważ im szybciej rozpoczniesz Szkolenie, tym szybciej będziesz pracować w tej ekscytującej i szybko zmieniającej się dziedzinie.

wraz ze wzrostem zapotrzebowania na sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe organizacje wymagają profesjonalistów posiadających wiedzę na temat tych rozwijających się technologii i praktyczne doświadczenie. Mając na uwadze wrodzoną potrzebę, Simplilearn uruchomił kursy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z Purdue University we współpracy z IBM, które pomogą Ci zdobyć wiedzę w różnych umiejętnościach branżowych i technologiach od Pythona, NLP, rozpoznawania mowy, do zaawansowanego uczenia głębokiego. Ten program podyplomowy pomoże Ci stanąć w tłumie i rozwijać swoją karierę w kwitnących dziedzinach, takich jak sztuczna inteligencja, Uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

Jeśli chcesz zostać ekspertem AI, mamy dla Ciebie odpowiedni przewodnik. Przewodnik po karierze sztucznej inteligencji da ci wgląd w najbardziej popularne technologie, najlepsze firmy, które zatrudniają, umiejętności wymagane do rozpoczęcia kariery w prężnie rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji i oferuje spersonalizowany plan stania się odnoszącym sukcesy ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji.