hur man startar en karriär inom AI och maskininlärning?

ai-Karriärlandskapet

AI får ännu mer dragkraft på senare tid på grund av de senaste innovationerna som har gjort rubriker, Alexas oväntade skratt trots det. Men AI har varit ett bra karriärval ett tag nu på grund av den växande antagandet av tekniken över branscher och behovet av utbildade yrkesverksamma att göra de jobb som skapas av denna tillväxt. Experter förutspår att AI kommer att skapa nära 2,3 miljoner jobb år 2020. Men det förutspås också att denna teknik kommer att utplåna över 1.7 miljoner jobb, vilket resulterar i ungefär en halv miljon nya jobb över hela världen. Dessutom erbjuder AI många unika och livskraftiga karriärmöjligheter. AI används i nästan alla branscher, från underhållning till transport, men vi har ett stort behov av kvalificerade, skickliga proffs.

AI och Machine Learning Explained

Om du är ny på fältet kanske du undrar, vad är artificiell intelligens då? AI är hur vi gör intelligenta maskiner. Det är programvara som lär sig liknande hur människor lär sig, efterliknar mänskligt lärande så att det kan ta över några av våra jobb för oss och göra andra jobb bättre och snabbare än vi människor någonsin kunde. Maskininlärning är en delmängd av AI, så ibland när vi beskriver AI beskriver vi maskininlärning, vilket är den process genom vilken AI lär sig.

med maskininlärning använder algoritmer en uppsättning träningsdata för att göra det möjligt för datorer att lära sig att göra något de inte är programmerade att göra. Maskininlärning ger oss teknik för att öka våra mänskliga förmågor.

AI har omfattande fördelar. Både människor och företag drar nytta av AI. Konsumenter använder AI dagligen för att hitta sina destinationer med hjälp av navigations-och ride-sharing-appar, som smarta hemenheter eller personliga assistenter eller för streamingtjänster. Företag kan använda AI för att bedöma risker och definiera möjligheter, sänka kostnader och öka forskning och innovation.

de tre huvudstadierna i AI

AI utvecklas snabbt, vilket är en anledning till att en karriär inom AI erbjuder så mycket potential. När tekniken utvecklas förbättras lärandet. Van Loon beskrev de tre stadierna av AI och maskininlärningsutveckling enligt följande:

• steg ett är maskininlärning-maskininlärning består av intelligenta system som använder algoritmer för att lära av erfarenhet.
• steg två är maskinintelligens-det är där vår nuvarande AI-teknik finns nu. I detta skede lär maskiner av erfarenhet baserat på falska algoritmer. Det är en mer utvecklad form av maskininlärning, med förbättrade kognitiva förmågor.
• steg tre är maskinmedvetande – det här är när system kan göra självlärande av erfarenhet utan externa data. Siri är ett exempel på maskinmedvetenhet.

delmängder av maskininlärning

förutom utvecklingen av maskininlärning som leder till nya funktioner har vi delmängder inom området maskininlärning, som alla erbjuder ett potentiellt specialiseringsområde för dem som är intresserade av en karriär inom AI.

• neurala nätverk

  neurala nätverk är integrerade för att lära datorer att tänka och lära sig genom att klassificera information, liknande hur vi som människor lär oss. Med neurala nätverk kan programvaran lära sig att känna igen bilder, till exempel. Maskiner kan också göra förutsägelser och beslut med hög noggrannhet baserat på dataingångar.

• Natural Language Processing (NLP)

  Natural language processing ger maskiner förmågan att förstå mänskligt språk. När detta utvecklas kommer maskiner att lära sig att svara på ett sätt som en mänsklig publik kan förstå. I framtiden kommer detta dramatiskt att förändra hur vi gränssnitt med alla datorer.

• Deep Learning

  Deep learning är i framkant av intelligent automation. Det fokuserar på maskininlärningsverktyg och distribuerar dem för att lösa problem genom att fatta beslut. Med deep learning bearbetas data genom neurala nätverk och kommer närmare hur vi tänker som människor. Djupinlärning kan tillämpas på bilder, text och tal för att dra slutsatser som efterliknar mänskligt beslutsfattande.

förbättra din kompetens och ge en boost till din karriär med Post Graduate Program i AI och maskininlärning.

branscher som För närvarande använder AI

under webinariet kretsade många av publikens frågor kring företag som för närvarande använder AI och anställer därför skickliga AI-proffs. Svaret är att AI används i många typer av applikationer inom många olika branscher.

den självkörande bilen är förmodligen den mest kända användningen av AI. Prediktivt underhåll är en annan del av AI, prognoser när underhåll kommer att behövas så att det kan göras proaktivt, vilket leder till enorma kostnadsbesparingar. AI används i transport, till exempel för tågplanering och för att hjälpa Uber-förare att navigera i rutter. Smarta städer använder AI för att bli mer energieffektiva, minska brottsligheten och förbättra säkerheten. De många tillämpningarna av AI idag är otaliga och växer i antal hela tiden.

många stora märken använder redan AI, inklusive IBM, Amazon, Microsoft och Accenture. Alla tillämpar maskininlärning i stor skala och driver innovation. I framtiden kommer fler och fler branscher att använda AI och maskininlärning, vilket driver en enorm tillväxt på arbetsmarknaden. Van Loon påpekade dock att du inte behöver arbeta för ett större företag för att arbeta med AI eller maskininlärning. Alla typer av industrier går mot denna teknik, inklusive transport, tillverkning, energi, jordbruk och ekonomi.

Hur kommer man igång med AI?

Om du är fascinerad av detta karriärfält och undrar hur du kommer igång, beskrev Van Loon inlärningsvägarna för tre olika typer av yrkesverksamma; de som är nya på fältet, programmerare och de som redan arbetar inom datavetenskap. Han påpekar också att olika branscher kräver olika färdigheter, men alla som arbetar i AI bör ha utmärkta kommunikationsförmåga innan de tar itu med de matematiska och datorkunskaper som behövs.

För de nya på fältet föreslog Van Loon att börja med matematik och ta alla typer av kurser i maskininlärning. Dessutom bör någon som vill flytta in i AI ha starka datorkunskaper samt programmeringsförmåga som C++ och en förståelse för algoritmerna. Du bör också komplettera den utbildningen med allmän affärskunskap. Viktigast, se till att all träning du får är praktisk.

Om du redan är programmerare och vill flytta in i AI kan du gå rakt in i algoritmerna och börja koda.

För en dataanalytiker eller forskare som får mer in i AI sa Van Loon att du måste få programmeringsförmåga. För att korsa den bron från datavetenskapare till maskininlärning bör du veta hur man förbereder data, samt ha god kommunikationsförmåga och affärskunskap och vara skicklig på modellbyggnad och visualisering. Det tar många teammedlemmar att få AI att fungera, vilket möjliggör specialisering inom ett antal områden. Van Loon föreslog att en datavetenskapare bör börja med att ta reda på vad det är du vill göra och sedan fokusera på det för din maskininlärningskarriär.

oavsett var du börjar från, planera att fortsätta din utbildning under hela din karriär. Som Van Loon säger slutar AI aldrig att lära sig, så du kan inte sluta lära dig heller.

Narayanan påpekade att Simplilearn erbjuder en inlärningsväg från grundläggande till mycket avancerad, med utbildning som betonar det avgörande praktiska lärandet som behövs.

specifika jobb i AI

Även om vi pratar om AI och maskininlärning som breda kategorier, är de tillgängliga jobben mer exakta. Några av de jobb som beskrivs av Van Loon under webinariet inkluderar:

• Maskininlärningsforskare
• ai-ingenjör
• Data Mining and Analysis
• Maskininlärningsingenjör
• Data Scientist
• Business Intelligence (BI) Utvecklare

framtiden för AI

på frågan om AI: s framtid svarade Van Loon att utvecklingstakten gör det svårt att förutse framtiden. Med den innovation vi kommer att se under de kommande åren kan vi inte ens föreställa oss vad som kommer att utvecklas, men vi vet att vi redan har brist på utbildade AI-och maskininlärningspersonal. Det gapet kommer bara att växa tills vi får människor utbildade och placerade i miljontals AI-jobb. Om du vill vara en av dessa yrkesverksamma, bli certifierad, för ju tidigare du börjar din utbildning, desto tidigare kommer du att arbeta inom detta spännande och snabbt föränderliga område.när efterfrågan på AI och maskininlärning har ökat kräver organisationer yrkesverksamma med in-and-out kunskap om dessa växande tekniker och praktisk erfarenhet. Med tanke på det medfödda behovet har Simplilearn lanserat AI-och Maskininlärningskurser med Purdue University i samarbete med IBM som hjälper dig att få expertis inom olika branschkunskaper och tekniker från Python, NLP, taligenkänning, till advanced deep learning. Detta forskarutbildningsprogram hjälper dig att stå i publiken och växa din karriär inom blomstrande områden som artificiell intelligens, maskininlärning och djupt lärande.

Om du är intresserad av att bli en AI-expert så har vi precis rätt guide för dig. Career Guide för artificiell intelligens ger dig insikter i de mest trendiga teknikerna, de bästa företagen som anställer, de färdigheter som krävs för att starta din karriär inom det blomstrande AI-området och erbjuder dig en personlig färdplan för att bli en framgångsrik AI-expert.