За штучним інтелектом (ШІ) майбутнє, і він має великий потенціал для трансформації бізнесу, економіки та суспільства.
Не дивно, що штучний інтелект є однією з найбільш затребуваних навичок у сфері технологій, яка вплинула майже на всі галузі, від автомобільної, промислової та медичної до кібербезпеки, програмного забезпечення та Інтернету речей.
Організації швидко використовують штучний інтелект для створення корисних, передових програм і послуг, які можуть покращити якість життя, зробити бізнес-операції більш ефективними та зменшити складність.
Зрештою, попит на ШІ продовжує зростати. За даними SEMrush, світовий ринок штучного інтелекту до 2025 року досягне $190,61 млрд.
Отже, якщо ви хочете побудувати кар’єру в області ШІ, це найкращий час для початку. Це дасть вам ширші кар’єрні перспективи, і ви зможете працювати з організаціями з усього світу над захоплюючими проектами. Але для цього ви повинні мати належний набір навичок, як технічних, так і нетехнічних.
У цій статті я познайомлю вас із деякими затребуваними навичками штучного інтелекту, які ви можете навчитися та вдосконалити, щоб побудувати блискучу кар’єру в області штучного інтелекту.
Давайте розпочнемо.
Технічні навички
Кар’єра в області штучного інтелекту вимагає від професіоналів оволодіння деякими технічними навичками, щоб створити вам міцну базу. Отже, давайте поговоримо про деякі з цих технічних навичок.
Знання домену
Знання та спеціалізація в галузі штучного інтелекту потрібні, якщо ви прагнете кар’єри в галузі штучного інтелекту. Ви повинні мати досвід роботи з нейронними мережами, машинним навчанням, глибоким навчанням тощо.
Знання предметної галузі допоможе вам краще зрозуміти галузь із ризиками та проблемами, які вам потрібно вирішити. Це також допоможе вам розробити інноваційні технології, які можуть вирішити ці проблеми. Ви можете застосувати свої знання для створення технологій і послуг із підтримкою ШІ, які можуть якимось чином покращити життя та підтримати бізнес.
Мови програмування
Глибокі знання та майстерність у таких мовах програмування, як Java, R, Python, C++, JavaScript тощо, є вирішальними для кожного спеціаліста зі штучного інтелекту. Ви повинні вміти писати код на основі ваших потреб і випадків використання.
- Python: Python широко використовується в штучному інтелекті та машинному навчанні завдяки своїй простоті, надійності коду та швидшому виконанню. Це допоможе вам написати складні алгоритми та вимагає мінімального коду. Він поставляється з багатьма готовими бібліотеками для розширених обчислень і наукових обчислень.
- Java: Java також широко використовується в штучному інтелекті для впровадження картографів і редукторів, програмування інтелекту, генетичного програмування, алгоритмів пошуку, нейронних мереж, рішень ML тощо.
- R: Вам потрібен R для статистичних обчислень, числового аналізу, машинного навчання, нейронних мереж тощо. R дозволяє збирати та впорядковувати набори даних, застосовувати ML і статистичні функції, а також використовувати матричні перетворення та лінійну алгебру для обробки даних.
- C++: старий добрий C++ використовується в штучному інтелекті для процедурного програмування та керування апаратними ресурсами. Ви можете використовувати його для розробки операційних систем, браузерів і відеоігор. Його гнучкість і об’єктно-орієнтовані функції роблять його дуже корисним у ШІ.
Крім того, було б корисно, якби ви також мали глибоке розуміння архітектури комп’ютера, структур даних, алгоритмів оптимізації, графіків, дерев тощо. І якщо ви можете вивчити більше однієї мови, це може бути додатковою перевагою, оскільки ви можете зробити більший внесок, оскільки організації надають перевагу професіоналам із кількома навичками.
Фреймворки та бібліотеки: окрім мов програмування, ви також повинні розуміти різні фреймворки та бібліотеки. Це допоможе вам писати якісний код з більшою швидкістю. Одними з дуже корисних у ШІ є TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch тощо.
- TensorFlow — це платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом із повним і гнучким набором інструментів, ресурсів спільноти та бібліотек, які допомагають дослідникам з легкістю розробляти складні програми на основі машинного навчання.
- SciPy — це бібліотека Python з відкритим кодом, яка використовується для вирішення наукових і математичних задач. Це допомагає користувачам маніпулювати та візуалізувати дані за допомогою різних команд.
- NumPy — це пакет на основі Python, який використовується для наукових обчислень і розширених математичних операцій під час обробки масивних наборів даних.
- Scikit-learn — це потужна бібліотека Python для машинного навчання, яка містить багато інструментів для машинного навчання та статистичного моделювання.
Математичні знання
Фахівці ШІ багато працюють над алгоритмами та прикладною математикою. Ось чому ви повинні мати сильні аналітичні навички та навички вирішення проблем разом із математичними знаннями, щоб ви могли ефективно вирішувати проблеми ШІ.
Математичні навички, такі як лінійна алгебра, статистика, ймовірність, графіки, методи оптимізації тощо, є бажаними. Ви можете використовувати ці навички для вирішення проблем і створення алгоритмів на основі вимог.
- Лінійна алгебра. Лінійна й абстрактна алгебра є основою багатьох частин ШІ, таких як машинне навчання та комп’ютерне зір. Він включає матриці, вектори, тензори та інші.
- Статистика. Статистика — це ще один важливий предмет, який вам потрібно опанувати, якщо ви хочете зробити яскраву кар’єру в галузі ШІ та машинного навчання. Він передбачає збір, інтерпретацію та аналіз даних. Це збігається з наукою про дані, але вам потрібні статистичні навички, щоб зрозуміти закономірності.
- Імовірність: ймовірність є важливою частиною штучного інтелекту. Отже, ви повинні володіти глибокими знаннями ймовірності та розподілу ймовірностей, щоб мати плавний старт у ШІ. Його можна використовувати на дискримінаційних і генеративних моделях, опорних векторних машинах тощо.
- Графік: для ШІ необхідно знати, як дивитися на графіки та розуміти, що вони передають. Це невід’ємна частина штучного інтелекту, і вам постійно доведеться аналізувати дані, переглядаючи різні графіки.
Машинне навчання
Машинне навчання (ML) — це підмножина штучного інтелекту. Це дослідження комп’ютерних алгоритмів, які здатні навчатися та вдосконалюватися за допомогою даних і досвіду. Алгоритми ML створюють моделі на основі певної вибірки даних, які називаються навчальними даними, для прийняття рішень і прогнозів.
Знання ML необхідні для штучного інтелекту, оскільки штучний інтелект дозволяє комп’ютеру або системі поводитися розумно. ML — це процес, який навчає машину бути розумною та використовувати свій потенціал у завданнях і проблемах у реальному часі.
ML використовується в різних програмах, включаючи комп’ютерне бачення, фільтрацію електронної пошти, медицину, розпізнавання мови тощо. Це також пов’язано з обчислювальною статистикою, щоб робити точні прогнози за допомогою комп’ютерів. Деякі з повсякденних прикладів ML – це пропозиції пошукових систем.
Глибоке навчання
Глибоке навчання – це галузь машинного навчання та науки про дані, яка імітує те, як люди отримують певні знання. Він включає прогнозну аналітику та статистику та використовує різні рівні для отримання глибших характеристик звуку чи зображення. З вищими шарами деталізація буде більш тонкою.
Глибоке навчання може автоматизувати прогнозну аналітику, а її алгоритми впорядковані в ієрархії, де зростає абстракція та складність. Тут кожен алгоритм реалізує нелінійне перетворення свого входу. Далі він використовує отримані знання для створення результату або статистичної моделі. Він продовжуватиме ітерацію, доки його результат не досягне прийнятного рівня точності. Таким чином, буде багато рівнів обробки, через які дані повинні пройти, щоб бути уточненими та точними.
Застосування: глибоке навчання має широке застосування в різних сферах і є дуже корисним для науковців із обробки даних у легкому та швидкому зборі, інтерпретації та аналізі величезних обсягів даних. Деякі з його застосувань – це розпізнавання обличчя, розпізнавання мови, увімкнення зору в безпілотних автомобілях, віртуальні помічники тощо.
Архітектура нейронної мережі
Нейронні мережі є частиною Deep Learning і засновані на структурі людського мозку. Це мережа штучних нейронів, складних і розроблених для обробки кількох вхідних даних для отримання одного виходу. Нейронні мережі імітують поведінку людського мозку для вирішення складних проблем. Вони використовуються для адаптивного керування, прогнозного моделювання, регресійного аналізу, розпізнавання образів, обробки даних і програм, які можна навчати.
У цій архітектурі вхідні дані проходять через різні шари штучних нейронів, складених для отримання виходу.
Застосування: нейронні мережі також знаходять застосування в різних секторах, таких як маркетинг, охорона здоров’я тощо. Прикладами є розпізнавання мовлення, керування автомобілем, ігри, як-от шахи чи перегони, розпізнавання послідовностей і шаблонів, медична діагностика, інтелектуальний аналіз даних, фінансові програми, фільтрація спаму в електронній пошті тощо.
Великі дані та розподілені обчислення
Прогнозування та аналіз даних у штучному інтелекті передбачає велику кількість наборів даних, які потребують більших обчислювальних ресурсів. Використання однієї системи для досягнення такого типу обчислень може бути недостатнім. Тому такі концепції, як великі дані та розподілені обчислення, є корисними.
- Великі дані – це технологія, яка передбачає ефективне вилучення, керування та аналіз величезної кількості даних. Ці дані потребують великих обчислювальних ресурсів і пропонують чудову статистичну потужність. Він використовується для аналізу поведінки користувачів, прогнозної аналітики та інших аналітичних потреб, пов’язаних із великими наборами даних.
- Розподілені обчислення — це галузь інформатики, що включає розподілені системи, компоненти яких розташовані на різних об’єднаних в мережу комп’ютерах, які координують і передають свої дії шляхом обміну повідомленнями. Його додатками є багатокористувацькі онлайн-ігри, однорангові (P2P) програми тощо.
Отже, якщо ви хочете зробити блискучу кар’єру в галузі штучного інтелекту, вам допоможе підвищити кваліфікацію за допомогою цих технологій. Великі дані та розподілені обчислення можуть допомогти вам розробити найсучасніші продукти та послуги на основі ШІ. Ви також можете отримати знання про такі фреймворки, як Hadoop, Apache Storm, Spark і Flink.
Методи обробки сигналів
Обробка сигналів — ще одна бажана навичка, яку організації можуть шукати у професіоналів. Машинне навчання передбачає виділення функцій для перетворення значень пікселів у певну значущу інформацію. І щоб досягти цього, ви повинні знати, як вирішувати проблеми за допомогою методів обробки сигналів. Він може включати частотно-часовий аналіз, згортку, аналіз Фур’є та інші концепції ШІ.
Обробка сигналів — це підгалузь електротехніки, яка наголошує на аналізі, синтезі та модифікації сигналів, таких як сигнали зображення, звукові хвилі та інші наукові вимірювання. Ці методи покращують ефективність зберігання, передачу, якість і виявляють деякі компоненти в сигналі.
Застосування. Застосування обробки сигналів – це виділення функцій, як-от розпізнавання мовлення та розуміння зображень, обробка аудіосигналів, як у музиці чи представленні мови, обробка зображень у комп’ютерах і цифрових камерах, обробка відео у рухомих зображеннях, бездротовий зв’язок і методи кодування джерела, як-от зображення. стиснення, стиснення відео та стиснення аудіо.
Сценарії оболонки
Сценарії оболонки — це комп’ютерна програма, яка виконується інтерпретатором командного рядка під назвою оболонка Unix. Мови сценаріїв включають різні діалекти сценаріїв оболонки. Деякі поширені операції, які виконують сценарії оболонки, це маніпуляції з файлами, друк тексту та виконання програми.
Сценарії оболонки є ще одним важливим компонентом штучного інтелекту, який використовується для розпізнавання образів. Коли ви просунете свою кар’єру в галузі штучного інтелекту, ви дійдете до точки, коли більшість обробки даних штучного інтелекту відбуватиметься на машинах на базі Linux. Отже, якщо ви не знайомі з такими інструментами та операціями та командами UNIX, як SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut тощо, вам буде складно працювати з функціями ШІ.
Отже, було б чудово дізнатися про сценарії оболонки та зрозуміти ці теми, щоб добре працювати з інструментами й операціями на основі Linux. Ви також можете дізнатися про різні оболонки, такі як KornShell, Powershell, Perl-подібна оболонка, Z shell тощо.
Кластерний аналіз
Кластерний аналіз – це завдання кластеризації або групування об’єктів. Це робиться таким чином, що об’єкти в групі більше схожі один на одного, ніж об’єкти в іншій групі.
Кластеризація може здійснюватися за допомогою алгоритмів, які відрізняються за компонентами та за тим, наскільки ефективно їх можна знайти. Враховуючи його широке використання в різних секторах, ви можете навчитися цій навичці кластеризації та почати будувати свою кар’єру в галузі штучного інтелекту. Це дасть вам ширші можливості, і ви зможете розробляти інноваційні технології для різних галузей промисловості та бізнесу.
Застосування: використовується для дослідницького та статистичного аналізу даних для таких програм, як розпізнавання образів, пошук інформації, аналіз зображень, стиснення даних, аналіз зображень, аналіз послідовностей, машинне навчання та комп’ютерна графіка. В інформатиці кластеризація використовується для розробки програмного забезпечення, виявлення аномалій, обробки природної мови тощо. Його інші програми – медицина, маркетинг, бізнес, групування результатів пошуку, аналіз злочинів, освіта тощо.
Отже, усе вищезгадане було технічними навичками, якими вам потрібно оволодіти, якщо ви хочете побудувати кар’єру в області штучного інтелекту.
Але це не те.
Навіть якщо у вас є глибокі знання та досвід у цих технологіях і технічні навички, це навряд чи буде використано, якщо ви не зможете правильно їх застосувати. Ось тут і вступають у гру soft skills.
М’які навички
М’які навички необхідні на кожному етапі вашого професійного шляху. Ви повинні мати необхідні навички міжособистісного спілкування, щоб ефективно працювати, легко керувати всім, правильно застосовувати знання у своїх завданнях і добре співпрацювати з іншими.
Навички спілкування допоможуть вам правильно донести свої думки до вашої команди, зацікавлених сторін та інших, з ким ви спілкуєтеся. Ви також можете швидко приймати кращі рішення, які принесуть користь вашому проекту та всій команді.
Отже, давайте поговоримо про деякі основні навички спілкування, які ви повинні розвинути, щоб стати кращим професіоналом, незалежно від вашого досвіду та рівня знань.
спілкування
Навички спілкування завжди бажані в кожній професії. Це означає здатність чітко й точно донести свої ідеї до інших, використовуючи належний і відповідний тон разом із мовою тіла під час донесення свого повідомлення.
Ви повинні бути хорошим комунікатором, щоб легко доносити свої інноваційні ідеї до менеджерів, колег по команді чи клієнтів. Але якщо вам не вистачає навичок спілкування, вам може бути важко надіслати повідомлення та пояснити, що ви хочете.
Як наслідок, ваші колеги не зрозуміють ваше повідомлення та можуть заплутатися в певних моментах. І, швидше за все, ваші ідеї не будуть розглянуті лише тому, що ви не змогли правильно донести своє повідомлення.
Отже, було б корисно, якби ви могли попрацювати над своїми навичками спілкування. Ви можете практикувати його з друзями, членами родини чи колегами або пройти курс, щоб покращити свої навички. Чим більше ви тренуєтеся, тим більше покращуватимете навички спілкування.
Вивчіть основи ділового спілкування, щоб переконатися, що ви використовуєте правильні слова та правильний тон під час доставки повідомлення. Ви також можете вивчити рухи рук, мову тіла та правильні жести, щоб ефективно спілкуватися з іншими. Крім того, ви можете вивчити кілька мов, якщо маєте справу з міжнародними клієнтами. Це буде бонусом.
Прийняття рішень
Навички прийняття рішень дуже важливі. Ви повинні вміти приймати правильні рішення в потрібний час, щоб уберегти свою команду та проект від будь-якої шкоди чи неприємностей і забезпечити успіх ваших проектів.
Проекти зі штучним інтелектом передбачають багато аналітичних навичок, статистичних даних і прогнозів, і ви повинні вміти робити те, що підходить для вашого проекту та всіх учасників команди. Ви повинні мати хороші управлінські навички, які допоможуть вам під час прийняття рішень. Це вимагає гострого, надуманого розуму, зосередженості та уваги до деталей.
Крім того, ви повинні вміти прораховувати ризики та виклики, якщо ви приймаєте деякі рішення. Ви також повинні знати наслідки певних рішень і як вони можуть вплинути на вашу команду та проект. Отже, усі ваші рішення мають прийматися таким чином, щоб максимізувати продуктивність і успіх ваших проектів, забезпечуючи задоволення ваших клієнтів і замовників, мінімізуючи ризики.
Аналітичне мислення
Аналітичне мислення є обов’язковим навиком для всіх професіоналів ШІ. Ви повинні бути в змозі зрозуміти та відчути проблеми, з якими можуть зіткнутися користувачі, і знайти ефективне рішення.
Професіонали штучного інтелекту повинні мати відмінні навички вирішення проблем, аналітичне мислення та допитливий розум, щоб знати більше, вивчати більше та впроваджувати більше. Це допоможе вам розробити інноваційні ідеї та плани, які можуть вирішити проблему та створити передові технології, які принесуть користь людям. Ви також маєте прагнути підвищити кваліфікацію за допомогою нових технологій та інструментів, які допоможуть вам під час планування та розробки.
Творчість
Креативність — це вимоглива навичка, якою повинні володіти професіонали ШІ. Ви повинні придумувати унікальні ідеї та думати нестандартно, якщо це необхідно. Фактично, сьогодні це дуже затребувана навичка в кожній галузі. І якщо ви професіонал ШІ, ви повинні його мати.
Фахівці зі штучного інтелекту повинні знайти креативні способи вирішення проблеми таким чином, щоб це було легко, ефективно та здійсненно. Це допоможе вам розробити унікальні продукти та послуги та зробити їх корисними для користувачів.
Висновок: майбутнє професіоналів ШІ
За даними LinkedIn, з 2019 року кількість фахівців зі штучного інтелекту зросла на 32%, незважаючи на серйозні сценарії через пандемію. І це зростання продовжує стрімко зростати, оскільки зростає попит на програми та послуги на основі ШІ.
У звіті CNBC зазначено, що середня зарплата спеціалістів із обробки даних становить 100–130 тисяч доларів США, а інженерів зі штучного інтелекту – 124–150 тисяч доларів США. Отже, майбутнє професіоналів штучного інтелекту здається яскравим. І якщо ви зацікавлені в цій сфері, зараз саме час почати будувати свою кар’єру навколо неї. Ви можете стати фахівцем із обробки даних, інженером зі штучного інтелекту, інженером з машинного навчання, розробником бізнес-аналітики та займатися іншими пов’язаними роботами в галузі штучного інтелекту.
Отже, почніть будувати свою кар’єру в галузі ШІ та розвивайте технічні та нетехнічні навички, про які йшлося вище. Вони допоможуть вам плавно розпочати кар’єру та переконаються, що ви рухаєтеся високо з максимальною швидкістю.
Все найкраще!
Вас також можуть зацікавити онлайн-курси для вивчення AI або
Онлайн-курси для вивчення основ Data Engineering.