A mesterséges intelligencia (AI) a jövő, és nagy lehetőségeket rejt magában a vállalkozások, a gazdaságok és a társadalmak átalakítására.
Nem csoda, hogy a mesterséges intelligencia az egyik legkeresettebb készség a technológiai területen, amely szinte minden szektorra hatással volt, az autóipartól, a gyártástól és az orvostudománytól a kiberbiztonságig, a szoftverekig és az IoT-ig.
A szervezetek gyorsan kihasználják az AI-t, hogy olyan hasznos, élvonalbeli alkalmazásokat és szolgáltatásokat készítsenek, amelyek javíthatják az életminőséget, hatékonyabbá tehetik az üzleti tevékenységet, és csökkenthetik a bonyolultságokat.
Végső soron az AI iránti kereslet tovább növekszik. A SEMrush szerint a globális mesterségesintelligencia-piac 2025-re eléri a 190,61 milliárd dollárt.
Tehát, ha karriert szeretne építeni a mesterséges intelligencia területén, ez a legjobb alkalom az induláshoz. Ez szélesebb karrierlehetőségeket biztosít, és izgalmas projekteken dolgozhat együtt a világ különböző szervezeteivel. Ehhez azonban rendelkeznie kell a megfelelő készségekkel, mind technikai, mind nem műszaki ismeretekkel.
Ebben a cikkben bemutatom az AI néhány olyan igényes készségét, amelyeket elsajátíthatsz és továbbfejlesztheted magad, hogy ragyogó karriert építs a mesterséges intelligencia területén.
Kezdjük el.
Tartalomjegyzék
Technikai készségek
A mesterséges intelligencia területén végzett karrier megköveteli a szakemberektől, hogy elsajátítsák bizonyos technikai készségeket, hogy erős alapot biztosíthassanak. Szóval, beszéljünk néhány technikai készségről.
Domain tudás
A mesterséges intelligencia területén szerzett ismeretekre és szakosodásra van szükség, ha AI-ban keres karriert. Szakértelemmel kell rendelkeznie a neurális hálózatokban, a gépi tanulásban, a mély tanulásban stb.
A domain ismerete segít jobban megérteni az iparágat azokkal a kockázatokkal és kihívásokkal kapcsolatban, amelyekkel foglalkozni kell. Ezenkívül segít olyan innovatív technológiák kifejlesztésében, amelyek képesek megbirkózni az említett kihívásokkal. Tudását alkalmazhatja olyan mesterséges intelligencia-kompatibilis technológiák és szolgáltatások létrehozásában, amelyek valamilyen módon jobbá tehetik az életet és támogathatják a vállalkozásokat.
Programozási nyelvek
Az olyan programozási nyelvek alapos ismerete és jártassága, mint a Java, R, Python, C++, JavaScript stb., létfontosságú minden mesterséges intelligenciával foglalkozó szakember számára. Tudnia kell kódot írni az Ön igényei és használati esetei alapján.
- Python: A Pythont széles körben használják az AI-ban és a gépi tanulásban egyszerűsége, kódmegbízhatósága és gyorsabb végrehajtása miatt. Segít bonyolult algoritmusokat írni, és minimális kódot igényel. Számos előre elkészített könyvtárral rendelkezik a fejlett számítástechnikai és tudományos számításokhoz.
- Java: A Java-t a mesterséges intelligencia területén is széles körben használják leképezők és reduktorok, intelligens programozás, genetikai programozás, keresési algoritmusok, neurális hálózatok, ML megoldások és egyebek megvalósítására.
- R: Szüksége van R-re statisztikai számításokhoz, numerikus elemzésekhez, gépi tanuláshoz, neurális hálózatokhoz és egyebekhez. Az R lehetővé teszi adathalmazok összegyűjtését és rendszerezését, ML és statisztikai függvények alkalmazását, valamint mátrixtranszformációk és lineáris algebra használatát az adatfeldolgozáshoz.
- C++: A jó öreg C++-t az AI-ban használják az eljárási programozás és a hardvererőforrások manipulálására. Használhatja operációs rendszerek, böngészők és videojátékok fejlesztésére. Rugalmassága és objektumorientált funkciói rendkívül hasznossá teszik az AI-ban.
Ezenkívül sokat segítene, ha mélyen ismerné a számítógép-architektúrát, az adatstruktúrákat, az optimalizálási algoritmusokat, a grafikonokat, a fákat és egyebeket. Ha pedig több nyelvet is el tud tanulni, az további előnyt jelenthet, mivel többet tud hozzájárulni, mivel a szervezetek a több készségekkel rendelkező szakemberekre helyezik a hangsúlyt.
Keretrendszerek és könyvtárak: A programozási nyelveken kívül meg kell értenie a különféle keretrendszereket és könyvtárakat is. Segít a minőségi kód gyorsabb írásában. Az AI-ban nagyon hasznosak a TensorFlow, a SciPy, a NumPy, a Scikit-learn, az Apache Spark, a PyTorch és még sok más.
- A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási platform, amely átfogó és rugalmas eszközkészlettel, közösségi erőforrásokkal és könyvtárakkal segíti a kutatókat a kifinomult, ML-alapú alkalmazások egyszerű fejlesztésében.
- A SciPy egy nyílt forráskódú Python könyvtár, amelyet tudományos és matematikai kérdések megoldására használnak. Segíti a felhasználókat az adatok kezelésében és megjelenítésében különféle parancsok segítségével.
- A NumPy egy Python-alapú csomag, amelyet tudományos számításokhoz és fejlett matematikai műveletekhez használnak, miközben hatalmas adathalmazokat kezelnek.
- A Scikit-learn egy hatékony Python könyvtár a gépi tanuláshoz, és rengeteg ML és statisztikai modellező eszközzel rendelkezik.
Matematikai tudás
Az AI-szakemberek sokat dolgoznak algoritmusokon és alkalmazott matematikán. Éppen ezért erős elemző és problémamegoldó készségekkel, valamint matematikai ismeretekkel kell rendelkeznie ahhoz, hogy hatékonyan tudja megoldani az AI-problémákat.
Kívánatosak olyan matematikai készségek, mint a lineáris algebra, statisztika, valószínűségszámítás, grafikonok, optimalizálási technikák stb. Ezeket a készségeket problémák megoldására és a követelmények alapján algoritmusok létrehozására használhatja.
- Lineáris algebra: A lineáris és az absztrakt algebra az AI számos részének alapját képezi, mint például a gépi tanulás és a számítógépes látás. Ez magában foglalja a mátrixokat, vektorokat, tenzorokat és másokat.
- Statisztika: A statisztika egy másik létfontosságú téma, amelyet el kell sajátítania, ha fényes karriert szeretne az AI és az ML területén. Ez adatgyűjtést, értelmezést és elemzést foglal magában. Ez egybeesik az adattudományokkal, de statisztikai ismeretekre van szükség a minták megértéséhez.
- Valószínűség: A valószínűség a mesterséges intelligencia elengedhetetlen része. Ezért alapos ismeretekkel kell rendelkeznie a valószínűségről és a valószínűségi eloszlásról, hogy zökkenőmentesen indulhasson az AI. Használható diszkriminatív és generatív modelleken, támogató vektorgépeken stb.
- Grafikon: Az AI-ban szükség van arra, hogy ismerje a grafikonok megtekintését és annak megértését, hogy mit közvetít. A mesterséges intelligencia szerves része, és folyamatosan ki van téve az adatok elemzésének különböző grafikonok segítségével.
Gépi tanulás
A gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. Olyan számítógép-alapú algoritmusok tanulmányozása, amelyek képesek tanulni és fejleszteni magukat adatok felhasználásával és tapasztalatok révén. Az ML algoritmusok modelleket hoznak létre egy adott adatminta, az úgynevezett képzési adatok alapján, döntések és előrejelzések meghozatalához.
Az ML ismerete szükséges a mesterséges intelligenciában, mivel az AI képessé teszi a számítógépet vagy rendszert az intelligens viselkedésre. Az ML egy olyan folyamat, amely megtanítja a gépet, hogy legyen intelligens, és valós idejű feladatokban és problémákban valósítsa meg a benne rejlő lehetőségeket.
Az ML-t különféle alkalmazásokban használják, beleértve a számítógépes látást, az e-mail-szűrést, az orvostudományt, a beszédfelismerést stb. Számítási statisztikákkal is összekapcsolódik, hogy számítógépek segítségével pontos előrejelzéseket készíthessen. Az ML mindennapi példái a keresőmotorjavaslatok.
Mély tanulás
A mélytanulás a gépi tanulás és az adattudomány egyik ága, amely azt utánozza, hogy az emberek hogyan szereznek konkrét tudást. Tartalmaz prediktív elemzéseket és statisztikákat, és különböző rétegeket használ fel, hogy mélyebb jellemzőket nyerjen ki egy hangból vagy képből. Magasabb rétegekkel a részletezés árnyaltabb lenne.
A mély tanulás automatizálhatja a prediktív elemzést, és algoritmusai a növekvő absztrakció és a komplexitás hierarchiájába vannak rendezve. Itt minden algoritmus nemlineáris transzformációt hajt végre a bemenetén. Ezt követően megszerzett tudását felhasználva outputot vagy statisztikai modellt hoz létre. Addig folytatja az iterációt, amíg a kimenete el nem éri az elfogadott szintet. Így sok feldolgozási rétegen kell áthaladnia az adatoknak ahhoz, hogy pontosabbak és pontosabbak legyenek.
Alkalmazás: A mély tanulást széles körben alkalmazzák különböző területeken, és rendkívül előnyös az adatkutatók számára a hatalmas adatmennyiségek könnyű és gyors összegyűjtése, értelmezése és elemzése során. Egyes alkalmazásai az arcfelismerés, a beszédfelismerés, a látás lehetővé tétele vezető nélküli autókban, a virtuális asszisztensek stb.
Neurális hálózati architektúra
A neurális hálózatok a Deep Learning részét képezik, és az emberi agy szerkezete ihlette őket. Ezek mesterséges neuronok hálózata, amelyek összetettek, és több bemenet feldolgozására fejlesztették ki, hogy egyetlen kimenetet állítsanak elő. A neurális hálózatok utánozzák az emberi agy viselkedését, hogy megoldják az összetett problémákat. Adaptív vezérléshez, prediktív modellezéshez, regressziós elemzéshez, mintafelismeréshez, adatfeldolgozáshoz és betanítható alkalmazásokhoz használják.
Ebben az architektúrában a bemeneti adatok a mesterséges neuronok különböző rétegein mennek keresztül, amelyek egymásra halmozódnak a kimenet előállításához.
Alkalmazás: A neurális hálózatok különféle ágazatokban is megtalálhatók, például marketingben, egészségügyben stb. Ilyen például a beszédfelismerés, a járművezérlés, a játék, például a sakk vagy a versenyzés, a sorozat- és mintafelismerés, az orvosi diagnózis, az adatbányászat, a pénzügyi alkalmazások, az e-mail-levélszemét-szűrés stb.
Big Data és elosztott számítástechnika
Az AI prediktív és adatelemzése nagyszámú adatkészletet foglal magában, amelyek nagyobb számítási erőforrásokat igényelnek. Egyetlen rendszer használata az ilyen típusú számítások elvégzéséhez nem biztos, hogy elegendő. Ezért hasznosak az olyan fogalmak, mint a Big Data és az elosztott számítástechnika.
- A Big Data egy olyan technológia, amely hatalmas mennyiségű adat hatékony kinyerését, kezelését és elemzését foglalja magában. Ezek az adatok nagy számítási erőforrásokat igényelnek, és kiváló statisztikai teljesítményt nyújtanak. Felhasználói viselkedéselemzésben, prediktív elemzésben és más, nagy adatkészleteket érintő elemzési igényekben használják.
- Az elosztott számítástechnika a számítástechnikának egy olyan ága, amely elosztott rendszereket foglal magában, amelyek összetevői különböző hálózati számítógépeken helyezkednek el, és üzenetek cseréjével koordinálják és kommunikálják tevékenységeiket. Alkalmazásai többszereplős online videojátékok, peer-to-peer (P2P) alkalmazások stb.
Tehát, ha ragyogó karrierre vágysz a mesterséges intelligencia területén, segítene, ha fejlesztenéd magad ezekkel a technológiákkal. A Big Data és az elosztott számítástechnika segíthet a mesterséges intelligencia alapú legkorszerűbb termékek és szolgáltatások fejlesztésében. Ismereteket szerezhet olyan keretrendszerekről is, mint a Hadoop, az Apache Storm, a Spark és a Flink.
Jelfeldolgozási technikák
A jelfeldolgozás egy másik kívánt készség, amelyet a szervezetek a szakembereknél kereshetnek. A gépi tanulás magában foglalja a funkciók kivonását, hogy a pixelértékeket értelmes információvá alakítsa. És ennek eléréséhez tudnia kell, hogyan kell jelfeldolgozási technikákkal megoldani a problémákat. Tartalmazhat idő-frekvencia elemzést, konvolúciót, Fourier-analízist és más mesterséges intelligencia fogalmakat.
A jelfeldolgozás az elektrotechnika olyan részterülete, amely a jelek, például képjelek, hanghullámok és egyéb tudományos mérések elemzésére, szintetizálására és módosítására helyezi a hangsúlyt. Ezek a technikák javítják a tárolás hatékonyságát, az átvitelt, a minőséget, és érzékelik a jel egyes összetevőit.
Alkalmazások: A jelfeldolgozás alkalmazásai a jellemzők kivonása, mint a beszédfelismerés és képmegértés, az audiojel-feldolgozás a zenében vagy a beszédreprezentációban, a képfeldolgozás számítógépekben és a digitális kamerákban, a videofeldolgozás mozgóképekben, a vezeték nélküli kommunikáció és a forráskódolási technikák, például a kép. tömörítés, videó tömörítés és hangtömörítés.
Shell Scripting
A shell scripting egy Unix shell nevű parancssori értelmező által futtatott számítógépes programra utal. A szkriptnyelvek különféle shell script dialektusokat tartalmaznak. Néhány gyakori művelet, amelyet a shell szkriptek hajtanak végre, a fájlkezelés, a szöveg nyomtatása és a program végrehajtása.
A shell scripting a mesterséges intelligencia másik létfontosságú összetevője, amelyet a mintafelismerésre használnak. Ha előrelép a mesterséges intelligencia területén, eljut arra a pontra, ahol a legtöbb mesterséges intelligencia adatfeldolgozása Linux-alapú gépeken történik. Tehát, ha nem ismeri a UNIX-eszközöket, -műveleteket és -parancsokat, mint például az SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut stb., akkor kihívást jelent az AI-funkciókkal való munka.
Ezért jó lenne megismerni a shell szkripteket, és megismerni ezeket a témákat, hogy jól működjön a Linux-alapú eszközökkel és műveletekkel. Különböző héjakról is tájékozódhat, mint például a KornShell, a Powershell, a Perl-szerű shell, a Z shell stb.
Klaszteranalízis
A fürtelemzés az objektumok klaszterezésének vagy csoportosításának feladata. Ez oly módon történik, hogy az objektumok egy csoportban jobban hasonlítanak egymáshoz, mint egy másik csoporthoz.
A klaszterezés olyan algoritmusok segítségével történhet, amelyek komponenseikben és megtalálásuk hatékonyságában különböznek egymástól. Tekintettel arra, hogy széles körben alkalmazzák a különböző ágazatokban, megtanulhatja a klaszterezés ezen készségét, és elkezdheti építeni karrierjét a mesterséges intelligencia területén. Szélesebb hatókört biztosít, és innovatív technológiákat fejleszthet különféle iparágak és vállalkozások számára.
Alkalmazás: Feltáró és statisztikai adatelemzésben használják olyan alkalmazásokhoz, mint a mintafelismerés, információkeresés, képelemzés, adattömörítés, képelemzés, szekvenciaelemzés, gépi tanulás és számítógépes grafika. A számítástechnikában a fürtözést szoftverfejlesztésben, anomáliák észlelésében, természetes nyelvi feldolgozásban stb. használják. Egyéb alkalmazásai az orvosi, marketing, üzleti, keresési eredmények csoportosítása, bűnelemzés, oktatás stb.
Tehát a fent tárgyalt technikai ismeretek mindegyike, amelyet el kell sajátítania, ha karriert szeretne építeni a mesterséges intelligencia területén.
De ez nem az.
Még ha mély ismeretekkel és szakértelemmel rendelkezik is ezekben a technológiákban és technikai készségekben, aligha lenne hasznos, ha nem tudja megfelelően megvalósítani őket. Itt jönnek képbe a soft skillek.
Lágy készségek
A puha készségekre szakmai útja minden szakaszában szükség van. Rendelkeznie kell a szükséges interperszonális készségekkel, hogy hatékonyan dolgozhasson, mindent könnyedén kezelhessen, a tudást helyesen alkalmazza a feladataiba, és jól együttműködjön másokkal.
A puha készségek segítenek abban, hogy gondolataidat megfelelően eljuttasd a csapatodhoz, az érdekelt felekhez és a többiekhez, akikkel kommunikálsz. Gyorsan hozhat jobb döntéseket is, amelyek előnyösek lehetnek a projektje és a teljes csapat számára.
Tehát beszéljünk néhány alapvető puha készségről, amelyeket ki kell fejlesztened ahhoz, hogy jobb szakemberré válj, függetlenül a szakértelmétől és tudásszintjétől.
Kommunikáció
A kommunikációs készség minden szakmában kívánatos. Azt a képességet jelenti, hogy világosan és pontosan kommunikáld gondolataidat másokkal a megfelelő és megfelelő hangnemben, valamint a testbeszédben, miközben átadod üzenetedet.
Jó kommunikátornak kell lennie ahhoz, hogy könnyedén kommunikálhassa innovatív ötleteit vezetőivel, csapattársaival vagy ügyfeleivel. Ha azonban hiányosak a kommunikációs készségei, akkor nehézséget okozhat az üzenet elküldése és elmagyarázása, amit szeretne.
Ennek eredményeként a társaid nem fogják megérteni az üzenetedet, és bizonyos pontokon összezavarodhatnak. És valószínű, hogy az ötleteit nem veszik figyelembe, csak azért, mert nem tudta megfelelően átadni az üzenetet.
Tehát hasznos lenne, ha fejlesztené kommunikációs készségeit. Gyakorolhatja barátaival, családtagjaival vagy kollégáival, vagy részt vehet egy tanfolyamon, hogy fejleszthesse képességeit. Minél többet gyakorolsz, annál jobban fejlődsz a kommunikációs készségeidben.
Tanulja meg az üzleti kommunikáció alapjait, így biztosíthatja, hogy a megfelelő szavakat és hangot használjon üzenete továbbítása közben. Megtanulhatja a kézmozdulatokat, a testbeszédet és a megfelelő gesztusokat is, hogy hatékonyan kommunikálhasson másokkal. Emellett több nyelvet is megtanulhat, ha nemzetközi ügyfelekkel foglalkozik. Ez bónusz lesz.
Döntéshozatal
A döntéshozatali készségek rendkívül fontosak. Képesnek kell lennie a megfelelő döntések meghozatalára a megfelelő időben, hogy megmentse csapatát és projektjét minden bajtól vagy szóváltástól, és biztosítsa projektjei sikerét.
Az AI-projektek sok elemző képességet, statisztikákat és előrejelzéseket foglalnak magukban, és képesnek kell lennie arra, hogy azt tegye, ami a projektje és a csapat minden résztvevője számára megfelelő. Jó vezetői készségekkel kell rendelkeznie, amelyek segítenek a döntéshozatalban. Éles, távoli elmét, fókuszt és a részletekre való odafigyelést igényel.
Ezenkívül képesnek kell lennie arra, hogy kiszámítsa a kockázatokat és a kihívásokat, ha döntéseket hoz. Ismernie kell azt is, hogy bizonyos döntések milyen következményekkel járnak, és hogyan befolyásolhatják csapatát és projektjét. Ezért minden döntését úgy kell meghoznia, hogy az maximalizálja a projektek termelékenységét és sikerét, biztosítva ügyfelei és ügyfelei elégedettségét, miközben minimalizálja a kockázatokat.
Analitikus gondolkodás
Az analitikus gondolkodás minden mesterséges intelligenciával foglalkozó szakember számára kötelező készség. Képesnek kell lennie arra, hogy megértse és érezze azokat a problémákat, amelyekkel a felhasználók szembesülhetnek, és hatékony megoldást kell találnia.
Az AI-szakembereknek kiváló problémamegoldó készségekkel, elemző gondolkodással és kíváncsi elmével kell rendelkezniük, hogy többet tudjanak meg, többet tanuljanak és többet hajtsanak végre. Segít olyan innovatív ötletek és tervek kidolgozásában, amelyek megoldhatják a problémát, és olyan élvonalbeli technológiákat építhet ki, amelyek az emberek javát szolgálják. Arra is kíváncsinak kell lennie, hogy új technológiákkal és eszközökkel fejlessze magát a tervezés és fejlesztés során.
Kreativitás
A kreativitás olyan igényes készség, amellyel az AI-szakembereknek rendelkezniük kell. Egyedi ötleteket kell kitalálnia, és ha kell, a dobozból ki kell gondolnia. Valójában manapság minden területen nagyon keresett készség. És ha Ön mesterséges intelligencia szakember, akkor rendelkeznie kell vele.
Az AI-szakembereknek kreatív módszereket kell találniuk a probléma egyszerű, hatékony és megvalósítható megoldására. Segít egyedi termékeket és szolgáltatásokat fejleszteni, és hasznossá tenni azokat a felhasználók számára.
Következtetés: Az AI-szakemberek jövője
A LinkedIn szerint a mesterséges intelligencia szakemberek alkalmazása 32%-kal nőtt 2019 óta a járvány miatti súlyos forgatókönyvek ellenére. Ez a növekedés pedig folyamatosan növekszik, mivel az AI-alapú alkalmazások és szolgáltatások iránti kereslet növekszik.
A CNBC jelentése szerint az adatkutatók medián fizetése 100-130 ezer USD, míg a mesterséges intelligencia mérnökeké 124-150 ezer USD. Ezért az AI-szakemberek jövője fényesnek tűnik. És ha érdekel ez a terület, akkor itt az ideje, hogy elkezdje e köré építeni a karrierjét. Legyél adattudós, mesterséges intelligencia mérnök, ML mérnök, üzleti intelligencia fejlesztő, és más kapcsolódó munkákat is végezhetsz a mesterséges intelligencia területén.
Tehát kezdje el építeni karrierjét a mesterséges intelligencia területén, és fejlessze a fent tárgyalt technikai és nem technikai készségeket. Segítenek abban, hogy zökkenőmentesen beindítsa karrierjét, és gondoskodjon arról, hogy maximális sebességgel haladjon magasra.
Minden jót!
Érdekelheti az AI tanulási online tanfolyamok vagy
Online tanfolyamok az adatmérnöki alapok elsajátítására.