Изкуственият интелект (AI) е бъдещето и има голям потенциал да трансформира бизнеса, икономиките и обществата.
Нищо чудно, че изкуственият интелект е едно от най-търсените умения в технологичната област, което е повлияло на почти всеки сектор, от автомобилния, производствения и медицинския до киберсигурността, софтуера и интернет на нещата.
Организациите бързо използват AI за изграждане на полезни, авангардни приложения и услуги, които могат да подобрят качеството на живот, да направят бизнес операциите по-ефективни и да намалят сложността.
В крайна сметка търсенето на AI продължава да нараства. Според SEMrush глобалният AI пазар ще достигне 190,61 милиарда долара до 2025 г.
Така че, ако искате да изградите кариера в AI, това е най-доброто време да започнете. Това ще ви даде по-широки перспективи за кариера и можете да работите с организации от цял свят по вълнуващи проекти. Но за това трябва да имате правилния набор от умения, както технически, така и нетехнически.
В тази статия ще ви запозная с някои от търсените умения в AI, които можете да научите и да надградите себе си, за да изградите блестяща кариера в областта на изкуствения интелект.
Да започваме.
Съдържание
Технически умения
Кариерата в AI изисква професионалисти да овладеят някои технически умения, за да ви осигурят стабилна основа. И така, нека поговорим за някои от тези технически умения.
Знания за домейн
Познания и специализация в областта на изкуствения интелект са необходими, ако търсите кариера в AI. Трябва да имате опит в невронни мрежи, машинно обучение, дълбоко обучение и т.н.
Наличието на познания в областта ви помага да разберете повече индустрията с рисковете и предизвикателствата, с които трябва да се справите. Освен това ще ви помогне да разработите иновативни технологии, които могат да се справят с тези предизвикателства. Можете да приложите знанията си, за да създадете технологии и услуги с AI, които по някакъв начин могат да направят живота по-добър и да подкрепят бизнеса.
Програмни езици
Добрите познания и владеенето на езици за програмиране като Java, R, Python, C++, JavaScript и т.н. са от решаващо значение за всеки професионалист в областта на изкуствения интелект. Трябва да можете да пишете код въз основа на вашите нужди и случаи на употреба.
- Python: Python се използва широко в AI и машинното обучение поради своята простота, надеждност на кода и по-бързо изпълнение. Ще ви помогне да пишете сложни алгоритми и изисква минимален код. Той идва с много предварително направени библиотеки за напреднали изчисления и научни изчисления.
- Java: Java също се използва широко в AI за внедряване на карти и редуктори, интелигентно програмиране, генетично програмиране, алгоритми за търсене, невронни мрежи, ML решения и др.
- R: Имате нужда от R за статистически изчисления, числен анализ, машинно обучение, невронни мрежи и др. R ви позволява да събирате и организирате набори от данни, да прилагате ML и статистически функции и да използвате матрични трансформации и линейна алгебра за обработка на данни.
- C++: Добрият стар C++ се използва в AI, за да позволи процедурно програмиране и манипулиране на хардуерни ресурси. Можете да го използвате за разработване на операционни системи, браузъри и видео игри. Неговата гъвкавост и обектно-ориентирани функции го правят много полезен в AI.
В допълнение би било полезно, ако имате и задълбочено разбиране на компютърната архитектура, структури от данни, алгоритми за оптимизация, графики, дървета и др. И ако можете да научите повече от един език, това може да бъде допълнително предимство, тъй като можете да допринесете повече, тъй като организациите наблягат на професионалисти с множество умения.
Рамки и библиотеки: Освен езиците за програмиране, трябва да разбирате и различни рамки и библиотеки. Това ще ви помогне да пишете качествен код с по-висока скорост. Някои от изключително полезните в AI са TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch и др.
- TensorFlow е платформа за машинно обучение с отворен код с изчерпателен и гъвкав набор от инструменти, ресурси на общността и библиотеки, които помагат на изследователите да разработват с лекота сложни приложения, задвижвани от ML.
- SciPy е библиотека на Python с отворен код, използвана за решаване на научни и математически проблеми. Помага на потребителите да манипулират и визуализират данни с помощта на различни команди.
- NumPy е базиран на Python пакет, използван за научни изчисления и усъвършенствани математически операции при работа с масивни набори от данни.
- Scikit-learn е мощна библиотека на Python за машинно обучение и има много инструменти за машинно обучение и статистическо моделиране.
Математически знания
Специалистите по изкуствен интелект работят усилено върху алгоритми и приложна математика. Ето защо трябва да имате силни аналитични умения и умения за решаване на проблеми заедно с математически познания, за да можете ефективно да решавате проблеми с ИИ.
Желателни са математически умения като линейна алгебра, статистика, вероятности, графики, техники за оптимизация и др. Можете да използвате тези умения за решаване на проблеми и създаване на алгоритми въз основа на изискванията.
- Линейна алгебра: Линейната и абстрактната алгебра формират основата на много части от ИИ като машинно обучение и компютърно зрение. Включва матрици, вектори, тензори и други.
- Статистика: Статистиката е друга жизненоважна тема, която трябва да усвоите, ако искате блестяща кариера в AI и ML. Това включва събиране на данни, тълкуване и анализ. Съвпада с науката за данни, но се нуждаете от статистически умения, за да разберете моделите.
- Вероятност: Вероятността е съществена част от изкуствения интелект. Следователно, трябва да притежавате солидни познания за вероятността и вероятностното разпределение, за да имате плавен старт в ИИ. Може да се използва при дискриминативни и генеративни модели, опорни векторни машини и др.
- Графика: В AI е необходимо да знаете как да разглеждате графики и да разбирате какво предават. Той е неразделна част от AI и вие ще бъдете постоянно изложени на анализ на данни, като разглеждате различни графики.
Машинно обучение
Машинното обучение (ML) е подгрупа на изкуствения интелект. Това е изучаване на компютърно базирани алгоритми, способни да се учат и да се подобряват с помощта на данни и чрез опит. Алгоритмите за ML създават модели въз основа на конкретна извадка от данни, наречена данни за обучение, за вземане на решения и прогнози.
Познаването на ML е необходимо за изкуствения интелект, тъй като AI дава възможност на компютър или система да се държат интелигентно. ML е процес, който учи машината да бъде интелигентна и да реализира своя потенциал в задачи и проблеми в реално време.
ML се използва в различни приложения, включително компютърно зрение, филтриране на имейли, медицина, разпознаване на реч и др. Също така е свързано с изчислителната статистика за правене на точни прогнози с помощта на компютри. Някои от ежедневните примери за ML са предложения за търсачки.
Дълбоко обучение
Дълбокото обучение е клон на машинното обучение и науката за данни, който имитира начина, по който хората получават специфични знания. Той включва прогнозни анализи и статистики и използва различни слоеве, за да получи по-дълбоки характеристики от звук или изображение. С по-високи слоеве детайлите биха били по-нюансирани.
Дълбокото обучение може да автоматизира предсказуемия анализ и неговите алгоритми са подредени в йерархия на нарастваща абстракция и сложност. Тук всеки алгоритъм изпълнява нелинейна трансформация на своя вход. След това използва придобитите знания, за да създаде изходен или статистически модел. Той ще продължи да повтаря, докато изходът му достигне точност на приетото ниво. По този начин ще има много обработващи слоеве, през които данните трябва да преминат, за да бъдат прецизирани и точни.
Приложение: Дълбокото обучение има широко приложение в различни области и е изключително полезно за специалистите по данни при събиране, интерпретиране и анализиране на огромни обеми данни с лекота и бързина. Някои от приложенията му са разпознаване на лица, разпознаване на реч, позволяване на визия в автомобили без шофьори, виртуални асистенти и др.
Архитектура на невронна мрежа
Невронните мрежи са част от Deep Learning и са вдъхновени от структурата на човешкия мозък. Те са мрежа от изкуствени неврони, които са сложни и разработени да обработват няколко входа, за да произведат един изход. Невронните мрежи имитират поведението на човешкия мозък за решаване на сложни проблеми. Те се използват за адаптивен контрол, предсказуемо моделиране, регресионен анализ, разпознаване на образи, обработка на данни и обучаеми приложения.
В тази архитектура входните данни преминават през различни слоеве от изкуствени неврони, подредени, за да произведат изхода.
Приложение: Невронните мрежи също намират приложение в различни сектори като маркетинг, здравеопазване и др. Примери за това са разпознаване на реч, управление на превозни средства, игра на игри като шах или състезания, разпознаване на последователност и шаблони, медицинска диагноза, извличане на данни, финансови приложения, филтриране на спам по имейл и др.
Големи данни и разпределени изчисления
Предсказуемият анализ и анализ на данни в AI включва голям брой набори от данни, които се нуждаят от по-високи изчислителни ресурси. Използването на една система за постигане на този вид изчисление може да не е достатъчно. Следователно концепции като големи данни и разпределени изчисления са полезни.
- Big Data е технология, която включва ефективно извличане, управление и анализ на огромно количество данни. Тези данни се нуждаят от големи изчислителни ресурси и предлагат отлична статистическа мощност. Използва се при анализ на поведението на потребителя, прогнозен анализ и други аналитични нужди, включващи големи набори от данни.
- Разпределеното изчисление е клон на компютърните науки, включващ разпределени системи, чиито компоненти са разположени на различни мрежови компютри, координиращи и комуникиращи своите действия чрез обмен на съобщения. Неговите приложения са мултиплейър онлайн видео игри, peer-to-peer (P2P) приложения и др.
Така че, ако искате брилянтна кариера в областта на изкуствения интелект, би било от полза, ако повишите уменията си с тези технологии. Големите данни и разпределените изчисления могат да ви помогнат да разработите базирани на AI най-съвременни продукти и услуги. Можете също да придобиете знания за рамки като Hadoop, Apache Storm, Spark и Flink.
Техники за обработка на сигнали
Обработката на сигнали е друго желано умение, което организациите могат да търсят в професионалистите. Машинното обучение включва извличане на функции за трансформиране на стойностите на пикселите в някаква смислена информация. И за да постигнете това, трябва да знаете как да решавате проблеми с помощта на техники за обработка на сигнали. Може да включва време-честотен анализ, конволюция, анализ на Фурие и други AI концепции.
Обработката на сигнали е подполе на електротехниката, което набляга на анализирането, синтезирането и модифицирането на сигнали като сигнали за изображения, звукови вълни и други научни измервания. Тези техники подобряват ефективността на съхранението, предаването, качеството и откриват някои компоненти в сигнала.
Приложения: Приложенията на обработката на сигнали са извличане на функции като разпознаване на реч и разбиране на изображения, обработка на аудио сигнали като представяне на музика или реч, обработка на изображения в компютри и цифрови фотоапарати, обработка на видео в движещи се картини, безжична комуникация и техники за кодиране на източника като изображение компресия, видео компресия и аудио компресия.
Shell Scripting
Shell скриптовете се отнасят до компютърна програма, изпълнявана от интерпретатор на командния ред, наречена Unix shell. Скриптовите езици включват различни диалекти на shell скриптове. Някои често срещани операции, които изпълняват скриптовете на обвивката, са манипулиране на файлове, отпечатване на текст и изпълнение на програма.
Shell скриптовете са друг жизненоважен компонент на изкуствения интелект, използван за разпознаване на модели. Когато напреднете в кариерата си в AI, ще стигнете до точката, в която повечето обработки на AI данни се извършват на базирани на Linux машини. Така че, ако не сте запознати с UNIX инструменти и операции и команди като SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut и т.н., ще бъде предизвикателство да работите с AI функции.
Следователно би било страхотно да научите за скриптовете на обвивката и да разберете тези теми, за да работите добре с базирани на Linux инструменти и операции. Можете също така да научите за различни обвивки като KornShell, Powershell, Perl-подобна обвивка, Z обвивка и др.
Клъстерен анализ
Клъстерният анализ е задача за клъстериране или групиране на обекти. Това се прави по такъв начин, че обектите в една група да са по-сходни един с друг от тези в друга група.
Групирането може да се извърши чрез алгоритми, които се различават по отношение на техните компоненти и колко ефективно човек може да ги намери. Като се има предвид широкото му използване в различни сектори, можете да научите това умение за клъстериране и да започнете да градите кариерата си в областта на изкуствения интелект. Това ще ви даде по-широки обхвати и можете да разработите иновативни технологии за различни индустрии и бизнеси.
Приложение: Използва се в проучвателен и статистически анализ на данни за приложения като разпознаване на образи, извличане на информация, анализ на изображения, компресия на данни, анализ на изображения, анализ на последователност, машинно обучение и компютърна графика. В компютърните науки групирането се използва при разработване на софтуер, откриване на аномалии, обработка на естествен език и др. Другите му приложения са медицина, маркетинг, бизнес, групиране на резултати от търсене, анализ на престъпления, образование и др.
И така, всички обсъдени по-горе бяха технически умения, които трябва да усвоите, ако искате да изградите кариера в областта на изкуствения интелект.
Но не е това.
Дори ако имате задълбочени познания и опит в тези технологии и технически умения, те едва ли ще бъдат използвани, ако не можете да ги приложите правилно. Това е мястото, където меките умения влизат в действие.
Меки умения
Меките умения са необходими във всяка част от вашето професионално пътуване. Трябва да притежавате необходимите междуличностни умения, за да работите ефективно, да управлявате всичко с лекота, да прилагате знанията в задачите си правилно и да си сътрудничите добре с другите.
Меките умения ще ви помогнат да предадете вашите мисли правилно на вашия екип, заинтересовани страни и други, с които общувате. Можете също така бързо да вземате по-добри решения, които могат да бъдат от полза за вашия проект и целия екип.
И така, нека поговорим за някои от основните меки умения, които трябва да развиете, за да станете по-добър професионалист, независимо от вашия опит и ниво на знания.
Комуникация
Комуникационните умения винаги са желани във всяка професия. Това означава способността да съобщавате ясно и точно вашите идеи на другите, като използвате правилен и подходящ тон заедно с езика на тялото, докато предавате вашето съобщение.
Трябва да сте добър комуникатор, за да можете без усилие да комуникирате иновативните си идеи с вашите мениджъри и колеги от екипа или клиенти. Но ако ви липсват комуникационни умения, може да почувствате проблеми да изпратите съобщението си и да обясните какво искате.
В резултат на това вашите връстници няма да разберат вашето послание и може да бъдат объркани в определени точки. И шансовете са вашите идеи да не бъдат взети предвид само защото не сте успели да предадете съобщението си правилно.
Така че би било полезно, ако можете да поработите върху комуникационните си умения. Можете да го практикувате с вашите приятели, членове на семейството или колеги или да вземете курс, за да подобрите уменията си. Колкото повече практикувате, толкова повече ще подобрявате комуникационните умения.
Научете основите на бизнес комуникацията, за да сте сигурни, че използвате правилните думи и правилния тон, докато предавате съобщението си. Можете също да научите движенията на ръцете, езика на тялото и правилните жестове, за да общувате ефективно с другите. Освен това можете да научите няколко езика, ако работите с международни клиенти. Това ще бъде бонус.
Вземане на решение
Уменията за вземане на решения са изключително важни. Трябва да можете да вземате правилните решения в точното време, за да спасите вашия екип и проект от всякаква вреда или караница и да осигурите успеха на вашите проекти.
Проектите с изкуствен интелект включват много аналитични умения, статистика и прогнози и трябва да можете да правите това, което е подходящо за вашия проект и за всички участващи в екипа. Трябва да имате добри управленски умения, които ще ви помогнат при вземането на решения. Изисква остър, пресилен ум, фокус и око за детайла.
Освен това трябва да можете да изчислявате рисковете и предизвикателствата, ако вземете някои решения. Трябва също така да знаете последствията от определени решения и как те могат да повлияят на вашия екип и проект. Следователно всички ваши решения трябва да се вземат по такъв начин, че да могат да увеличат максимално производителността и успеха на вашите проекти, като гарантират, че вашите клиенти и клиенти са доволни, като същевременно минимизират рисковете.
Аналитично мислене
Аналитичното мислене е задължително умение за всички професионалисти с ИИ. Трябва да сте в състояние да разберете и почувствате проблемите, пред които потребителите може да се изправят, и да предложите ефективно решение.
Специалистите по изкуствен интелект трябва да имат отлични умения за решаване на проблеми, аналитично мислене и любопитен ум, за да знаят повече, да научат повече и да прилагат повече. Ще ви помогне да развиете иновативни идеи и планове, които могат да разрешат проблем и да изградят авангардни технологии, които могат да бъдат от полза за хората. Трябва също да сте нетърпеливи да повишите уменията си с нови технологии и инструменти, които да ви помогнат, докато планирате и развивате.
Творчество
Креативността е изискващо умение, което професионалистите в областта на ИИ трябва да притежават. Трябва да измислите уникални идеи и да мислите нестандартно, ако е необходимо. Всъщност в днешно време това е много търсено умение във всяка област. И ако сте професионалист в ИИ, трябва да го имате.
Професионалистите в областта на изкуствения интелект трябва да предлагат креативни начини за решаване на проблем по начин, който е лесен, ефективен и осъществим. Това ще ви помогне да разработите уникални продукти и услуги и да ги направите полезни за потребителите.
Заключение: Бъдещето на AI професионалистите
Според LinkedIn наемането на професионалисти с изкуствен интелект се е увеличило с 32% от 2019 г. насам въпреки тежките сценарии, дължащи се на пандемията. И този растеж продължава да расте, тъй като търсенето на базирани на AI приложения и услуги се увеличава.
В доклад на CNBC се посочва, че средната заплата на учените по данни е 100 000-130 000 щатски долара, докато тази на инженерите с изкуствен интелект е 124 000-150 000 щатски долара. Следователно бъдещето на AI професионалистите изглежда светло. И ако се интересувате от тази област, сега е моментът да започнете да градите кариерата си около нея. Можете да станете учен по данни, AI инженер, ML инженер, разработчик на бизнес разузнаване и да преследвате други свързани професии в AI.
Така че започнете да градите кариерата си в AI и развийте техническите и нетехническите умения, обсъдени по-горе. Те ще ви помогнат да започнете плавно кариерата си и ще се уверят, че ще се издигнете високо с максимална скорост.
Всичко най-хубаво!
Може също да се интересувате от онлайн курсове за изучаване на AI или
Онлайн курсове за изучаване на основите на Data Engineering.