Veštačka inteligencija (AI) predstavlja budućnost i poseduje ogroman potencijal da preobrazi poslovne sfere, ekonomije i društva u celini.
Ne čudi što je AI postala jedna od najtraženijih veština u tehnološkom sektoru, koja je izvršila uticaj na gotovo sve oblasti, od automobilske industrije, proizvodnje i medicine, pa sve do sajber bezbednosti, softvera i Interneta stvari.
Organizacije širom sveta ubrzano implementiraju veštačku inteligenciju kako bi razvile inovativne i korisne aplikacije i usluge. Ove tehnologije imaju za cilj da podignu kvalitet života, unaprede efikasnost poslovnih procesa i smanje kompleksnost svakodnevnih zadataka.
Potražnja za veštačkom inteligencijom nastavlja da raste. Prema podacima SEMrush-a, procenjuje se da će globalno tržište veštačke inteligencije do 2025. godine dostići vrednost od 190,61 milijardi dolara.
Stoga, ukoliko planirate da gradite karijeru u oblasti veštačke inteligencije, sada je idealno vreme za početak. Ovakav korak će vam omogućiti široke mogućnosti za profesionalni razvoj i saradnju sa organizacijama širom sveta na uzbudljivim projektima. Međutim, za to je neophodno posedovanje odgovarajućih tehničkih i netehničkih veština.
U ovom tekstu ću predstaviti neke od najtraženijih veština u oblasti veštačke inteligencije, koje možete naučiti i usavršiti kako biste izgradili uspešnu karijeru u ovom polju.
Krenimo.
Tehničke veštine
Karijera u domenu veštačke inteligencije zahteva od profesionalaca da ovladaju određenim tehničkim veštinama, koje će im pružiti jaku osnovu za rad. Zato ćemo sada razmotriti neke od ključnih tehničkih veština.
Poznavanje oblasti
Stručnost i specijalizacija u određenoj oblasti veštačke inteligencije su ključni ukoliko želite da se bavite ovom profesijom. Potrebno je da posedujete znanje u oblasti neuronskih mreža, mašinskog učenja, dubokog učenja i srodnih disciplina.
Poznavanje specifične oblasti omogućava vam bolje razumevanje industrije, kao i rizika i izazova sa kojima se možete susresti. Ovo znanje će vam takođe pomoći u razvoju inovativnih tehnologija, koje mogu efikasno odgovoriti na te izazove. Moći ćete da primenite svoje znanje u kreiranju AI tehnologija i usluga, koje mogu poboljšati živote ljudi i podržati poslovanje različitih kompanija.
Programski jezici
Solidno znanje i veština programiranja u jezicima kao što su Java, R, Python, C++, JavaScript, i slično, od ključnog su značaja za svakog AI profesionalca. Potrebno je da budete u stanju da pišete kod koji odgovara vašim specifičnim potrebama i zahtevima projekta.
- Python: Python je široko zastupljen u oblastima AI i mašinskog učenja zbog svoje jednostavnosti, pouzdanosti koda i brzog izvršavanja. Pomoći će vam da pišete kompleksne algoritme sa minimalnom količinom koda. Pored toga, dolazi sa brojnim gotovim bibliotekama za napredno računanje i naučnu analizu.
- Java: Java se takođe značajno koristi u veštačkoj inteligenciji za implementaciju mapera i reduktora, inteligentno programiranje, genetsko programiranje, algoritme pretrage, neuronske mreže, ML rešenja i druge primene.
- R: R je neophodan za statističku analizu, numeričku analizu, mašinsko učenje, neuronske mreže i slično. R omogućava prikupljanje i organizovanje setova podataka, primenu ML i statističkih funkcija, kao i upotrebu matričnih transformacija i linearne algebre za obradu podataka.
- C++: Tradicionalni C++ se koristi u veštačkoj inteligenciji kako bi omogućio proceduralno programiranje i manipulaciju hardverskim resursima. Možete ga koristiti za razvoj operativnih sistema, pretraživača i video igara. Njegova fleksibilnost i objektno orijentisane karakteristike ga čine veoma korisnim u AI.
Pored ovoga, korisno bi bilo da imate i duboko razumevanje računarske arhitekture, struktura podataka, algoritama optimizacije, grafova, stabala i srodnih koncepata. Ako savladate više od jednog programskog jezika, to će vam doneti dodatnu prednost, s obzirom na to da kompanije traže profesionalce sa raznovrsnim veštinama.
Okviri i biblioteke: Osim samih programskih jezika, neophodno je da razumete različite okvire i biblioteke. Oni vam omogućavaju da pišete kvalitetan kod brže. Neki od najkorisnijih okvira u oblasti AI su TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch i drugi.
- TensorFlow je platforma otvorenog koda za mašinsko učenje, koja nudi sveobuhvatan i fleksibilan skup alata, resursa zajednice i biblioteka. Ove karakteristike olakšavaju istraživačima da razvijaju sofisticirane ML aplikacije.
- SciPy je Python biblioteka otvorenog koda, namenjena rešavanju naučnih i matematičkih problema. Pomaže korisnicima u manipulaciji i vizualizaciji podataka pomoću različitih komandi.
- NumPy je paket zasnovan na Python-u, koji se koristi za naučna proračunavanja i napredne matematičke operacije pri radu sa velikim skupovima podataka.
- Scikit-learn je moćna Python biblioteka za mašinsko učenje, koja nudi veliki broj alata za ML i statističko modeliranje.
Matematičko znanje
AI profesionalci intenzivno rade sa algoritmima i primenjenom matematikom. Zato je važno da posedujete snažne analitičke veštine i sposobnost rešavanja problema, uz solidno matematičko znanje, kako biste efikasno rešavali probleme u vezi sa veštačkom inteligencijom.
Poželjne su matematičke veštine kao što su linearna algebra, statistika, verovatnoća, grafovi, tehnike optimizacije i slično. Ove veštine vam omogućavaju da rešavate probleme i razvijate algoritme u skladu sa zahtevima projekta.
- Linearna algebra: Linearna i apstraktna algebra predstavljaju osnovu mnogih segmenata AI, poput mašinskog učenja i kompjuterskog vida. Obuhvata matrice, vektore, tenzore i druge matematičke koncepte.
- Statistika: Statistika je još jedna vitalna oblast koju je potrebno savladati ako želite uspešnu karijeru u AI i ML. Podrazumeva prikupljanje, tumačenje i analizu podataka. Iako se preklapa sa naukom o podacima, statističke veštine su neophodne za razumevanje obrazaca i trendova.
- Verovatnoća: Verovatnoća je ključni deo veštačke inteligencije. Neophodno je da imate dobro poznavanje verovatnoće i raspodele verovatnoće, kako biste imali uspešan početak u AI. Može se koristiti u diskriminativnim i generativnim modelima, mašinama za potporu vektora, i slično.
- Grafovi: Sposobnost tumačenja i razumevanja grafova je veoma bitna u AI. Analiza podataka putem različitih grafova je sastavni deo svakodnevnog rada u ovoj oblasti.
Mašinsko učenje
Mašinsko učenje (ML) je podskup veštačke inteligencije. Predstavlja studiju računarskih algoritama koji imaju sposobnost da uče i usavršavaju se na osnovu podataka i iskustva. ML algoritmi kreiraju modele zasnovane na određenom uzorku podataka, koji se nazivaju podaci za obuku, a služe za donošenje odluka i predviđanja.
Poznavanje ML je neophodno u veštačkoj inteligenciji, zato što AI omogućava računaru ili sistemu da se ponaša inteligentno. ML je proces koji uči mašinu da bude inteligentna i da primeni svoj potencijal u rešavanju zadataka i problema u realnom vremenu.
ML se koristi u različitim aplikacijama, uključujući kompjuterski vid, filtriranje e-pošte, medicinu, prepoznavanje govora i još mnogo toga. Takođe je povezan sa računarskom statistikom u cilju stvaranja preciznih predviđanja uz pomoć računara. Neki od svakodnevnih primera ML su predlozi pretraživača.
Duboko učenje
Duboko učenje je grana mašinskog učenja i nauke o podacima koja oponaša način na koji ljudi stiču specifična znanja. Obuhvata prediktivnu analitiku i statistiku, i koristi različite slojeve da bi se dobile dublje karakteristike zvuka ili slike. Sa višim slojevima, detalji bi bili nijansiraniji.
Duboko učenje može da automatizuje prediktivnu analitiku, a njegovi algoritmi su raspoređeni u hijerarhiji sve veće apstrakcije i složenosti. Svaki algoritam primenjuje nelinearnu transformaciju na svoj ulaz. Zatim koristi stečeno znanje za kreiranje izlaznog ili statističkog modela. Ovaj proces se ponavlja sve dok izlaz ne postigne prihvatljiv nivo tačnosti. Zbog toga postoji više slojeva obrade kroz koje podaci moraju da prođu kako bi bili prečišćeni i precizni.
Primena: Duboko učenje ima široku primenu u različitim oblastima i veoma je korisno za naučnike podataka u prikupljanju, tumačenju i analizi ogromnih količina podataka uz lakoću i brzinu. Neke od njegovih aplikacija su prepoznavanje lica, prepoznavanje govora, omogućavanje vida u automobilima bez vozača, virtuelni asistenti, i slično.
Arhitektura neuronske mreže
Neuronske mreže su deo dubokog učenja i inspirisane su strukturom ljudskog mozga. Predstavljaju mreže veštačkih neurona koji su kompleksni i dizajnirani da obrađuju više ulaza radi generisanja jednog izlaza. Neuronske mreže imitiraju ponašanje ljudskog mozga u rešavanju kompleksnih problema. Koriste se za adaptivnu kontrolu, prediktivno modeliranje, regresionu analizu, prepoznavanje obrazaca, obradu podataka i druge aplikacije koje se mogu obučavati.
U ovoj arhitekturi, ulazni podaci prolaze kroz različite slojeve veštačkih neurona, koji su složeni kako bi se proizveo izlaz.
Primena: Neuronske mreže nalaze primenu u različitim sektorima kao što su marketing, zdravstvo i mnogi drugi. Neki od primera su prepoznavanje govora, kontrola vozila, igranje igara poput šaha ili trka, prepoznavanje sekvenci i obrazaca, medicinska dijagnostika, rudarenje podataka, finansijske aplikacije, filtriranje neželjene pošte, i drugo.
Veliki podaci i distribuirano računarstvo
Prediktivna analiza i analiza podataka u AI obuhvataju velike skupove podataka, za koje su potrebni značajni računarski resursi. Korišćenje jednog sistema za ovu vrstu proračuna možda neće biti dovoljno. Stoga su koncepti poput velikih podataka i distribuiranog računarstva od velike pomoći.
- Veliki podaci su tehnologija koja podrazumeva efikasno izdvajanje, upravljanje i analizu ogromnih količina podataka. Ovi podaci zahtevaju velike računarske resurse i nude značajnu statističku snagu. Koristi se u analizi ponašanja korisnika, prediktivnoj analitici i drugim analitičkim potrebama, koje podrazumevaju velike skupove podataka.
- Distribuirano računarstvo je grana računarstva koja podrazumeva distribuirane sisteme čije su komponente smeštene na različitim umreženim računarima, koji koordiniraju i komuniciraju svoje akcije razmenom poruka. Njegove aplikacije su online video igre za više igrača, peer-to-peer (P2P) aplikacije, i drugo.
Ako želite uspešnu karijeru u veštačkoj inteligenciji, unapređenje veština u ovim tehnologijama biće vam od velike koristi. Veliki podaci i distribuirano računarstvo mogu vam pomoći da razvijete vrhunske proizvode i usluge zasnovane na AI. Takođe, možete steći znanje o okvirima kao što su Hadoop, Apache Storm, Spark i Flink.
Tehnike obrade signala
Obrada signala je još jedna poželjna veština koju kompanije mogu tražiti kod profesionalaca. Mašinsko učenje podrazumeva izdvajanje funkcija kako bi se vrednosti piksela transformisale u značajne informacije. Da biste postigli ovaj cilj, potrebno je da znate kako da rešavate probleme korišćenjem tehnika obrade signala. Ovo može uključivati analizu vremenske frekvencije, konvoluciju, Furijeovu analizu i druge AI koncepte.
Obrada signala je podoblast elektrotehnike koja naglašava analizu, sintezu i modifikovanje signala kao što su signali slike, zvučni talasi i druga naučna merenja. Ove tehnike poboljšavaju efikasnost skladištenja, prenos, kvalitet i otkrivaju određene komponente u signalu.
Primena: Primena obrade signala uključuje izdvajanje karakteristika kao što su prepoznavanje govora i razumevanje slike, obrada audio signala kao u muzici ili prezentaciji govora, obrada slike u računarima i digitalnim kamerama, obrada videa u pokretnim slikama, bežična komunikacija i tehnike izvornog kodiranja kao što su kompresija slike, kompresija videa i kompresija zvuka.
Shell skriptovanje
Shell skriptovanje se odnosi na računarski program koji pokreće tumač komandne linije koji se naziva Unix shell. Skriptni jezici obuhvataju različite dijalekte shell skripti. Neke od uobičajenih operacija koje obavljaju shell skripte su manipulacija datotekama, štampanje teksta i izvršavanje programa.
Shell skriptovanje je još jedan vitalni segment veštačke inteligencije, koji se koristi za prepoznavanje obrazaca. Napredovanjem u karijeri u AI, doći ćete do tačke u kojoj se većina obrade AI podataka odvija na mašinama zasnovanim na Linux-u. Dakle, ako niste upoznati sa UNIX alatima i operacijama i komandama kao što su SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, i slično, biće izazovno raditi sa AI funkcijama.
Stoga bi bilo korisno da naučite o shell skriptama i naviknete se na ove teme kako biste uspešno radili sa Linux-baziranim alatima i operacijama. Takođe, možete se informisati o različitim shell-ovima kao što su KornShell, PowerShell, shell nalik Perl-u, Z shell i mnogi drugi.
Klaster analiza
Klaster analiza je zadatak grupisanja objekata. To se radi na način da su objekti u grupi sličniji jedni drugima od objekata u drugoj grupi.
Grupisanje se može obaviti pomoću algoritama koji se razlikuju po svojim komponentama i efikasnosti pronalaska optimalnog rešenja. S obzirom na njegovu široku upotrebu u različitim sektorima, možete naučiti ovu veštinu i započeti svoju karijeru u veštačkoj inteligenciji. To će vam pružiti širi spektar mogućnosti, a možete razviti inovativne tehnologije za različite industrije i kompanije.
Primena: Koristi se u istraživačkoj i statističkoj analizi podataka za aplikacije kao što su prepoznavanje obrazaca, pronalaženje informacija, analiza slika, kompresija podataka, analiza sekvenci, mašinsko učenje i kompjuterska grafika. U računarstvu, grupisanje se koristi u razvoju softvera, otkrivanju anomalija, obradi prirodnog jezika i drugim primenama. Druge oblasti primene su medicina, marketing, poslovanje, grupisanje rezultata pretrage, analiza kriminala, obrazovanje, i drugo.
Sve gore navedeno su tehničke veštine koje morate da savladate ukoliko želite da izgradite uspešnu karijeru u veštačkoj inteligenciji.
Međutim, to nije sve.
Čak i ako imate duboko znanje i stručnost u ovim tehnologijama i tehničkim veštinama, one ne bi bile od velike koristi ako ih ne možete pravilno primeniti. U tom kontekstu su meke veštine od presudnog značaja.
Meke veštine
Meke veštine su neophodne u svim aspektima vašeg profesionalnog razvoja. Potrebno je da imate odgovarajuće interpersonalne veštine da biste efikasno radili, upravljali zadacima sa lakoćom, pravilno primenjivali znanje u svom poslu i dobro sarađivali sa drugima.
Meke veštine će vam pomoći da jasno prenesete svoje misli svom timu, saradnicima i drugim osobama sa kojima komunicirate. Takođe, omogućiće vam brže donošenje kvalitetnijih odluka, koje mogu doprineti projektu i celom timu.
Zato ćemo sada razmotriti neke od osnovnih mekih veština, koje je potrebno razvijati kako biste postali uspešniji profesionalac, bez obzira na vašu stručnost i nivo znanja.
Komunikacija
Komunikacijske veštine su uvek poželjne u svakoj profesiji. To podrazumeva sposobnost da jasno i precizno prenesete svoje ideje drugima, koristeći odgovarajući ton i govor tela dok izražavate svoju poruku.
Morate biti dobar komunikator kako biste svoje inovativne ideje mogli lako da prenesete menadžerima, kolegama iz tima i klijentima. Nedostatak komunikacijskih veština može dovesti do problema u slanju poruke i objašnjavanju vaših ciljeva.
Kao rezultat toga, vaše kolege neće razumeti vašu poruku i mogu biti zbunjene u određenim tačkama. Velike su šanse da vaše ideje neće biti uzete u razmatranje samo zato što niste mogli ispravno da prenesete poruku.
Stoga bi bilo korisno da radite na svojim komunikacijskim veštinama. Možete vežbati sa prijateljima, članovima porodice ili kolegama, ili možete pohađati kurs kako biste poboljšali svoje veštine. Što više vežbate, to ćete više poboljšati svoje komunikacijske sposobnosti.
Naučite osnove poslovne komunikacije kako biste bili sigurni da koristite prave reči i ton prilikom izražavanja svoje poruke. Takođe, možete naučiti pokrete ruku, govor tela i ispravne gestove kako biste efikasno komunicirali sa drugima. Pored ovoga, poznavanje više jezika je od koristi ukoliko radite sa međunarodnim klijentima.
Donošenje odluka
Veštine donošenja odluka su od izuzetne važnosti. Morate biti u stanju da donosite ispravne odluke u pravom trenutku, kako biste zaštitili svoj tim i projekat od potencijalnih problema i osigurali uspeh projekata.
AI projekti podrazumevaju analitičke veštine, statistiku i predviđanje, i potrebno je da imate sposobnost da donosite odluke koje su najpovoljnije za projekat i sve uključene u tim. Takođe, morate imati dobre menadžerske veštine, koje će vam pomoći tokom procesa donošenja odluka. To zahteva fokusiranost, analitički um i pažnju na detalje.
Štaviše, morate biti u stanju da procenite rizike i izazove pre donošenja bilo kakve odluke. Neophodno je da budete svesni posledica određenih odluka, kao i načina na koji one mogu uticati na vaš tim i projekat. Sve odluke treba da budu donete na takav način da maksimiziraju produktivnost i uspeh projekata, osiguravajući da klijenti budu zadovoljni, dok se rizici minimiziraju.
Analitičko razmišljanje
Analitičko razmišljanje je esencijalna meka veština za sve profesionalce u oblasti veštačke inteligencije. Potrebno je da razumete i uočite probleme sa kojima se korisnici mogu suočiti, i da pronađete efikasno rešenje.
Profesionalci u veštačkoj inteligenciji moraju da poseduju odlične veštine rešavanja problema, analitičko razmišljanje i radoznao um kako bi neprekidno učili, napredovali i primenjivali svoje znanje. To će vam pomoći da razvijete inovativne ideje i planove koji mogu rešiti probleme i kreirati vrhunske tehnologije korisne za ljude. Potrebno je da budete spremni da se usavršavate kroz nove tehnologije i alate, koji će vam biti od pomoći tokom planiranja i razvoja projekata.
Kreativnost
Kreativnost je veština koju je poželjno da profesionalci u oblasti veštačke inteligencije poseduju. Neophodno je da budete u stanju da osmišljavate jedinstvene ideje i da razmišljate „van kutije“ ako je potrebno. To je, zapravo, veština koja je danas veoma tražena u svakoj oblasti. Ako ste AI profesionalac, važno je da je imate.
Profesionalci u veštačkoj inteligenciji moraju da pronađu kreativne načine da reše problem na način koji je lak, efikasan i izvodljiv. To će vam pomoći da razvijete unikatne proizvode i usluge, i da ih učinite korisnim za krajnje korisnike.
Zaključak: Budućnost profesionalaca u oblasti AI
Prema LinkedIn-u, zapošljavanje AI profesionalaca povećano je za 32% od 2019. godine, uprkos teškim okolnostima prouzrokovanim pandemijom. Ovaj rast se nastavlja kako potražnja za aplikacijama i uslugama koje pokreće veštačka inteligencija raste.
Izveštaj CNBC-a navodi da je prosečna plata naučnika podataka između 100.000 i 130.000 dolara, dok je plata AI inženjera od 124.000 do 150.000 dolara. Prema tome, budućnost profesionalaca u oblasti veštačke inteligencije izgleda svetla. Ako ste zainteresovani za ovu oblast, sada je pravi trenutak da počnete da gradite karijeru. Možete postati naučnik podataka, AI inženjer, ML inženjer, programer poslovne inteligencije i baviti se drugim srodnim poslovima.
Stoga, počnite da gradite karijeru u veštačkoj inteligenciji i razvijajte tehničke i netehničke veštine o kojima smo govorili. One će vam pomoći da nesmetano započnete svoju karijeru i napredujete maksimalnom brzinom.
Sve najbolje!
Možda će vas zanimati i Online kursevi za učenje veštačke inteligencije ili
Online kursevi za učenje osnova inženjeringa podataka.