Вештачка интелигенција (АИ) је будућност и има велики потенцијал да трансформише предузећа, привреде и друштва.
Није ни чудо што је АИ једна од најтраженијих вештина у домену технологије која је утицала на скоро сваки сектор, од аутомобила, производње и медицине до сајбер безбедности, софтвера и Интернета ствари.
Организације брзо користе вештачку интелигенцију да би изградиле корисне, најсавременије апликације и услуге које могу побољшати квалитет живота, учинити пословне операције ефикаснијим и смањити сложеност.
На крају крајева, потражња за АИ наставља да расте. Према СЕМрусх-у, глобално тржиште вештачке интелигенције достићи ће 190,61 милијарду долара до 2025. године.
Дакле, ако желите да изградите каријеру у вештачкој интелигенцији, најбоље је време да почнете. То ће вам пружити шире изгледе за каријеру и можете радити са организацијама из целог света на узбудљивим пројектима. Али за ово морате имати одговарајуће вештине, техничке и нетехничке.
У овом чланку ћу вас упознати са неким од тражених вештина у вештачкој интелигенцији које можете научити и унапредити себе да бисте изградили бриљантну каријеру у вештачкој интелигенцији.
Хајде да почнемо.
Преглед садржаја
Техничке вештине
Каријера у вештачкој интелигенцији захтева од професионалаца да овладају неким техничким вештинама како би вам пружили јаку основу. Дакле, хајде да причамо о неким од тих техничких вештина.
Домен знања
Знање и специјализација у области вештачке интелигенције су потребни ако тражите каријеру у вештачкој интелигенцији. Морате имати стручност у неуронским мрежама, машинском учењу, дубоком учењу итд.
Поседовање знања из домена помаже вам да боље разумете индустрију са ризицима и изазовима на које морате да се позабавите. Такође ће вам помоћи да развијете иновативне технологије које могу да одговоре на те изазове. Можете да примените своје знање да креирате технологије и услуге са АИ-ом које могу на неки начин да побољшају животе и подрже предузећа.
Програмски језици
Добро знање и познавање програмских језика као што су Јава, Р, Питхон, Ц++, ЈаваСцрипт, итд., кључни су за сваког АИ професионалца. Морате бити у стању да пишете код на основу ваших потреба и случајева употребе.
- Питхон: Питхон се широко користи у АИ и машинском учењу због своје једноставности, поузданости кода и бржег извршавања. То ће вам помоћи да напишете сложене алгоритме и захтева минималан код. Долази са многим унапред направљеним библиотекама за напредно рачунарство и научна рачунања.
- Јава: Јава се такође у великој мери користи у вештачкој интелигенцији за имплементацију мапера и редуктора, обавештајног програмирања, генетског програмирања, алгоритама претраживања, неуронских мрежа, МЛ решења и још много тога.
- Р: Потребан вам је Р за статистичко израчунавање, нумеричку анализу, машинско учење, неуронске мреже и још много тога. Р вам омогућава да прикупљате и организујете скупове података, примењујете МЛ и статистичке функције и користите матричне трансформације и линеарну алгебру за обраду података.
- Ц++: Стари добри Ц++ се користи у вештачкој интелигенцији да омогући процедурално програмирање и манипулисање хардверским ресурсима. Можете га користити за развој оперативних система, претраживача и видео игара. Његова флексибилност и објектно оријентисане функције чине га веома корисним у АИ.
Поред тога, било би вам од помоћи ако бисте имали и дубоко разумевање рачунарске архитектуре, структура података, алгоритама оптимизације, графикона, стабала и још много тога. А ако можете да научите више од једног језика, то може бити додатна предност јер можете допринети више јер организације наглашавају професионалце са више вештина.
Оквири и библиотеке: Осим програмских језика, морате разумети и различите оквире и библиотеке. То ће вам помоћи да брже напишете квалитетан код. Неки од веома корисних у АИ су ТенсорФлов, СциПи, НумПи, Сцикит-леарн, Апацхе Спарк, ПиТорцх и још много тога.
- ТенсорФлов је платформа за машинско учење отвореног кода са свеобухватним и флексибилним скупом алата, ресурса заједнице и библиотека како би помогли истраживачима да са лакоћом развију софистициране апликације засноване на МЛ-у.
- СциПи је Питхон библиотека отвореног кода која се користи за решавање научних и математичких питања. Помаже корисницима да манипулишу и визуализују податке користећи различите команде.
- НумПи је пакет заснован на Питхон-у који се користи за научно рачунарство и напредне математичке операције док рукује огромним скуповима података.
- Сцикит-леарн је моћна Питхон библиотека за машинско учење и има много алата за МЛ и статистичко моделирање.
Матхематицал Кновледге
Професионалци вештачке интелигенције интензивно раде на алгоритмима и примењеној математици. Због тога морате имати јаке аналитичке вештине и вештине решавања проблема заједно са математичким знањем како бисте могли ефикасно да решавате проблеме вештачке интелигенције.
Пожељне су математичке вештине као што су линеарна алгебра, статистика, вероватноћа, графови, технике оптимизације итд. Ове вештине можете користити за решавање проблема и креирање алгоритама на основу захтева.
- Линеарна алгебра: Линеарна и апстрактна алгебра чине основу многих делова АИ попут машинског учења и компјутерског вида. Укључује матрице, векторе, тензоре и друге.
- Статистика: Статистика је још један витални предмет који треба да савладате ако желите сјајну каријеру у АИ и МЛ. То укључује прикупљање података, тумачење и анализу. То се поклапа са науком о подацима, али су вам потребне статистичке вештине да бисте разумели обрасце.
- Вероватноћа: Вероватноћа је суштински део вештачке интелигенције. Дакле, морате имати добро знање о вероватноћи и дистрибуцији вероватноће да бисте имали несметан почетак у АИ. Може се користити на дискриминативним и генеративним моделима, машинама за подршку векторима итд.
- Графикон: Знати како да погледате графиконе и разумете шта они преносе потребно је у АИ. То је саставни део АИ и бићете стално изложени анализи података гледајући различите графиконе.
Машинско учење
Машинско учење (МЛ) је подскуп вештачке интелигенције. То је проучавање компјутерских алгоритама који су способни да уче и побољшавају се користећи податке и кроз искуства. МЛ алгоритми креирају моделе засноване на одређеном узорку података, који се називају подаци за обуку, за доношење одлука и предвиђања.
Познавање МЛ-а је потребно у вештачкој интелигенцији јер АИ омогућава рачунару или систему да се понаша интелигентно. МЛ је процес који учи машину да буде интелигентна и да имплементира свој потенцијал у задацима и проблемима у реалном времену.
МЛ се користи у различитим апликацијама, укључујући компјутерски вид, филтрирање е-поште, медицину, препознавање говора и још много тога. Такође је повезано са рачунарском статистиком да се направи тачна предвиђања уз помоћ рачунара. Неки од свакодневних примера МЛ су предлози претраживача.
Дубоко учење
Дубоко учење је грана машинског учења и науке о подацима која опонаша начин на који људи стичу специфично знање. Укључује предиктивну аналитику и статистику и користи различите слојеве да добије дубље карактеристике звука или слике. Са вишим слојевима, детаљи би били нијансиранији.
Дубоко учење може да аутоматизује предиктивну аналитику, а њени алгоритми су распоређени у хијерархији све веће апстракције и сложености. Овде сваки алгоритам имплементира нелинеарну трансформацију на свој улаз. Затим, користи своје стечено знање за креирање излазног или статистичког модела. Наставиће да се понавља све док његов излаз не постигне тачност прихваћеног нивоа. Стога ће постојати много слојева обраде кроз које подаци треба да прођу да би били рафинирани и тачни.
Примена: Дубоко учење има широку примену у различитим областима и веома је корисно за научнике података у прикупљању, тумачењу и анализи огромних количина података са лакоћом и брзином. Неке од његових апликација су препознавање лица, препознавање говора, омогућавање вида у аутомобилима без возача, виртуелни асистенти итд.
Архитектура неуронске мреже
Неуронске мреже су део дубоког учења и инспирисане су структуром људског мозга. Они су мрежа вештачких неурона који су сложени и развијени да обрађују неколико улаза да би произвели један излаз. Неуронске мреже опонашају понашање људског мозга за решавање сложених проблема. Користе се за адаптивну контролу, предиктивно моделирање, регресиону анализу, препознавање образаца, обраду података и апликације које се могу обучити.
У овој архитектури, улазни подаци пролазе кроз различите слојеве вештачких неурона наслаганих да би произвели излаз.
Примена: Неуралне мреже такође налазе примене у различитим секторима као што су маркетинг, здравство и још много тога. Примери су препознавање говора, контрола возила, играње игара попут шаха или трка, препознавање секвенци и образаца, медицинска дијагноза, рударење података, финансијске апликације, филтрирање нежељене е-поште и још много тога.
Велики подаци и дистрибуирано рачунарство
Предиктивна анализа и анализа података у АИ укључује велики број скупова података којима су потребни већи рачунарски ресурси. Коришћење једног система за постизање ове врсте прорачуна можда неће бити довољно. Стога су од помоћи концепти попут великих података и дистрибуираног рачунарства.
- Велики подаци су технологија која укључује ефикасно издвајање, управљање и анализу огромне количине података. Ови подаци захтевају велике рачунске ресурсе и нуде одличну статистичку моћ. Користи се у анализи понашања корисника, предиктивној аналитици и другим аналитичким потребама које укључују велике скупове података.
- Дистрибуирано рачунарство је грана рачунарске науке која укључује дистрибуиране системе чије су компоненте смештене на различитим умреженим рачунарима који координирају и комуницирају своје акције разменом порука. Његове апликације су онлајн видео игре за више играча, пеер-то-пеер (П2П) апликације итд.
Дакле, ако желите бриљантну каријеру у вештачкој интелигенцији, било би вам од помоћи ако се унапредите са овим технологијама. Велики подаци и дистрибуирано рачунарство могу вам помоћи да развијете најсавременије производе и услуге засноване на вештачкој интелигенцији. Такође можете стећи знање о оквирима као што су Хадооп, Апацхе Сторм, Спарк и Флинк.
Технике обраде сигнала
Обрада сигнала је још једна пожељна вештина коју организације могу да траже код професионалаца. Машинско учење укључује екстракцију функција за трансформацију вредности пиксела у неке значајне информације. А да бисте то постигли, морате знати како да решавате проблеме користећи технике обраде сигнала. Може укључивати анализу временске фреквенције, конволуцију, Фуријеову анализу и друге концепте АИ.
Обрада сигнала је подобласт електротехнике која наглашава анализу, синтезу и модификовање сигнала као што су сигнали слике, звучни таласи и друга научна мерења. Ове технике побољшавају ефикасност складиштења, пренос, квалитет и откривају неке компоненте у сигналу.
Примене: Примене обраде сигнала су издвајање карактеристика као што је препознавање говора и разумевање слике, обрада аудио сигнала као у музици или представљању говора, обрада слике у рачунарима и дигиталним камерама, видео обрада у покретним сликама, бежична комуникација и технике изворног кодирања као што је слика компресију, видео компресију и аудио компресију.
Схелл Сцриптинг
Схелл скриптовање се односи на рачунарски програм који покреће тумач командне линије који се зове Уник схелл. Скриптни језици укључују различите дијалекте схелл скрипта. Неке уобичајене операције које извршавају схелл скрипте су манипулација датотекама, штампање текста и извршавање програма.
Схелл скриптовање је још једна витална компонента вештачке интелигенције која се користи за препознавање образаца. Када напредујете у својој каријери у АИ, доћи ћете до тачке у којој се већина обраде АИ података одвија на машинама заснованим на Линук-у. Дакле, ако нисте упознати са УНИКС алатима и операцијама и командама као што су ССХ, греп, финд, авк, сорт, тр, цут, итд., биће изазовно радити са АИ функцијама.
Стога би било сјајно научити о схелл скриптовима и навикнути се на ове теме како би добро функционисали са алатима и операцијама заснованим на Линук-у. Такође можете научити о различитим шкољкама као што су КорнСхелл, Поверсхелл, љуска налик Перл-у, З шкољка и још много тога.
Цлустер Аналисис
Кластер анализа је задатак груписања или груписања објеката. То се ради на начин да су објекти у групи сличнији један другом од оних у другој групи.
Груписање се може обавити помоћу алгоритама који се разликују у погледу својих компоненти и колико их се ефикасно може пронаћи. С обзиром на његову широку употребу у различитим секторима, можете научити ову вештину груписања и почети да градите своју каријеру у вештачкој интелигенцији. То ће вам дати шири опсег, а ви можете развити иновативне технологије за различите индустрије и предузећа.
Примена: Користи се у истраживачкој и статистичкој анализи података за апликације као што су препознавање образаца, проналажење информација, анализа слике, компресија података, анализа слике, анализа секвенце, машинско учење и компјутерска графика. У рачунарству, груписање се користи у развоју софтвера, откривању аномалија, обради природног језика и још много тога. Друге његове примене су медицина, маркетинг, пословање, груписање резултата претраге, анализа криминала, образовање и још много тога.
Дакле, све горе наведено су техничке вештине које морате да савладате ако желите да изградите каријеру у вештачкој интелигенцији.
Али ово није то.
Чак и ако имате дубоко знање и стручност у овим технологијама и техничким вештинама, тешко да би се користило ако не можете да их правилно примените. Овде долазе у обзир меке вештине.
Софт Скиллс
Меке вештине су неопходне у сваком делу вашег професионалног пута. Морате имати потребне међуљудске вештине да бисте ефикасно радили, управљали свиме са лакоћом, правилно применили знање у своје задатке и добро сарађивали са другима.
Меке вештине ће вам помоћи да правилно изнесете своје мисли свом тиму, заинтересованим странама и другима са којима комуницирате. Такође можете брзо доносити боље одлуке које могу користити вашем пројекту и целом тиму.
Дакле, хајде да причамо о неким од основних меких вештина које морате развити да бисте постали бољи професионалац, без обзира на вашу стручност и ниво знања.
Комуникација
Комуникацијске вештине су увек пожељне у свакој професији. То значи способност да јасно и тачно пренесете своје идеје другима користећи прикладан и одговарајући тон заједно са говором тела док преносите своју поруку.
Морате да будете добар комуникатор како бисте своје иновативне идеје могли без напора да комуницирате са својим менаџерима и колегама из тима или клијентима. Али ако вам недостају комуникацијске вештине, можете осетити проблеме да пошаљете своју поруку и објасните шта желите.
Као резултат тога, ваши вршњаци неће разумети вашу поруку и могу бити збуњени у одређеним тачкама. И велике су шансе да ваше идеје неће бити размотрене само зато што нисте могли исправно да испоручите своју поруку.
Дакле, било би од помоћи ако бисте могли да порадите на својим комуникацијским вештинама. Можете или да га вежбате са својим пријатељима, члановима породице или колегама или да похађате курс како бисте побољшали своје вештине. Што више вежбате, више ћете побољшати комуникацијске вештине.
Научите основе пословне комуникације како бисте били сигурни да користите праве речи и исправан тон док испоручујете своју поруку. Такође можете научити покрете руку, говор тела и исправне гестове да бисте ефикасно комуницирали са другима. Поред тога, можете научити више језика ако имате посла са међународним клијентима. Ово ће бити бонус.
Одлучивати
Вештине доношења одлука су веома важне. Морате бити у стању да доносите праве одлуке у право време да бисте спасили свој тим и пројекат од било какве штете или гњаваже и осигурали успех својих пројеката.
АИ пројекти укључују много аналитичких вештина, статистике и предвиђања, и морате бити у стању да урадите оно што одговара вашем пројекту и свима који су укључени у тим. Морате имати добре менаџерске вештине које ће вам помоћи током доношења одлука. То захтева оштар, натегнут ум, фокус и око за детаље.
Штавише, морате бити у стању да израчунате ризике и изазове ако доносите неке одлуке. Такође морате знати последице одређених одлука и како оне могу утицати на ваш тим и пројекат. Стога, све ваше одлуке морају бити донете на такав начин да максимизирају продуктивност и успех ваших пројеката, обезбеђујући да ваши клијенти и клијенти буду задовољни, док се ризици минимизирају.
Аналитичко размишљање
Аналитичко размишљање је неопходна мека вештина за све професионалце за вештачку интелигенцију. Морате бити у стању да разумете и осетите проблеме са којима се корисници могу суочити и да нађете ефикасно решење.
Професионалци вештачке интелигенције морају имати одличне вештине решавања проблема, аналитичко размишљање и радознао мишљење да би сазнали више, научили више и применили више. То ће вам помоћи да развијете иновативне идеје и планове који могу да реше проблем и да изградите најсавременије технологије које могу користити људима. Такође морате бити жељни да се усавршавате са новим технологијама и алатима који ће вам помоћи током планирања и развоја.
Креативност
Креативност је захтевна вештина коју професионалци вештачке интелигенције морају да имају. Морате осмислити јединствене идеје и размишљати ван оквира ако је потребно. То је, заправо, данас веома тражена вештина у свакој области. А ако сте професионалац за вештачку интелигенцију, морате га имати.
Професионалци вештачке интелигенције морају да пронађу креативне начине да реше проблем на начин који је лак, ефикасан и изводљив. То ће вам помоћи да развијете јединствене производе и услуге и учините их корисним за кориснике.
Закључак: Будућност професионалаца за вештачку интелигенцију
Према ЛинкедИн-у, запошљавање професионалаца за вештачку интелигенцију повећало се за 32% од 2019. године упркос тешким сценаријима услед пандемије. И овај раст наставља да расте како потражња за апликацијама и услугама које покреће вештачка интелигенција расте.
Извештај ЦНБЦ-а наводи да је средња плата научника података 100.000-130.000 УСД, док је плата инжењера вештачке интелигенције 124.000-150.000 УСД. Дакле, будућност професионалаца за вештачку интелигенцију изгледа светла. А ако сте заинтересовани за ову област, сада је време да почнете да градите своју каријеру око тога. Можете постати научник података, АИ инжењер, МЛ инжењер, програмер пословне интелигенције и бавити се другим сродним пословима у АИ.
Дакле, почните да градите своју каријеру у вештачкој интелигенцији и развијајте техничке и нетехничке вештине о којима смо горе говорили. Они ће вам помоћи да несметано покренете своју каријеру и постарате се да напредујете високо максималном брзином.
Све најбоље!
Можда ћете бити заинтересовани и за Онлине курсеве за учење вештачке интелигенције или
Онлине курсеви за учење основа инжењеринга података.