Vil du starte en karriere inden for AI? Her er de efterspurgte færdigheder

Når vi tænker på kunstig intelligens, tænker vi normalt på de humanoide robotter fra film portrætteret som skurkene, der overtager verden. Men i virkeligheden har vi endnu ikke robotter, der kan overgå menneskelig intelligens.

Når det er sagt, har AI allerede overtaget vores liv. Dine Smart Home-enheder, ansigts-id-genkendelsen på din telefon, de chatbots, du interagerer med, mens du handler online, din musik, video og shoppinganbefalinger – er alle drevet af kunstig intelligens.

Hvad er AI (kunstig intelligens)?

Med enkle ord er AI ethvert program, der kan udføre 'intelligente' opgaver, der ligner et menneske. Men det er ikke kun simpel software.

Hvordan lærer AI?

I et softwareprogram afhænger dit output udelukkende af, hvad koden siger. Lad os f.eks. sige, at du har skrevet en kode til at identificere katte. Din kode fortæller, at alt med fire ben, en hale og pels er en kat.

Det vil identificere hvert lodne dyr som en kat, selvom det ser en hund eller tiger eller en isbjørn. Den eneste måde at rette det på er at ændre koden til at inkludere specifikke karakteristika for en kat, såsom størrelse, form, farve og hudmønster.

I tilfælde af AI træner maskinlæringseksperterne algoritmen til at rette sig selv. De indtaster en stor mængde data (i vores tilfælde dyrefotos), belønner programmet hver gang det identificerer katten korrekt og straffer, hvis den laver en fejl.

Når du træner den gentagne gange med enorme mængder data, vil algoritmen til sidst lære at identificere katten. Hvad mere er, vil det generere mønstre fra dataene og også identificere andre dyr. Dette kaldes Machine Learning.

Deep Learning tager maskinlæring til næste niveau med et mindre behov for menneskelig indgriben. Ved hjælp af komplekse neurale netværk kan hver algoritme lære og ændre sig selv. Kunstige neurale netværk er algoritmer modelleret efter neuroner i den menneskelige hjerne. Algoritmerne kører på kraftfulde computere for at forbinde, interagere og lære af hinanden, ligesom vores neuroner.

At gøre karriere i AI

AI er i de fleste førende industrier, fra e-handel til sundhedspleje og landbrug. Virksomheder er afhængige af AI til personaliserede anbefalinger, markedsanalyser, svindeldetektion og virtuel/augmented reality.

Det kræver et specialiseret team at bygge AI-projekter. Til at begynde med skal vi identificere pålidelige data, analysere dem, føre dem til maskinen og derefter træne den til at lære. Så mulighederne er uendelige for folk, der kan lide at arbejde med data og maskinlæring.

Som et dynamisk, meget teknisk og specialiseret felt er AI-job velbetalte, og du bør være yderst dygtig og dygtig til teknologi for at bryde ind på markedet. Hvis du kigger efter en karriere inden for kunstig intelligens, skal du handle nu. Her er dine muligheder:

Forretningsanalyse og forskning

Forskning er det første trin i AI-processen. Nøglepersonerne, der driver dette, vil være domæneeksperter, forretningsanalytikere og forskere. De er eksperter i deres branche eller domæne som bank, forsikring, fremstilling osv., og spiller en afgørende rolle i at identificere muligheder, definere omfang, undersøge markedet og gøre dynamisk beslutninger. De er også bindeled mellem virksomheden og kerne-AI-teamene.

Påkrævet færdighedssæt:

For at være domæneekspert eller forsker skal du have en avanceret grad inden for dit felt. For eksempel har forretningsanalytikere en grad i Business, Økonomi, Statistik eller et nært beslægtet felt. Kritisk tænkning, problemløsning og fleksibilitet er væsentlige færdigheder for en person i et forsknings- og analyseteam. Derudover vil en passion for teknologi og en vilje til at lære nye ting hjælpe dig med at opnå disse roller i et AI-projekt.

Datavidenskab

Data driver vores moderne verden, og der er ingen kunstig intelligens uden data. Succesen for ethvert AI-projekt afhænger af kvaliteten af ​​dataene. Derfor er der en massiv efterspørgsel efter dataanalytikere, dataforskere og dataingeniører.

Dataanalytikere er ansvarlige for at indsamle data og analysere dem med henblik på forretningsindsigt.

Dataforskere tager dette til næste trin ved at lede efter mønstre ved hjælp af forskellige teknikker som deep learning og neurale netværk. Indsigten hjælper virksomheder med at løse problemer og innovere.

En dataingeniørs opgave er at bygge den nødvendige infrastruktur til datahåndtering. Ingeniørerne opretter databasen og kommunikationspipelines, så data kan flyde.

Det meste af tiden er disse roller løst defineret i et datateam, og du kan forventes at tage mere end én hat på.

Påkrævet færdighedssæt:

For at komme ind i en af ​​datahåndteringsrollerne vil dine grundlæggende tekniske færdigheder mere eller mindre være de samme, varierende lidt i grader. Du bør finpudse dine STEM-færdigheder, lære at kode, forstå databasekoncepter og opnå en grad i datalogi, matematik eller statistik. Du vil sandsynligvis starte som dataanalytiker og gå over til en videnskabsmand eller en ingeniørrolle med erfaring. Du kan tjekke nogle af vores Data Science læring forslag eller lær Python, et populært programmeringssprog til Data Science.

Maskinelæring

Machine Learning programmører, ingeniører og arkitekter er gruppen af ​​mennesker, der vil designe, udvikle og teste komplekse AI-algoritmer. De vil også træne algoritmerne til at lede efter mønstre og forbedre deres output over tid.

Påkrævet færdighedssæt:

Det ville hjælpe, hvis du havde en avanceret grad i datalogi og analytiske færdigheder og kreativitet. Du bør være dygtig til programmeringssprog og softwarekoncepter. Hvis du allerede er softwareingeniør, kan du komme ind i Machine Learning med korte certifikatkurser i AI. Du kan bruge disse Machine Learning projektideer for at sætte gang i din læring.

Produkt design

Slutproduktet af et AI-design kan være en skærm eller en kæmpe robot, men produktdesignerens opgave er at sørge for, at produktet er tilgængeligt og nemt at bruge.

Påkrævet færdighedssæt:

Produktdesignere har forskellige baggrunde - du kan være en UI-designer, ingeniør eller kunstner. Sammen med specialisering inden for dit felt, bør du være en tech-entusiast, der kan have empati med slutbrugerne. Fleksibilitet, tilpasningsevne og en menneskecentreret tilgang er afgørende for at trives i et AI-designteam.

AI hardware

AI-systemer har brug for kolossal hukommelse og processorkraft. Takket være innovationen af ​​cloud computing er AI-systemer overalt nu. Skydataene gemmes på forskellige servere forskellige steder. Lagring og behandling af data kræver hardware som hukommelse, CPU'er og GPU'er. Der er også behov for infrastruktur som cloud-netværk.

Påkrævet færdighedssæt:

Overvej at få en grad i elektrisk, elektronik eller netværksteknik for at arbejde med AI-hardware.

Andre roller

Hvis du ikke er en tekniker, skal du ikke opgive din drøm om at komme ind i AI-verdenen. Der er altid andre roller som projektledere, forfattere, lingvister og advokater. Efterhånden som mere menneskecentrerede industrier som sundhedspleje og uddannelse omfavner AI, åbner der sig også nye muligheder som etikere og fremtidsforskere.

AI er en fremtidssikret karriere i dag

AI er et spændende og kommende felt for dig at starte din karriere på. Men for dem inden for andre områder har du stadig mulighed for at vælge din karriere inden for AI - alt hvad du behøver er nysgerrigheden efter at lære og opkvalificere dig selv.

Den bedste Linux-software og -apps

Læs Næste

Om forfatteren