Chcete začít kariéru v AI? Zde jsou požadované dovednosti

Když přemýšlíme o umělé inteligenci, obvykle máme na mysli humanoidní roboty z filmů, které jsou vylíčeny jako padouši, kteří převezmou vládu nad světem. Ale ve skutečnosti ještě nemáme roboty, kteří by dokázali překonat lidskou inteligenci.

To znamená, že AI již ovládla naše životy. Vaše zařízení Smart Home, rozpoznávání obličeje ID v telefonu, chatboti, se kterými komunikujete při online nakupování, vaše hudba, video a doporučení k nákupům – to vše je poháněno umělou inteligencí.

Co je to AI (umělá inteligence)?

Jednoduše řečeno, AI je jakýkoli program, který může dělat „inteligentní“ úkoly podobné člověku. Nejde ale jen o jednoduchý software.

Jak se AI učí?

V softwarovém programu váš výstup závisí pouze na tom, co říká kód. Řekněme například, že jste napsali kód pro identifikaci koček. Váš kód říká, že všechno, co má čtyři nohy, ocas a srst, je kočka.

Identifikuje každé chlupaté zvíře jako kočku, i když vidí psa, tygra nebo ledního medvěda. Jediný způsob, jak to opravit, je změnit kód tak, aby zahrnoval specifické vlastnosti kočky, jako je velikost, tvar, barva a vzor kůže.

V případě umělé inteligence odborníci na strojové učení trénují algoritmus, aby se sám opravoval. Zadávají velké množství dat (v našem případě fotografie zvířat), odměňují program pokaždé, když kočku správně identifikuje, a trestají, pokud udělá chybu.

Když ji opakovaně trénujete s obrovským množstvím dat, algoritmus se nakonec naučí kočku identifikovat. A co víc, bude generovat vzory z dat a identifikuje také další zvířata. Tomu se říká strojové učení.

Deep Learning posouvá strojové učení na další úroveň s menší potřebou lidského zásahu. S pomocí komplexních neuronových sítí se každý algoritmus může učit a měnit sám sebe. Umělé neuronové sítě jsou algoritmy modelované podle neuronů v lidském mozku. Algoritmy běží na výkonných počítačích, aby se vzájemně propojovaly, interagovaly a učily se od sebe, stejně jako naše neurony.

Udělat kariéru v AI

Umělá inteligence je ve většině předních průmyslových odvětví, od elektronického obchodování po zdravotnictví a zemědělství. Společnosti spoléhají na AI pro personalizovaná doporučení, analýzu trhu, detekci podvodů a virtuální/rozšířenou realitu.

K vytvoření projektů AI je zapotřebí specializovaný tým. Nejprve potřebujeme identifikovat spolehlivá data, analyzovat je, vložit je do stroje a poté jej naučit učit. Takže příležitosti jsou nekonečné pro lidi, kteří rádi pracují s daty a strojovým učením.

Jako dynamická, vysoce technická a specializovaná oblast jsou pracovní pozice AI dobře placené a měli byste být vysoce kvalifikovaní a zběhlí v technologiích, abyste pronikli na trh. Pokud toužíte po kariéře v oblasti umělé inteligence, musíte jednat hned. Zde jsou vaše možnosti:

Obchodní analýza a výzkum

Výzkum je prvním krokem v procesu umělé inteligence. Klíčovými lidmi, kteří to budou řídit, budou experti na domény, obchodní analytici a výzkumníci. Jsou odborníky ve svém oboru nebo oblasti, jako je bankovnictví, pojišťovnictví, výroba atd., a hrají a klíčovou roli při identifikaci příležitostí, definování rozsahu, průzkumu trhu a dynamiky rozhodnutí. Jsou také v kontaktu mezi obchodními a hlavními týmy AI.

Požadovaná sada dovedností:

Chcete-li být doménovým expertem nebo výzkumníkem, budete potřebovat pokročilý titul ve svém oboru. Například obchodní analytici mají titul v oboru obchod, ekonomie, statistika nebo úzce související obor. Kritické myšlení, řešení problémů a flexibilita jsou základní dovednosti pro někoho ve výzkumném a analytickém týmu. Kromě toho vášeň pro technologie a ochota učit se nové věci vám pomohou tyto role v projektu AI zvládnout.

Data Science

Data řídí náš moderní svět a bez dat není AI. Úspěch jakéhokoli projektu AI závisí na kvalitě dat. To je důvod, proč existuje masivní poptávka po datových analyticích, datových vědcích a datových inženýrech.

Datoví analytici jsou zodpovědní za sběr dat a jejich analýzu pro obchodní statistiky.

Datoví vědci to posouvají k dalšímu kroku hledáním vzorců pomocí různých technik, jako je hluboké učení a neuronové sítě. Tyto poznatky pomáhají podnikům řešit problémy a inovovat.

Úkolem datového inženýra je vybudovat potřebnou infrastrukturu pro manipulaci s daty. Inženýři nastavili databázi a komunikační kanály pro tok dat.

Většinu času jsou tyto role v datovém týmu volně definované a lze očekávat, že si nasadíte více než jeden klobouk.

Požadovaná sada dovedností:

Abyste se dostali do jedné z rolí nakládání s daty, vaše základní technické dovednosti budou víceméně stejné a budou se mírně lišit. Měli byste zdokonalit své dovednosti STEM, naučit se kódovat, chápat databázové koncepty a získat titul v oboru informatika, matematika nebo statistika. Pravděpodobně začnete jako datový analytik a přejdete na roli vědce nebo inženýra se zkušenostmi. Můžete se podívat na některé z našich Výuka datové vědy návrhy nebo se učit Python, oblíbený programovací jazyk pro Data Science.

Strojové učení

Programátoři, inženýři a architekti strojového učení jsou skupinou lidí, kteří navrhnou, vyvinou a otestují složité algoritmy umělé inteligence. Budou také trénovat algoritmy, aby hledaly vzory a zlepšovaly jejich výstupy v průběhu času.

Požadovaná sada dovedností:

Pomohlo by, kdybyste měli pokročilý titul v oboru informatiky a analytické dovednosti a kreativitu. Měli byste ovládat programovací jazyky a softwarové koncepty. Pokud již jste softwarovým inženýrem, můžete se do strojového učení dostat pomocí krátkých certifikačních kurzů AI. Můžete použít tyto Nápady na projekt strojového učení abyste nastartovali své učení.

Design produktu

Konečným produktem návrhu AI může být obrazovka nebo obří robot, ale úkolem produktového designéra je zajistit, aby byl produkt dostupný a snadno použitelný.

Požadovaná sada dovedností:

Návrháři produktů pocházejí z různých prostředí – můžete být návrhářem uživatelského rozhraní, inženýrem nebo umělcem. Kromě specializace ve svém oboru byste měli být technickým nadšencem, který se dokáže vcítit do koncových uživatelů. Flexibilita, adaptabilita a přístup zaměřený na člověka jsou zásadní pro úspěch v týmu návrhářů AI.

Hardware AI

Systémy AI potřebují kolosální paměť a výpočetní výkon. Díky inovaci cloud computingu jsou systémy umělé inteligence nyní všude. Cloudová data jsou uložena na různých serverech na různých místech. Ukládání a zpracování dat vyžaduje hardware, jako je paměť, CPU a GPU. Je zde také potřeba infrastruktury, jako jsou cloudové sítě.

Požadovaná sada dovedností:

Zvažte získání titulu z elektrotechniky, elektroniky nebo síťového inženýrství pro práci s hardwarem AI.

Další role

Pokud nejste technici, nevzdávejte se svého snu dostat se do světa umělé inteligence. Vždy existují další role, jako jsou projektoví manažeři, spisovatelé, lingvisté a právníci. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence přijímá více odvětví zaměřená na lidi, jako je zdravotnictví a vzdělávání, otevírají se také nové příležitosti, jako jsou etici a futuristé.

Umělá inteligence je dnes perspektivní kariéra

Umělá inteligence je vzrušující a nadcházející obor, ve kterém můžete začít svou kariéru. Pro ty v jiných oblastech však stále máte možnost vybrat si svou kariéru v AI – vše, co potřebujete, je zvědavost učit se a zdokonalovat se.

Nejlepší linuxový software a aplikace

Přečtěte si další

O autorovi