Nie jest to tajemnicą lub AI to wyłaniający się trend technologiczny. Według raportu Gartnera, sztuczna inteligencja ma zamiar stworzyć 2,3 miliona Miejsca pracy do 2020 r., Zastępując 1,8 miliona to wyeliminuje. Wzrost liczby miejsc pracy już zalał branżę, ponieważ zapotrzebowanie na kogoś z umiejętnościami sztucznej inteligencji podwoiło się w ciągu ostatnich kilku lat. Dlatego w tym artykule poprowadzę Cię ścieżką Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji w następującej kolejności:
- Co to jest sztuczna inteligencja?
- Kim jest inżynier sztucznej inteligencji?
- Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji: mapa drogowa
- Wymagane umiejętności
- Role i obowiązki inżyniera AI
- Trendy płacowe i zatrudnianie firm
Co to jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja to technika, która umożliwia maszynom naśladowanie ludzkich zachowań. Sztuczna inteligencja to teoria i rozwój systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań normalnie wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie między językami. 
Jeśli pytacie mnie, AI to symulacja ludzkiej inteligencji wykonywana przez zaprogramowane przez nas maszyny. Maszyny muszą po drodze nauczyć się rozumować i przeprowadzać autokorekty.
Kim jest inżynier sztucznej inteligencji?
Inżynier sztucznej inteligencji pracuje z algorytmami, sieciami neuronowymi i innymi narzędziami, aby w jakiś sposób rozwinąć dziedzinę sztucznej inteligencji. Specjaliści ci mogą na przykład pracować nad różnymi rodzajami sztucznej inteligencji w różnych branżach
- Opieka zdrowotna
- Sprzedaż
Inżynier sztucznej inteligencji to ktoś, kto zajmuje się problemami lub technologiami sztucznej inteligencji.Inżynierowie mogą również wybierać między projektami wykorzystującymi słabą lub silną sztuczną inteligencję, w których różne konfiguracje koncentrują się na różnych możliwościach. To temat na inną dyskusję. Teraz można tam dotrzeć na wiele sposobów. Zobaczmy więc, jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji.
Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji
jeden. Jeśli zaczniemy od podstaw, trzeba zarobić Licencjat pierwszy. Może pochodzić z jednego z następujących obszarów lub tematów:
- Informatyka
- Matematyka
- Technologia informacyjna
- Statystyka
- Finanse
- Ekonomia
2. Następnym krokiem jest dopracowanie Umiejętności techniczne . Ważną rzeczą, na którą należy tutaj zwrócić uwagę, jest to, że aby zostać inżynierem sztucznej inteligencji, trzeba nie tylko dobrze programować, ale także dobrze znać techniki i praktyki tworzenia oprogramowania. Muszą posiadać wiedzę teoretyczną i praktyczną na następujące tematy:
- Cykl życia rozwoju oprogramowania
- Modułowość, OOPS, Klasy
- Wzorce projektowe
- Statystyka i matematyka
- Nauczanie maszynowe
- Deep Learning i sieci neuronowe
- Elektronika, robotyka i oprzyrządowanie (brak mandatu)
3. Oprócz umiejętności technicznych są też must have Umiejętności biznesowe trzeba je posiadać, planując Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji. Niektóre z tych umiejętności obejmują:
- Analityczne rozwiązywanie problemów
- Efektywna komunikacja
- Kreatywne myslenie
- Znajomość branży
Cztery. Teraz te umiejętności można osiągnąć poprzez praktykę lub wybierając opcję Magister . Ponieważ sztuczna inteligencja jest nowo pojawiającym się tematem w dzisiejszym świecie, wiele ostatnich odkryć i badań jest w toku, które mogą być przydatne w twojej pracy magisterskiej. Zalecane jest uzyskanie tytułu magistra w dziedzinie nauki o danych, uczeniu maszynowym lub informatyce.
Inną opcją jest pójście na Certyfikaty branżowe dla , lub . To doda dużo wartości do twojego CV i pomoże ci uzyskać dogłębną wiedzę na tematy zarówno teoretyczne, jak i praktyczne. To z kolei pomoże Ci uzyskać przewagę nad innymi konkurentami.
Wymagane umiejętności
W mapie drogowej Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji widzieliśmy, że wymagane są pewne umiejętności techniczne i biznesowe. Przyjrzyjmy się bliżej tym umiejętnościom. Zaczynając od umiejętności technicznych:
gdzie należy zadeklarować zmienne instancji w java
Umiejętności techniczne
- Języki programowania (R / Java / Python / C ++)
Trzeba być dobrym z języków programowania, a nie tylko dobrze rozumieć klasy i struktury danych.
Czasami nie wystarczy. Często napotykasz projekty, które wymagają wykorzystania sprzętu w celu zwiększenia szybkości. Upewnij się, że znasz podstawowe algorytmy, a także klasy, zarządzanie pamięcią i łączenie.
- Algebra liniowa / Rachunek / Statystyka
Będziesz musiał dobrze znać macierze, wektory i mnożenie macierzy. Jeśli rozumiesz pochodne i całki, powinieneś być jasny. Statystyki będą dużo rosły.
Przynajmniej upewnij się, że znasz rozkłady Gaussa, średnie i odchylenia standardowe. Aby rozumieć modele takie jak
- Modele mieszanin Gaussa i
- Ukryte modele Markowa
- Matematyka stosowana i algorytmy
Bardzo ważne jest dokładne zrozumienie teorii algorytmów i wiedza, jak działa algorytm. Będziesz musiał rozumieć takie tematy, jak Gradient Descent, Convex Optimization, Lagrange'a, Programowanie kwadratowe, Częściowe równanie różniczkowe i Sumowanie.
Cała ta matematyka może na początku wydawać się onieśmielająca, jeśli przez jakiś czas byłeś z dala od niej. Tak, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja wymagają znacznie więcej matematyki niż coś w rodzaju programowania front-end.
- Język, przetwarzanie audio i wideo
łączy w sobie dwa główne obszary pracy tj. Lingwistyka i informatyka i są szanse, że w pewnym momencie zaczniesz pracować z tekstem, dźwiękiem lub wideo.
Dlatego konieczna jest dobra kontrola nad bibliotekami, takimi jak Gensim, NLTK, i technikami takimi jak word2vec, analiza sentymentalna i podsumowanie.
- Architektury sieci neuronowych
Uczenie maszynowe jest nam potrzebne do zadań, które są zbyt złożone, aby ludzie mogli je kodować bezpośrednio, tj. Zadań, które są tak złożone, że są niepraktyczne. Sieci neuronowe są zdecydowanie najdokładniejszym sposobem rozwiązywania wielu problemów, takich jak tłumaczenie, rozpoznawanie mowy i klasyfikacja obrazów, które odgrywają bardzo ważną rolę w dziale sztucznej inteligencji.
Oprócz tych umiejętności technicznych istnieją pewne umiejętności nietechniczne lub biznesowe, które są również wymagane, aby zostać jednym odnoszącym sukcesy inżynierem sztucznej inteligencji. Kontynuujmy więc artykuł Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji, aby zrozumieć, co dokładnie mam na myśli, mówiąc o umiejętnościach nietechnicznych.
Umiejętności biznesowe / nietechniczne
- Komunikacja
Będziesz musiał wyjaśnić koncepcje ML i sztucznej inteligencji osobom z niewielką lub żadną wiedzą w tej dziedzinie. Być może będziesz musiał uczyć się od elektryków i robotyki. Komunikacja znacznie to ułatwi.
- Myślenie kreatywne i krytyczne
Inżynierowie AI muszą przyjrzeć się liczbom, trendom i danym i na ich podstawie dojść do nowych wniosków. Kwestionowanie ustalonych praktyk biznesowych i burze mózgów nowych podejść do sztucznej inteligencji.
konwertuj ciąg na datę java
Niezależnie od tego, czy rozwój sztucznej inteligencji będzie podekscytowany, czy niepokój, roboty są tutaj, aby pozostać w takiej czy innej formie. Połączenie tej nowej technologii z najsilniejszymi cechami wyjątkowego ludzkiego umysłu oferuje świat potencjału, który nie został jeszcze w pełni zbadany.
- Szybkie prototypowanie
Aby znaleźć taki, który działa, konieczne jest jak najszybsze powtórzenie pomysłów. W uczeniu maszynowym dotyczy to wszystkiego, od wyboru odpowiedniego modelu po pracę nad projektami, takimi jak testy A / B. Musisz wykonać grupę technik służących do szybkiego wytworzenia modelu w skali fizycznej części lub złożenia przy użyciu trójwymiarowego projektowania wspomaganego komputerowo, szczególnie podczas pracy z modelami 3D.
- Znajomość branży
Najbardziej udanymi projektami sztucznej inteligencji będą te, które dotyczą rzeczywistych problemów. Niezależnie od branży, w której pracujesz. Powinieneś wiedzieć, jak działa ta branża i co będzie korzystne dla biznesu.
Jeśli inżynier sztucznej inteligencji nie ma wyczucia biznesowego i znajomości elementów składających się na udany model biznesowy, wszystkie te umiejętności techniczne nie mogą być efektywnie ukierunkowane.
Teraz, dzięki tym umiejętnościom, z pewnością można dostać pracę jako inżynier sztucznej inteligencji, ale kiedy już zaczniesz, musisz wiedzieć, co dokładnie będziesz robić na co dzień. Oto kluczowe role i obowiązki inżyniera AI.
Role i obowiązki
W zależności od ogólnego poziomu wiedzy inżynierów AI:
- Badanie i przekształcanie prototypów nauki o danych
- Badaj i wdrażaj odpowiednie algorytmy ML i narzędzia AI
- Twórz aplikacje uczenia maszynowego zgodnie z wymaganiami
- Współpraca z zespołem inżynierów elektryków i robotyki
- Wybierz odpowiednie zestawy danych i metody reprezentacji danych
- Uruchom testy i eksperymenty uczenia maszynowego / sztucznej inteligencji
- Szkolenie i przekwalifikowanie systemów, gdy jest to konieczne
- Bądź na bieżąco z wydarzeniami na polu
Trendy płacowe i zatrudnianie firm
Według W rzeczy samej średnia pensja inżyniera sztucznej inteligencji wynosi około 110 000 $ rocznie, przy minimum 105 244 USD i maksymalnie 144 611 $. Przejdźmy do ostatniej sekcji „Jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji” i zobaczmy, które to firmy Zatrudnianie tych specjalistów .
Firmy zatrudniające najlepszych talentów AI to startupy, takie jak Argo AI, po gigantów technologicznych, takich jak IBM. Według Glassdoor są to czołowi pracodawcy, którzy w ciągu ostatniego roku zatrudniali najlepsze talenty AI.
Tak więc dochodzimy do końca tego artykułu. Mam nadzieję, że masz pomysł na profil Inżyniera Sztucznej Inteligencji i jaka jest właściwa ścieżka, której potrzebujesz, oraz wymagane zestawy umiejętności, które sprawiają, że ta praca jest jedyna w swoim rodzaju. Teraz, gdy wiesz, jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji, koniecznie sprawdź Edureka .
Program magisterski dla inżynierów uczenia maszynowego Edureka zapewnia biegłość w technikach, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie się nienadzorowane i Przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.
Jeśli masz jakieś pytania związane z tym artykułem, zostaw je w sekcja komentarzy poniżej i przywrócimy je tak szybko, jak to możliwe.