Umělá inteligence (AI) je budoucností a má velký potenciál transformovat podniky, ekonomiky a společnosti.
Není divu, že umělá inteligence je jednou z nejvyhledávanějších dovedností v technologické doméně, která ovlivnila téměř každý sektor, od automobilového, výrobního a lékařského až po kybernetickou bezpečnost, software a internet věcí.
Organizace rychle využívají AI k vytváření užitečných, špičkových aplikací a služeb, které mohou zlepšit kvalitu života, zefektivnit obchodní operace a snížit složitost.
Nakonec poptávka po AI stále roste. Podle SEMrush dosáhne globální trh s umělou inteligencí do roku 2025 190,61 miliardy dolarů.
Takže pokud si chcete vybudovat kariéru v AI, je ten nejlepší čas začít. Poskytne vám širší kariérní vyhlídky a můžete pracovat s organizacemi z celého světa na vzrušujících projektech. Ale k tomu musíte mít ty správné dovednosti, technické i netechnické.
V tomto článku vám představím některé z požadovaných dovedností v AI, které se můžete naučit a vylepšit si je, abyste si vybudovali skvělou kariéru v umělé inteligenci.
Začněme.
Table of Contents
Technické dovednosti
Kariéra v oblasti umělé inteligence vyžaduje, aby profesionálové ovládali určité technické dovednosti, aby vám poskytli silnou základnu. Pojďme si tedy promluvit o některých z těch technických dovedností.
Znalost domény
Pokud hledáte kariéru v AI, potřebujete znalosti a specializaci v oblasti umělé inteligence. Musíte mít odborné znalosti v oblasti neuronových sítí, strojového učení, hlubokého učení atd.
Znalosti domény vám pomohou lépe porozumět odvětví s riziky a problémy, které musíte řešit. Pomůže vám také vyvinout inovativní technologie, které mohou tyto výzvy řešit. Své znalosti můžete uplatnit při vytváření technologií a služeb s umělou inteligencí, které mohou nějakým způsobem zlepšit život a podpořit podniky.
Programovací jazyky
Dobrá znalost a znalost programovacích jazyků, jako je Java, R, Python, C++, JavaScript atd., jsou klíčové pro každého profesionála v oblasti AI. Musíte být schopni psát kód na základě vašich potřeb a případů použití.
- Python: Python je široce používán v AI a strojovém učení díky své jednoduchosti, spolehlivosti kódu a rychlejšímu provádění. Pomůže vám psát složité algoritmy a vyžaduje minimální kód. Dodává se s mnoha předem připravenými knihovnami pro pokročilé výpočty a vědecké výpočty.
- Java: Java se také široce používá v AI pro implementaci mapovačů a reduktorů, programování inteligence, genetického programování, vyhledávacích algoritmů, neuronových sítí, řešení ML a dalších.
- R: Potřebujete R pro statistické výpočty, numerickou analýzu, strojové učení, neuronové sítě a další. R umožňuje shromažďovat a organizovat datové sady, aplikovat ML a statistické funkce a používat maticové transformace a lineární algebru pro zpracování dat.
- C++: Starý dobrý C++ se používá v AI k umožnění procedurálního programování a manipulaci s hardwarovými prostředky. Můžete jej použít k vývoji operačních systémů, prohlížečů a videoher. Díky své flexibilitě a objektově orientovaným funkcím je velmi užitečný v AI.
Kromě toho by vám pomohlo, kdybyste také hluboce rozuměli počítačové architektuře, datovým strukturám, optimalizačním algoritmům, grafům, stromům a dalším. A pokud se můžete naučit více než jeden jazyk, může to být další výhodou, protože můžete přispět více, protože organizace kladou důraz na profesionály s více dovednostmi.
Rámce a knihovny: Kromě programovacích jazyků musíte rozumět také různým rámcům a knihovnám. Pomůže vám psát kvalitní kód vyšší rychlostí. Některé z velmi užitečných v AI jsou TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch a další.
- TensorFlow je open source platforma pro strojové učení s komplexní a flexibilní sadou nástrojů, komunitních zdrojů a knihoven, které výzkumníkům pomohou snadno vyvíjet sofistikované aplikace založené na ML.
- SciPy je open-source Python knihovna používaná pro řešení vědeckých a matematických problémů. Pomáhá uživatelům manipulovat a vizualizovat data pomocí různých příkazů.
- NumPy je balíček založený na Pythonu, který se používá pro vědecké výpočty a pokročilé matematické operace při zpracování rozsáhlých datových souborů.
- Scikit-learn je výkonná knihovna Pythonu pro strojové učení a má spoustu nástrojů pro ML a statistické modelování.
Matematické znalosti
Profesionálové v oblasti umělé inteligence intenzivně pracují na algoritmech a aplikované matematice. To je důvod, proč musíte mít silné analytické schopnosti a dovednosti při řešení problémů spolu s matematickými znalostmi, abyste mohli efektivně řešit problémy s umělou inteligencí.
Žádoucí jsou matematické dovednosti jako lineární algebra, statistika, pravděpodobnost, grafy, optimalizační techniky atd. Tyto dovednosti můžete využít k řešení problémů a vytváření algoritmů na základě požadavků.
- Lineární algebra: Lineární a abstraktní algebra tvoří základ mnoha částí umělé inteligence, jako je strojové učení a počítačové vidění. Zahrnuje matice, vektory, tenzory a další.
- Statistika: Statistika je další důležitý předmět, který musíte zvládnout, pokud chcete mít jasnou kariéru v AI a ML. Zahrnuje sběr, interpretaci a analýzu dat. To se shoduje s datovou vědou, ale k pochopení vzorců potřebujete statistické dovednosti.
- Pravděpodobnost: Pravděpodobnost je nezbytnou součástí umělé inteligence. Proto musíte mít dobré znalosti pravděpodobnosti a rozdělení pravděpodobnosti, abyste měli hladký začátek v AI. Může být použit na diskriminačních a generativních modelech, podpůrných vektorových strojích atd.
- Graf: Umělá inteligence potřebuje vědět, jak se dívat na grafy a rozumět tomu, co sdělují. Je nedílnou součástí umělé inteligence a budete neustále vystaveni analýze dat prohlížením různých grafů.
Strojové učení
Strojové učení (ML) je podmnožinou umělé inteligence. Jde o studium počítačových algoritmů schopných se učit a zlepšovat se pomocí dat a zkušeností. Algoritmy ML vytvářejí modely založené na konkrétním vzorku dat, nazývaném trénovací data, za účelem rozhodování a předpovědí.
Znalost ML je v umělé inteligenci potřeba, protože AI umožňuje počítači nebo systému chovat se inteligentně. ML je proces, který učí stroj být inteligentní a realizovat svůj potenciál v úkolech a problémech v reálném čase.
ML se používá v různých aplikacích, včetně počítačového vidění, filtrování e-mailů, lékařství, rozpoznávání řeči a dalších. Je také spojena s výpočetní statistikou pro přesné předpovědi pomocí počítačů. Některé z každodenních příkladů ML jsou návrhy vyhledávačů.
Hluboké učení
Hluboké učení je odvětví strojového učení a datové vědy, které napodobuje, jak lidé získávají specifické znalosti. Zahrnuje prediktivní analýzy a statistiky a využívá různé vrstvy k získání hlubších funkcí ze zvuku nebo obrazu. S vyššími vrstvami by byly detaily jemnější.
Hluboké učení může automatizovat prediktivní analytiku a její algoritmy jsou uspořádány v hierarchii rostoucí abstrakce a složitosti. Zde každý algoritmus implementuje na svůj vstup nelineární transformaci. Své získané znalosti dále využívá k vytvoření výstupního nebo statistického modelu. Bude pokračovat v iteraci, dokud jeho výstup nedosáhne přesnosti přijaté úrovně. Bude tedy existovat mnoho vrstev zpracování, kterými musí data projít, aby byla zpřesněna a přesná.
Aplikace: Hluboké učení má široké uplatnění v různých oblastech a je velmi přínosné pro datové vědce při shromažďování, interpretaci a analýze velkých objemů dat snadno a rychle. Některé z jeho aplikací jsou rozpoznávání obličeje, rozpoznávání řeči, umožňující vidění v autech bez řidiče, virtuální asistenti atd.
Architektura neuronové sítě
Neuronové sítě jsou součástí Deep Learning a jsou inspirovány strukturou lidského mozku. Jedná se o síť umělých neuronů, které jsou složité a vyvinuté tak, aby zpracovaly několik vstupů a vytvořily jeden výstup. Neuronové sítě napodobují chování lidského mozku při řešení složitých problémů. Používají se pro adaptivní řízení, prediktivní modelování, regresní analýzu, rozpoznávání vzorů, zpracování dat a trénovatelné aplikace.
V této architektuře procházejí vstupní data různými vrstvami umělých neuronů naskládaných, aby vytvořily výstup.
Použití: Neuronové sítě nacházejí uplatnění také v různých sektorech, jako je marketing, zdravotnictví a další. Příklady jsou rozpoznávání řeči, ovládání vozidel, hraní her, jako jsou šachy nebo závody, rozpoznávání sekvencí a vzorů, lékařská diagnostika, dolování dat, finanční aplikace, filtrování e-mailových spamů a další.
Velká data a distribuované výpočty
Prediktivní a datová analýza v AI zahrnuje velké množství datových sad, které vyžadují vyšší výpočetní zdroje. Použití jediného systému k dosažení tohoto druhu výpočtu nemusí být dostatečné. Proto jsou užitečné pojmy jako velká data a distribuované výpočty.
- Big Data je technologie, která zahrnuje efektivní extrakci, správu a analýzu obrovského množství dat. Tato data vyžadují vysoké výpočetní zdroje a nabízejí vynikající statistický výkon. Používá se při analýze chování uživatelů, prediktivní analýze a dalších analytických potřebách zahrnujících velké soubory dat.
- Distribuované výpočty jsou odvětvím informatiky zahrnující distribuované systémy, jejichž součásti jsou umístěny na různých počítačích v síti, které koordinují a sdělují své akce výměnou zpráv. Jeho aplikacemi jsou online videohry pro více hráčů, aplikace peer-to-peer (P2P) atd.
Pokud tedy chcete brilantní kariéru v AI, pomůže vám, když se v těchto technologiích zdokonalíte. Big Data a distribuované výpočty vám mohou pomoci vyvinout nejmodernější produkty a služby založené na umělé inteligenci. Můžete také získat znalosti o frameworkech jako Hadoop, Apache Storm, Spark a Flink.
Techniky zpracování signálu
Zpracování signálu je další žádanou dovedností, kterou mohou organizace hledat u profesionálů. Strojové učení zahrnuje extrakci funkcí k transformaci hodnot pixelů na nějaké smysluplné informace. A abyste toho dosáhli, musíte vědět, jak řešit problémy pomocí technik zpracování signálu. Může zahrnovat časově-frekvenční analýzu, konvoluci, Fourierovu analýzu a další koncepty umělé inteligence.
Zpracování signálů je podpolí elektrotechniky, které klade důraz na analýzu, syntézu a modifikaci signálů, jako jsou obrazové signály, zvukové vlny a další vědecká měření. Tyto techniky zvyšují efektivitu ukládání, přenos, kvalitu a detekují některé složky signálu.
Aplikace: Aplikace zpracování signálu jsou extrakce funkcí, jako je rozpoznávání řeči a porozumění obrazu, zpracování zvukového signálu jako v hudbě nebo reprezentaci řeči, zpracování obrazu v počítačích a digitálních fotoaparátech, zpracování videa v pohyblivých obrázcích, bezdrátová komunikace a techniky zdrojového kódování, jako je obraz. komprese, komprese videa a komprese zvuku.
Shell skriptování
Skriptování shellu označuje počítačový program spouštěný interpretem příkazového řádku zvaným Unix shell. Skriptovací jazyky zahrnují různé dialekty skriptů shellu. Některé běžné operace, které provádějí skripty prostředí, jsou manipulace se soubory, tisk textu a spouštění programu.
Skriptování shellu je další zásadní složkou umělé inteligence používanou pro rozpoznávání vzorů. Když pokročíte ve své kariéře v AI, dostanete se do bodu, kdy většina zpracování dat AI probíhá na strojích založených na Linuxu. Pokud tedy neznáte unixové nástroje a operace a příkazy jako SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut atd., bude práce s funkcemi AI náročná.
Bylo by tedy skvělé dozvědět se o skriptování shellu a naučit se tato témata dobře pracovat s nástroji a operacemi založenými na Linuxu. Můžete se také dozvědět o různých shellech, jako je KornShell, Powershell, shell podobný Perlu, Z shell a další.
Shluková analýza
Clusterová analýza je úkolem shlukování nebo seskupování objektů. Provádí se tak, že objekty ve skupině jsou si navzájem podobnější než objekty v jiné skupině.
Shlukování lze provádět pomocí algoritmů, které se liší svými komponentami a tím, jak efektivně je lze najít. Vzhledem k širokému využití v různých sektorech se můžete této dovednosti shlukování naučit a začít budovat svou kariéru v umělé inteligenci. Poskytne vám širší pole působnosti a můžete vyvíjet inovativní technologie pro různá odvětví a podniky.
Použití: Používá se při průzkumné a statistické analýze dat pro aplikace, jako je rozpoznávání vzorů, vyhledávání informací, analýza obrazu, komprese dat, analýza obrazu, sekvenční analýza, strojové učení a počítačová grafika. V informatice se shlukování používá při vývoji softwaru, detekci anomálií, zpracování přirozeného jazyka a dalších. Jeho další aplikace jsou lékařství, marketing, obchod, seskupování výsledků vyhledávání, analýza kriminality, vzdělávání a další.
Takže všechny výše diskutované byly technické dovednosti, které musíte ovládat, pokud si chcete vybudovat kariéru v umělé inteligenci.
Ale to není ono.
I když máte hluboké znalosti a odborné znalosti v těchto technologiích a technických dovednostech, stěží byste je použili, pokud je neumíte správně implementovat. Zde vstupují do hry měkké dovednosti.
Jemné dovednosti
Měkké dovednosti jsou nezbytné v každé části vaší profesní cesty. Musíte mít požadované mezilidské dovednosti, abyste mohli pracovat efektivně, vše zvládat s lehkostí, správně implementovat znalosti do svých úkolů a dobře spolupracovat s ostatními.
Měkké dovednosti vám pomohou správně předat vaše myšlenky vašemu týmu, zúčastněným stranám a ostatním, s nimiž komunikujete. Můžete také rychle činit lepší rozhodnutí, která mohou být přínosem pro váš projekt a celý tým.
Pojďme si tedy promluvit o některých základních měkkých dovednostech, které musíte rozvíjet, abyste se stali lepším profesionálem, bez ohledu na vaši odbornost a úroveň znalostí.
Sdělení
Komunikační dovednosti jsou vždy žádoucí v každé profesi. Znamená to schopnost sdělit jasně a přesně své myšlenky ostatním pomocí správného a vhodného tónu spolu s řečí těla při předávání vašeho sdělení.
Musíte být dobrý komunikátor, abyste mohli bez námahy komunikovat své inovativní nápady se svými manažery a kolegy nebo klienty. Ale pokud vám chybí komunikační dovednosti, můžete mít problémy s odesláním zprávy a vysvětlením toho, co chcete.
V důsledku toho vaši kolegové nebudou rozumět vaší zprávě a mohou být v určitých bodech zmateni. A je pravděpodobné, že vaše nápady nebudou brány v úvahu jen proto, že jste nedokázali správně doručit svou zprávu.
Bylo by tedy užitečné, kdybyste mohli zapracovat na svých komunikačních schopnostech. Můžete to buď procvičovat se svými přáteli, členy rodiny nebo kolegy, nebo se zúčastnit kurzu, abyste zlepšili své dovednosti. Čím více budete cvičit, tím více se zlepšíte v komunikačních dovednostech.
Naučte se základy obchodní komunikace, abyste se ujistili, že při doručování zprávy používáte správná slova a správný tón. Můžete se také naučit pohyby rukou, řeč těla a správná gesta, abyste mohli efektivně komunikovat s ostatními. Kromě toho se můžete naučit více jazyků, pokud jednáte s mezinárodními klienty. To bude bonus.
Rozhodování
Rozhodovací schopnosti jsou velmi důležité. Musíte být schopni činit správná rozhodnutí ve správný čas, abyste zachránili svůj tým a projekt před jakoukoli újmou nebo potížemi a zajistili úspěch svých projektů.
Projekty AI zahrnují mnoho analytických dovedností, statistik a předpovědí a musíte být schopni dělat to, co je vhodné pro váš projekt a pro všechny členy týmu. Musíte mít dobré manažerské dovednosti, které vám pomohou při rozhodování. Vyžaduje to bystrou, přitaženou mysl, soustředění a smysl pro detail.
Kromě toho musíte být schopni spočítat rizika a výzvy, pokud učiníte nějaká rozhodnutí. Musíte také znát důsledky určitých rozhodnutí a to, jak mohou ovlivnit váš tým a projekt. Všechna vaše rozhodnutí proto musí být učiněna tak, abyste maximalizovali produktivitu a úspěch vašich projektů, zajistili spokojenost vašich klientů a zákazníků a zároveň minimalizovali rizika.
Analytické myšlení
Analytické myšlení je nezbytnou měkkou dovedností všech profesionálů AI. Musíte být schopni porozumět a cítit problémy, kterým mohou uživatelé čelit, a přijít s účinným řešením.
Profesionálové v oblasti umělé inteligence musí mít vynikající dovednosti při řešení problémů, analytické myšlení a zvědavou mysl, aby věděli více, naučili se více a více implementovali. Pomůže vám vyvinout inovativní nápady a plány, které dokážou vyřešit problém, a vybudovat špičkové technologie, které mohou být přínosem pro lidi. Musíte být také dychtiví zdokonalovat se v nových technologiích a nástrojích, které vám pomohou při plánování a vývoji.
Tvořivost
Kreativita je náročná dovednost, kterou musí mít profesionálové AI. Musíte vymyslet jedinečné nápady a v případě potřeby myslet hned po vybalení. Ve skutečnosti je to dnes velmi žádaná dovednost v každém oboru. A pokud jste profesionál na AI, musíte ji mít.
Profesionálové AI musí přijít s kreativními způsoby, jak vyřešit problém tak, aby to bylo snadné, efektivní a proveditelné. Pomůže vám vyvinout jedinečné produkty a služby a učinit je užitečnými pro uživatele.
Závěr: Budoucnost AI profesionálů
Podle LinkedIn se najímání profesionálů v oblasti umělé inteligence od roku 2019 zvýšilo o 32 % navzdory vážným scénářům způsobeným pandemií. A tento růst nadále prudce roste, protože poptávka po aplikacích a službách využívajících umělou inteligenci roste.
Zpráva CNBC uvádí, že medián platu datových vědců je 100 000 až 130 000 USD, zatímco plat inženýrů AI je 124 000 až 150 000 USD. Budoucnost profesionálů AI se tedy zdá jasná. A pokud vás tento obor zajímá, je nejvyšší čas na něm začít budovat svou kariéru. Můžete se stát datovým vědcem, inženýrem AI, inženýrem ML, vývojářem business intelligence a vykonávat další související práce v AI.
Začněte tedy budovat svou kariéru v AI a rozvíjejte technické a netechnické dovednosti uvedené výše. Pomohou vám hladce nastartovat vaši kariéru a zajistí, že pojedete vysoko s maximální rychlostí.
Vše nejlepší!
Také by vás mohly zajímat Online kurzy pro učení AI popř
Online kurzy, ve kterých se naučíte základy datového inženýrství.