Umělá inteligence (AI) se jeví jako klíčový prvek budoucnosti, který má potenciál zásadně přetvořit fungování podniků, ekonomik a celé společnosti.
Není překvapivé, že dovednosti v oblasti umělé inteligence patří k nejvíce vyhledávaným v technologickém sektoru, přičemž AI ovlivňuje prakticky každé odvětví, od automobilového průmyslu, výroby a zdravotnictví až po kybernetickou bezpečnost, softwarový vývoj a internet věcí.
Organizace rychle adaptují AI pro vytváření užitečných a inovativních aplikací a služeb. Tyto inovace mají potenciál zlepšit kvalitu života, zefektivnit obchodní procesy a snížit složitost.
Poptávka po AI neustále roste. Podle údajů SEMrush by měl globální trh s umělou inteligencí dosáhnout hodnoty 190,61 miliardy dolarů do roku 2025.
Pokud uvažujete o kariéře v oblasti AI, je nyní ideální čas začít. Nabídne vám to široké kariérní možnosti a příležitost pracovat na zajímavých projektech s organizacemi po celém světě. Pro úspěch však budete potřebovat kombinaci technických a netechnických dovedností.
V tomto článku představím klíčové dovednosti v oblasti AI, které můžete rozvíjet a zlepšovat pro úspěšnou kariéru v této dynamické oblasti.
Pojďme na to.
Technické dovednosti
Kariéra v oblasti AI vyžaduje, aby odborníci disponovali solidními technickými znalostmi. Pojďme se tedy podívat na některé z těchto klíčových technických dovedností.
Znalost oboru
Pro kariéru v AI potřebujete důkladné znalosti a specializaci v této oblasti. Měli byste mít odborné znalosti o neuronových sítích, strojovém učení, hlubokém učení a souvisejících konceptech.
Znalost oboru vám pomůže lépe pochopit specifika daného odvětví, včetně rizik a problémů, které je potřeba řešit. Rovněž vám umožní vyvíjet inovativní technologie, které dokážou tyto výzvy překonat. Své odborné znalosti můžete uplatnit při tvorbě technologií a služeb, které zlepšují kvalitu života a podporují obchodní růst.
Programovací jazyky
Důkladná znalost programovacích jazyků, jako je Java, R, Python, C++, JavaScript atd., je nezbytná pro každého profesionála v oblasti AI. Měli byste být schopni psát kód na základě konkrétních potřeb a případů použití.
- Python: Python se v oblasti AI a strojového učení široce používá díky své jednoduchosti, spolehlivosti kódu a rychlému provedení. Umožňuje psát složité algoritmy s minimálním množstvím kódu a nabízí množství předpřipravených knihoven pro pokročilé výpočty a vědecké účely.
- Java: Java je také široce používána v AI pro implementaci mapovačů a reduktorů, programování inteligence, genetické programování, vyhledávací algoritmy, neuronové sítě, řešení ML a další.
- R: R je nezbytné pro statistické výpočty, numerickou analýzu, strojové učení, neuronové sítě a další. Umožňuje shromažďovat a organizovat datové sady, aplikovat ML a statistické funkce a využívat maticové transformace a lineární algebru pro zpracování dat.
- C++: C++ se používá v AI pro procedurální programování a manipulaci s hardwarovými zdroji. Můžete jej použít pro vývoj operačních systémů, prohlížečů a videoher. Díky své flexibilitě a objektově orientovaným funkcím je velmi užitečný v AI.
Kromě toho je výhodou mít hluboké znalosti počítačové architektury, datových struktur, optimalizačních algoritmů, grafů, stromů a dalších. Znalost více programovacích jazyků může být velkou výhodou, protože organizace stále více hledají odborníky s širším spektrem dovedností.
Frameworky a knihovny: Kromě programovacích jazyků je nezbytné mít znalost různých frameworků a knihoven. Pomáhají psát kvalitní kód efektivněji. Mezi nejpoužívanější v AI patří TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch a další.
- TensorFlow je open-source platforma pro strojové učení s komplexní a flexibilní sadou nástrojů, komunitními zdroji a knihovnami, které výzkumníkům usnadňují vývoj sofistikovaných aplikací založených na ML.
- SciPy je open-source pythonovská knihovna používaná k řešení vědeckých a matematických problémů. Pomáhá uživatelům manipulovat a vizualizovat data pomocí různých funkcí.
- NumPy je pythonovský balíček, který se používá pro vědecké výpočty a pokročilé matematické operace při zpracování rozsáhlých datových souborů.
- Scikit-learn je výkonná pythonovská knihovna pro strojové učení s mnoha nástroji pro ML a statistické modelování.
Matematické znalosti
Odborníci v oblasti AI intenzivně pracují s algoritmy a aplikovanou matematikou. Proto je důležité mít silné analytické a řešitelské dovednosti, spolu s matematickými znalostmi pro efektivní řešení problémů v oblasti AI.
Klíčové matematické dovednosti zahrnují lineární algebru, statistiku, pravděpodobnost, teorii grafů a optimalizační techniky. Tyto dovednosti můžete použít k řešení problémů a tvorbě algoritmů dle požadavků.
- Lineární algebra: Lineární a abstraktní algebra tvoří základ mnoha oblastí AI, jako je strojové učení a počítačové vidění. Zahrnuje matice, vektory, tenzory a další.
- Statistika: Statistika je další důležitá disciplína, kterou musíte ovládat, pokud chcete úspěšnou kariéru v AI a ML. Zahrnuje sběr, interpretaci a analýzu dat. Je úzce propojena s datovou vědou a pro pochopení vzorců potřebujete statistické dovednosti.
- Pravděpodobnost: Pravděpodobnost je nedílnou součástí AI. Proto musíte mít dobré znalosti pravděpodobnosti a pravděpodobnostních rozdělení. Může být použita v diskriminačních a generativních modelech, strojích s podporou vektorů atd.
- Grafy: AI potřebuje rozumět grafům a jejich významu. Je to nedílná součást AI a budete neustále analyzovat data prostřednictvím různých grafů.
Strojové učení
Strojové učení (ML) je podmnožinou AI. Jedná se o studium počítačových algoritmů, které jsou schopny se učit a zlepšovat na základě dat a zkušeností. ML algoritmy vytvářejí modely založené na konkrétním vzorku dat, tzv. trénovací data, pro rozhodování a předpovědi.
Znalost ML je v AI nezbytná, protože umožňuje počítačům nebo systémům chovat se inteligentně. ML je proces, který učí stroje 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, zdravotnictví, rozpoznávání řeči a dalších. Je také spojeno s výpočetní statistikou pro přesné předpovědi pomocí počítačů. Mezi běžné příklady ML patří návrhy vyhledávačů.
Hluboké učení
Hluboké učení je odvětví strojového učení a datové vědy, které napodobuje způsob, jakým lidé získávají specifické znalosti. Zahrnuje prediktivní analýzy a statistiky a využívá různé vrstvy pro získání hlubších informací ze zvuku nebo obrazu. S rostoucím počtem vrstev se detaily stávají jemnějšími.
Hluboké učení dokáže automatizovat prediktivní analýzu a jeho algoritmy jsou uspořádány v hierarchii rostoucí abstrakce a složitosti. Každý algoritmus aplikuje nelineární transformaci na svůj vstup a dále používá získané znalosti k vytvoření výstupního nebo statistického modelu. Tento proces se opakuje, dokud výstup nedosáhne požadované úrovně přesnosti. Data tedy procházejí mnoha vrstvami zpracování, aby se stala přesná a spolehlivá.
Aplikace: Hluboké učení má široké uplatnění v různých oblastech a je velmi přínosné pro datové vědce při shromažďování, interpretaci a analýze velkých objemů dat rychle a snadno. Mezi jeho aplikace patří rozpoznávání obličeje, rozpoznávání řeči, autonomní řízení, virtuální asistenti a další.
Architektura neuronové sítě
Neuronové sítě jsou součástí hlubokého učení a jsou inspirovány strukturou lidského mozku. Jedná se o síť umělých neuronů, které jsou komplexní a vyvinuty pro zpracování více vstupů a generování jednoho výstupu. 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 vstupní data procházejí různými vrstvami umělých neuronů, které jsou naskládány na sebe, aby vytvořily výstup.
Použití: Neuronové sítě nacházejí uplatnění v různých odvětvích, jako je marketing, zdravotnictví a další. Mezi příklady patří rozpoznávání řeči, ovládání vozidel, hraní her, jako jsou šachy nebo závody, rozpoznávání sekvencí a vzorů, lékařská diagnostika, dolování dat, finanční aplikace, filtrování e-mailového spamu 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 pro dosažení tohoto druhu výpočtu nemusí být dostatečné. Proto se zde hodí koncepty velkých dat a distribuovaných výpočtů.
- Velká data jsou technologie, které umožňují efektivní extrakci, správu a analýzu obrovského množství dat. Tato data vyžadují vysoké výpočetní zdroje a nabízejí vynikající statistické výsledky. Používá se při analýze chování uživatelů, prediktivní analýze a dalších analytických potřebách zahrnujících velké datové soubory.
- Distribuované výpočty jsou odvětvím informatiky, které se zabývá distribuovanými systémy. Tyto systémy mají komponenty umístěné na různých počítačích v síti, které koordinují své akce pomocí výměny zpráv. Mezi aplikace patří online hry pro více hráčů a aplikace typu peer-to-peer (P2P).
Pro úspěšnou kariéru v AI je klíčové zdokonalit se v těchto technologiích. Velká data a distribuované výpočty vám pomohou vyvíjet nejmodernější produkty a služby založené na AI. Měli byste také získat znalosti o frameworkech, jako je Hadoop, Apache Storm, Spark a Flink.
Techniky zpracování signálu
Zpracování signálu je další žádaná dovednost, kterou organizace hledají u odborníků. Strojové učení zahrnuje extrakci funkcí pro transformaci hodnot pixelů na smysluplné informace. K tomu je potřeba znát techniky zpracování signálu. To může zahrnovat časově-frekvenční analýzu, konvoluci, Fourierovu analýzu a další koncepty AI.
Zpracování signálů je dílčí obor elektrotechniky, který se zaměřuje na analýzu, syntézu a modifikaci signálů, jako jsou obrazové signály, zvukové vlny a další vědecká měření. Tyto techniky zvyšují efektivitu ukládání, přenosu, kvality a detekci specifických složek signálu.
Aplikace: Aplikace zpracování signálu zahrnují extrakci funkcí, jako je rozpoznávání řeči a porozumění obrazu, zpracování zvukového signálu v hudbě nebo reprezentaci řeči, zpracování obrazu v počítačích a digitálních fotoaparátech, zpracování videa v pohyblivých obrazech, bezdrátovou komunikaci a techniky zdrojového kódování, jako je komprese obrazu, komprese videa a komprese zvuku.
Shell skriptování
Shell skriptování označuje počítačový program spouštěný interpretem příkazového řádku, tzv. Unix shell. Skriptovací jazyky zahrnují různé dialekty skriptů shellu. Mezi běžné operace, které skripty provádějí, patří manipulace se soubory, tisk textu a spouštění programů.
Shell skriptování je dalším důležitým prvkem AI, který se používá pro rozpoznávání vzorů. Jak budete postupovat ve své kariéře v oblasti AI, dostanete se do bodu, kdy většina zpracování dat probíhá na strojích založených na Linuxu. Pokud tedy nebudete znát unixové nástroje, operace a příkazy jako SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut atd., bude práce s funkcemi AI náročná.
Je tedy důležité naučit se shell skriptování a dobře zvládnout práci s nástroji a operacemi založenými na Linuxu. Můžete se také seznámit s různými shelly, jako je KornShell, Powershell, shell podobný Perlu, Z shell a další.
Shluková analýza
Shluková analýza spočívá v seskupování objektů tak, aby objekty ve skupině byly si navzájem podobnější než objekty v jiné skupině.
Shlukování se provádí pomocí algoritmů, které se liší svými komponentami a efektivitou. Vzhledem k jeho širokému využití v různých odvětvích je výhodné naučit se shlukování a začít budovat kariéru v AI. Poskytne vám to širší pole působnosti a budete moci 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, sekvenční analýza, strojové učení a počítačová grafika. V informatice se shlukování používá při vývoji softwaru, detekci anomálií, zpracování přirozeného jazyka a dalších oblastech. Další aplikace zahrnují zdravotnictví, marketing, obchod, seskupování výsledků vyhledávání, analýzu kriminality, vzdělávání a další.
Výše uvedené jsou technické dovednosti, které jsou klíčové pro kariéru v oblasti AI.
Ale to není všechno.
I když máte hluboké znalosti a odborné znalosti v těchto technologiích a technických dovednostech, bez správné implementace je těžko využijete. Zde přicházejí na řadu měkké dovednosti.
Měkké dovednosti
Měkké dovednosti jsou nezbytné v každé fázi vaší profesní cesty. Potřebujete mít odpovídající mezilidské dovednosti, abyste mohli efektivně pracovat, s lehkostí zvládat různé úkoly, správně implementovat znalosti a dobře spolupracovat s ostatními.
Měkké dovednosti vám pomohou správně sdělit vaše myšlenky vašemu týmu, zúčastněným stranám a dalším, se kterými komunikujete. Můžete také rychleji a efektivněji přijímat lepší rozhodnutí, která mohou prospět vašemu projektu a celému týmu.
Pojďme se tedy podívat na některé základní měkké dovednosti, které je nutné rozvíjet, abyste se stali lepším odborníkem, bez ohledu na vaši specializaci a úroveň znalostí.
Komunikace
Komunikační dovednosti jsou žádané v každé profesi. Zahrnují schopnost jasně a přesně sdělovat své myšlenky ostatním, používat vhodný tón a řeč těla při předávání informací.
Musíte být dobrý komunikátor, abyste mohli bez problémů sdělit své inovativní nápady svým manažerům, kolegům nebo klientům. Pokud však nemáte dostatečné komunikační dovednosti, můžete mít problémy s odesláním zprávy a vysvětlením toho, co chcete.
Vaši kolegové nemusí vaší zprávě rozumět a mohou být zmateni. Je také možné, že vaše nápady nebudou brány v úvahu jen proto, že jste nedokázali správně doručit svou zprávu.
Proto je důležité na svých komunikačních dovednostech pracovat. Můžete trénovat se svými přáteli, rodinou nebo kolegy, nebo se zúčastnit kurzu. Čím více budete trénovat, tím lepší budete v komunikaci.
Naučte se základy obchodní komunikace, abyste při sdělování zprávy používali správná slova a tón. Můžete se také naučit pohyby rukou, řeč těla a správná gesta pro efektivní komunikaci. Kromě toho je výhodou naučit se více jazyků, pokud jednáte s mezinárodními klienty.
Rozhodování
Schopnost rozhodovat je velmi důležitá. Musíte být schopni činit správná rozhodnutí ve správný čas, abyste ochránili svůj tým a projekt před jakýmikoli problémy a zajistili úspěch projektů.
Projekty AI zahrnují mnoho analytických, statistických dovedností a předpovědí. Musíte být schopni dělat to, co je nejlepší pro váš projekt a pro všechny členy týmu. Potřebujete dobré manažerské dovednosti, které vám pomohou při rozhodování. To vyžaduje bystrou, pozornou mysl, soustředění a smysl pro detail.
Kromě toho musíte umět odhadnout rizika a výzvy spojené s rozhodnutími. Musíte také znát důsledky určitých rozhodnutí a jejich dopad na 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 nezbytná měkká dovednost pro všechny odborníky v oblasti AI. Musíte být schopni porozumět a vnímat problémy, kterým mohou uživatelé čelit, a přijít s efektivním řešením.
Profesionálové v oblasti AI musí mít vynikající dovednosti při řešení problémů, analytické myšlení a zvídavou mysl, aby se mohli učit, objevovat a inovovat. Pomůže vám to vyvíjet inovativní nápady a plány, které řeší problémy a vytvářejí špičkové technologie prospěšné pro lidi. Musíte být také otevření novým technologiím a nástrojům, které vám pomohou při plánování a vývoji.
Kreativita
Kreativita je dovednost, kterou musí mít profesionálové v oblasti AI. Musíte přicházet s jedinečnými nápady a v případě potřeby umět myslet nekonvenčně. Je to velmi žádaná dovednost v každém oboru a pokud jste profesionál v AI, je nezbytná.
Profesionálové v oblasti AI musí přijít s kreativními způsoby, jak řešit problémy efektivně, jednoduše a proveditelně. To vám pomůže vyvíjet jedinečné produkty a služby, které budou přínosné pro uživatele.
Závěr: Budoucnost AI profesionálů
Podle LinkedIn se nábor profesionálů v oblasti AI od roku 2019 zvýšil o 32 %, a to i přes vážnou pandemii. Tento růst nadále prudce roste s rostoucí poptávkou po aplikacích a službách využívajících AI.
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 odborníků v oblasti AI se zdá být jasná a pokud vás tento obor zajímá, je nejvyšší čas začít budovat kariéru. Můžete se stát datovým vědcem, inženýrem AI, inženýrem ML, vývojářem business intelligence a dalšími pozicemi v oblasti AI.
Začněte tedy budovat kariéru v AI a rozvíjejte technické a netechnické dovednosti, o kterých jsme mluvili. Pomohou vám hladce nastartovat kariéru a zajistí její rychlý růst.
Hodně štěstí!
Mohly by vás také zajímat online kurzy pro studium AI nebo
online kurzy, ve kterých se naučíte základy datového inženýrství.