Vill du börja en karriär inom AI? Här är de kompetenser som efterfrågas

När vi tänker på artificiell intelligens tänker vi vanligtvis på de humanoida robotarna från filmer som porträtteras som skurkarna som tar över världen. Men i verkligheten har vi ännu inte robotar som kan överträffa mänsklig intelligens.

Som sagt, AI har redan tagit över våra liv. Dina smarta hemenheter, ansikts-ID-igenkänningen i din telefon, chatbotarna du interagerar med när du handlar online, din musik, video och shoppingrekommendationer – alla drivs av AI.

Vad är AI (artificiell intelligens)?

Med enkla ord är AI vilket program som helst som kan utföra "intelligenta" uppgifter som liknar en människa. Men det är inte bara enkel programvara.

Hur lär sig AI?

I ett program beror din produktion enbart på vad koden säger. Låt oss till exempel säga att du har skrivit en kod för att identifiera katter. Din kod säger att allt med fyra ben, en svans och päls är en katt.

Den kommer att identifiera varje pälsdjur som en katt, även om den ser en hund eller tiger eller en isbjörn. Det enda sättet att korrigera det är att ändra koden för att inkludera specifika egenskaper hos en katt, som storlek, form, färg och hudmönster.

När det gäller AI tränar maskininlärningsexperterna algoritmen för att korrigera sig själv. De knappar in en stor mängd data (i vårt fall djurfoton), belönar programmet varje gång det identifierar katten korrekt och straffar om den gör ett misstag.

När du tränar den upprepade gånger med stora mängder data kommer algoritmen så småningom att lära sig att identifiera katten. Dessutom kommer det att generera mönster från data och identifiera andra djur också. Detta kallas för maskininlärning.

Deep Learning tar maskininlärning till nästa nivå med ett mindre behov av mänsklig inblandning. Med hjälp av komplexa neurala nätverk kan varje algoritm lära sig och förändra sig själv. Artificiella neurala nätverk är algoritmer modellerade efter neuroner i den mänskliga hjärnan. Algoritmerna körs på kraftfulla datorer för att ansluta, interagera och lära av varandra, precis som våra neuroner.

Gör karriär inom AI

AI finns i de flesta ledande branscher, från e-handel till sjukvård och jordbruk. Företag förlitar sig på AI för personliga rekommendationer, marknadsanalyser, upptäckt av bedrägerier och virtuell/förstärkt verklighet.

Det krävs ett specialiserat team för att bygga AI-projekt. Till att börja med måste vi identifiera tillförlitliga data, analysera dem, mata dem till maskinen och sedan träna den att lära sig. Så möjligheterna är oändliga för människor som gillar att arbeta med data och maskininlärning.

Som ett dynamiskt, mycket tekniskt och specialiserat område är AI-jobb välbetalda, och du bör vara mycket skicklig och skicklig på teknik för att ta dig in på marknaden. Om du tittar på en karriär inom AI-området måste du agera nu. Här är dina alternativ:

Affärsanalys och forskning

Forskning är det första steget i AI-processen. Nyckelpersonerna som driver detta kommer att vara domänexperter, affärsanalytiker och forskare. De är experter inom sin bransch eller domän som bank, försäkring, tillverkning, etc., och spelar en avgörande roll för att identifiera möjligheter, definiera omfattning, undersöka marknaden och göra dynamisk beslut. De har också kontakt mellan verksamheten och AI-kärnteamen.

Färdighetsuppsättning som krävs:

För att vara domänexpert eller forskare behöver du en avancerad examen inom ditt område. Till exempel har affärsanalytiker en examen i företagsekonomi, ekonomi, statistik eller ett närbesläktat område. Kritiskt tänkande, problemlösning och flexibilitet är viktiga färdigheter för någon i ett forsknings- och analysteam. Dessutom kommer en passion för teknik och en vilja att lära dig nya saker hjälpa dig att uppnå dessa roller i ett AI-projekt.

Datavetenskap

Data driver vår moderna värld, och det finns ingen AI utan data. Framgången för alla AI-projekt beror på kvaliteten på data. Det är därför det finns en enorm efterfrågan på dataanalytiker, datavetare och dataingenjörer.

Dataanalytiker ansvarar för att samla in data och analysera den för affärsinsikter.

Dataforskare tar detta till nästa steg genom att leta efter mönster med olika tekniker som djupinlärning och neurala nätverk. Insikterna hjälper företag att lösa problem och förnya sig.

En dataingenjörs jobb är att bygga den nödvändiga infrastrukturen för datahantering. Ingenjörerna satte upp databasen och kommunikationspipelines för att data ska flöda.

För det mesta är dessa roller löst definierade i ett datateam, och du kan förväntas ta på dig mer än en hatt.

Färdighetsuppsättning som krävs:

För att komma in i någon av datahanteringsrollerna kommer dina grundläggande tekniska färdigheter att vara mer eller mindre desamma och variera något i grader. Du bör finslipa dina STEM-färdigheter, lära dig att koda, förstå databaskoncept och ta en examen i datavetenskap, matematik eller statistik. Du kommer förmodligen att börja som dataanalytiker och övergå till en forskare eller en ingenjörsroll med erfarenhet. Du kan kolla några av våra Inlärning av datavetenskap förslag eller lär dig Python, ett populärt val av programmeringsspråk för Data Science.

Maskininlärning

Maskinlärande programmerare, ingenjörer och arkitekter är den grupp människor som kommer att designa, utveckla och testa komplexa AI-algoritmer. De kommer också att träna algoritmerna att leta efter mönster och förbättra deras utdata över tiden.

Färdighetsuppsättning som krävs:

Det skulle hjälpa om du hade en avancerad examen i datavetenskap och analytiska färdigheter och kreativitet. Du bör vara skicklig på programmeringsspråk och mjukvarukoncept. Om du redan är en mjukvaruingenjör kan du komma in i Machine Learning med korta certifikatkurser i AI. Du kan använda dessa Machine Learning projektidéer för att få igång ditt lärande.

Produktdesign

Slutprodukten av en AI-design kan vara en skärm eller en gigantisk robot, men produktdesignerns uppgift är att se till att produkten är tillgänglig och lätt att använda.

Färdighetsuppsättning som krävs:

Produktdesigners har olika bakgrunder - du kan vara en UI-designer, ingenjör eller konstnär. Tillsammans med specialisering inom ditt område bör du vara en teknikentusiast som kan känna empati med slutanvändarna. Flexibilitet, anpassningsförmåga och ett människocentrerat tillvägagångssätt är avgörande för att trivas i ett AI-designteam.

AI-hårdvara

AI-system behöver kolossalt minne och processorkraft. Tack vare innovationen av cloud computing finns AI-system överallt nu. Molndatan lagras på olika servrar på olika platser. Lagring och bearbetning av data kräver hårdvara som minne, CPU: er och GPU: er. Det finns också ett behov av infrastruktur som molnnätverk.

Färdighetsuppsättning som krävs:

Överväg att ta en examen i el-, elektronik- eller nätverksteknik för att arbeta med AI-hårdvara.

Andra roller

Om du inte är en tekniker, ge inte upp din dröm om att komma in i AI-världen. Det finns alltid andra roller som projektledare, författare, lingvister och advokater. När fler människocentrerade branscher som sjukvård och utbildning omfamnar AI, öppnar sig också nya möjligheter som etiker och futurister.

AI är en framtidssäker karriär idag

AI är ett spännande och kommande område för dig att börja din karriär. Men för de inom andra områden har du fortfarande ett alternativ att välja din karriär inom AI - allt du behöver är nyfikenheten att lära dig och förbättra dig själv.

Den bästa Linux-mjukvaran och apparna

Läs Nästa

Om författaren