14 Keterampilan Sesuai Permintaan Teratas yang Dibutuhkan untuk Profesional AI

Kecerdasan buatan (AI) adalah masa depan dan memiliki potensi besar untuk mengubah bisnis, ekonomi, dan masyarakat.

Tidak heran AI adalah salah satu keterampilan yang paling dicari dalam domain teknologi yang telah memengaruhi hampir setiap sektor, mulai dari mobil, manufaktur, dan medis hingga keamanan siber, perangkat lunak, dan IoT.

Organisasi memanfaatkan AI dengan cepat untuk membangun aplikasi dan layanan yang berguna dan mutakhir yang dapat meningkatkan kualitas hidup, membuat operasi bisnis lebih efisien, dan mengurangi kompleksitas.

Pada akhirnya, permintaan AI terus meningkat. Menurut SEMrush, pasar AI global akan mencapai $190,61 miliar pada tahun 2025.

Jadi, jika Anda ingin membangun karir di AI, inilah saat terbaik untuk memulai. Ini akan memberi Anda prospek karir yang lebih luas, dan Anda dapat bekerja dengan organisasi dari seluruh dunia dalam proyek yang menarik. Tetapi untuk ini, Anda harus memiliki keahlian yang tepat, baik teknis maupun non-teknis.

Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan Anda pada beberapa keterampilan yang dibutuhkan dalam AI yang dapat Anda pelajari dan tingkatkan sendiri untuk membangun karier yang cemerlang dalam kecerdasan buatan.

Mari kita mulai.

Keterampilan teknis

Karier di AI menuntut para profesional untuk menguasai beberapa keterampilan teknis untuk memberi Anda dasar yang kuat. Jadi, mari kita bicara tentang beberapa keterampilan teknis itu.

Pengetahuan Domain

Pengetahuan dan spesialisasi dalam kecerdasan buatan diperlukan jika Anda mencari karir di AI. Anda harus memiliki keahlian dalam jaringan saraf, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dll.

Memiliki pengetahuan domain membantu Anda lebih memahami industri dengan risiko dan tantangan yang perlu Anda tangani. Ini juga akan membantu Anda mengembangkan teknologi inovatif yang dapat mengatasi tantangan tersebut. Anda dapat menerapkan pengetahuan Anda untuk menciptakan teknologi dan layanan berkemampuan AI yang entah bagaimana dapat membuat hidup lebih baik dan mendukung bisnis.

Bahasa pemrograman

Pengetahuan dan kecakapan yang baik dalam bahasa pemrograman seperti Java, R, Python, C++, JavaScript, dll., Sangat penting untuk setiap profesional AI. Anda harus dapat menulis kode berdasarkan kebutuhan dan kasus penggunaan Anda.

• Python: Python banyak digunakan dalam AI dan pembelajaran mesin karena kesederhanaannya, keandalan kode, dan eksekusi yang lebih cepat. Ini akan membantu Anda menulis algoritma yang kompleks dan membutuhkan kode minimal. Muncul dengan banyak perpustakaan yang dibuat sebelumnya untuk komputasi tingkat lanjut dan komputasi ilmiah.
• Java: Java juga digunakan secara luas dalam AI untuk mengimplementasikan pembuat peta dan reduksi, pemrograman intelijen, pemrograman genetik, algoritme pencarian, jaringan saraf, solusi ML, dan banyak lagi.
• R: Anda memerlukan R untuk komputasi statistik, analisis numerik, pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan banyak lagi. R memungkinkan Anda untuk mengumpulkan dan mengatur kumpulan data, menerapkan ML dan fungsi statistik, dan menggunakan transformasi matriks dan aljabar linier untuk pemrosesan data.
• C++: C++ lama yang baik digunakan dalam AI untuk mengaktifkan pemrograman prosedural dan memanipulasi sumber daya perangkat keras. Anda dapat menggunakannya untuk mengembangkan sistem operasi, browser, dan video game. Fleksibilitas dan fungsi berorientasi objek membuatnya sangat berguna dalam AI.

Selain itu, akan sangat membantu jika Anda juga memiliki pemahaman yang mendalam tentang arsitektur komputer, struktur data, algoritme pengoptimalan, grafik, pohon, dan banyak lagi. Dan jika Anda dapat mempelajari lebih dari satu bahasa, ini dapat menjadi keuntungan tambahan karena Anda dapat berkontribusi lebih banyak karena organisasi menekankan profesional dengan berbagai keterampilan.

Kerangka kerja dan pustaka: Selain bahasa pemrograman, Anda juga harus memahami berbagai kerangka kerja dan pustaka. Ini akan membantu Anda menulis kode kualitas dengan kecepatan lebih cepat. Beberapa yang sangat berguna dalam AI adalah TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch, dan banyak lagi.

• TensorFlow adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka dengan seperangkat alat, sumber daya komunitas, dan perpustakaan yang komprehensif dan fleksibel untuk membantu peneliti mengembangkan aplikasi canggih yang didukung ML dengan mudah.
• SciPy adalah pustaka Python open-source yang digunakan untuk memecahkan masalah ilmiah dan matematika. Ini membantu pengguna memanipulasi dan memvisualisasikan data menggunakan berbagai perintah.
• NumPy adalah paket berbasis Python yang digunakan untuk komputasi ilmiah dan operasi matematika tingkat lanjut sambil menangani kumpulan data besar.
• Scikit-learn adalah pustaka Python yang kuat untuk pembelajaran mesin dan memiliki banyak alat pemodelan ML dan statistik.

Pengetahuan Matematika

Profesional AI bekerja secara ekstensif pada algoritme dan matematika terapan. Inilah sebabnya mengapa Anda harus memiliki keterampilan analitis dan pemecahan masalah yang kuat bersama dengan pengetahuan matematika sehingga Anda dapat memecahkan masalah AI secara efisien.

Keterampilan matematika seperti aljabar linier, statistik, probabilitas, grafik, teknik optimasi, dll, diinginkan. Anda dapat memanfaatkan keterampilan ini untuk memecahkan masalah dan membuat algoritme berdasarkan persyaratan.

• Aljabar linier: Aljabar linier dan abstrak membentuk dasar dari banyak bagian AI seperti pembelajaran mesin dan visi komputer. Ini melibatkan matriks, vektor, tensor, dan lain-lain.
• Statistik: Statistik adalah subjek penting lainnya yang perlu Anda kuasai jika Anda menginginkan karier yang cemerlang di AI dan ML. Ini melibatkan pengumpulan data, interpretasi, dan analisis. Ini bertepatan dengan ilmu data, tetapi Anda membutuhkan keterampilan statistik untuk memahami polanya.
• Probabilitas: Probabilitas adalah bagian penting dari kecerdasan buatan. Oleh karena itu, Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang probabilitas dan distribusi probabilitas untuk memulai AI dengan lancar. Ini dapat digunakan pada model diskriminatif dan generatif, mesin vektor pendukung, dll.
• Grafik: Mengetahui cara melihat grafik dan memahami apa yang disampaikannya diperlukan dalam AI. Ini adalah bagian integral dari AI, dan Anda akan terus-menerus dihadapkan untuk menganalisis data dengan melihat grafik yang berbeda.

Pembelajaran mesin

Machine Learning (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan. Ini adalah studi tentang algoritma berbasis komputer yang mampu mempelajari dan meningkatkan dirinya sendiri menggunakan data dan melalui pengalaman. Algoritme ML membuat model berdasarkan sampel data tertentu, yang disebut data pelatihan, untuk membuat keputusan dan prediksi.

Pengetahuan tentang ML diperlukan dalam kecerdasan buatan karena AI memberdayakan komputer atau sistem untuk berperilaku cerdas. ML adalah proses yang mengajarkan mesin untuk menjadi cerdas dan mengimplementasikan potensinya dalam tugas dan masalah waktu nyata.

ML digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk visi komputer, pemfilteran email, kedokteran, pengenalan suara, dan banyak lagi. Hal ini juga terkait dengan statistik komputasi untuk membuat prediksi yang akurat dengan bantuan komputer. Beberapa contoh ML sehari-hari adalah saran mesin pencari.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah cabang dari pembelajaran mesin dan ilmu data yang meniru bagaimana manusia memperoleh pengetahuan tertentu. Ini mencakup analitik dan statistik prediktif dan memanfaatkan lapisan yang berbeda untuk mendapatkan fitur yang lebih dalam dari suara atau gambar. Dengan lapisan yang lebih tinggi, detail akan lebih bernuansa.

Pembelajaran mendalam dapat mengotomatiskan analitik prediktif, dan algoritmenya disusun dalam hierarki dengan peningkatan abstraksi dan kompleksitas. Di sini, setiap algoritma mengimplementasikan transformasi non-linier ke inputnya. Selanjutnya, menggunakan pengetahuan yang diperoleh untuk membuat output atau model statistik. Ini akan terus berulang sampai outputnya mencapai akurasi tingkat yang diterima. Dengan demikian, akan ada banyak lapisan pemrosesan yang harus dilalui data untuk disempurnakan dan akurat.

Aplikasi : Pembelajaran mendalam memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang dan sangat bermanfaat bagi para ilmuwan data dalam mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis volume data yang sangat besar dengan mudah dan cepat. Beberapa aplikasinya adalah pengenalan wajah, pengenalan suara, memungkinkan penglihatan di mobil tanpa pengemudi, asisten virtual, dll.

Arsitektur Jaringan Saraf

Jaringan saraf adalah bagian dari Deep Learning dan terinspirasi oleh struktur otak manusia. Mereka adalah jaringan neuron buatan yang kompleks dan dikembangkan untuk memproses beberapa input untuk menghasilkan satu output. Jaringan saraf meniru perilaku otak manusia untuk memecahkan masalah yang kompleks. Mereka digunakan untuk kontrol adaptif, pemodelan prediktif, analisis regresi, pengenalan pola, pemrosesan data, dan aplikasi yang dapat dilatih.

Dalam arsitektur ini, data input melewati berbagai lapisan neuron buatan yang ditumpuk untuk menghasilkan output.

Aplikasi : Jaringan syaraf tiruan juga menemukan aplikasi di berbagai sektor seperti pemasaran, perawatan kesehatan, dan banyak lagi. Contohnya adalah pengenalan suara, kontrol kendaraan, permainan seperti catur atau balap, pengenalan urutan dan pola, diagnosis medis, penambangan data, aplikasi keuangan, pemfilteran spam email, dan banyak lagi.

Data Besar dan Komputasi Terdistribusi

Analisis prediktif dan data dalam AI melibatkan sejumlah besar kumpulan data yang membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih tinggi. Menggunakan sistem tunggal untuk mencapai komputasi semacam ini mungkin tidak cukup. Oleh karena itu, konsep seperti Big Data dan komputasi terdistribusi sangat membantu.

• Big Data adalah teknologi yang melibatkan penggalian, pengelolaan, dan analisis sejumlah besar data secara efisien. Data ini membutuhkan sumber daya komputasi yang tinggi dan menawarkan kekuatan statistik yang sangat baik. Ini digunakan dalam analisis perilaku pengguna, analisis prediktif, dan kebutuhan analitis lainnya yang melibatkan kumpulan data besar.
• Komputasi terdistribusi adalah cabang ilmu komputer yang melibatkan sistem terdistribusi yang komponennya terletak di berbagai komputer jaringan yang mengoordinasikan dan mengomunikasikan tindakan mereka dengan bertukar pesan. Aplikasinya adalah video game online multipemain, aplikasi peer-to-peer (P2P), dll.

Jadi, jika Anda menginginkan karier yang cemerlang di AI, akan sangat membantu jika Anda meningkatkan keterampilan diri Anda dengan teknologi ini. Big Data dan komputasi terdistribusi dapat membantu Anda mengembangkan produk dan layanan canggih berbasis AI. Anda juga dapat memperoleh pengetahuan tentang kerangka kerja seperti Hadoop, Apache Storm, Spark, dan Flink.

Teknik Pemrosesan Sinyal

Pemrosesan sinyal adalah keterampilan lain yang diinginkan yang mungkin dicari organisasi dalam profesional. Pembelajaran mesin melibatkan ekstraksi fitur untuk mengubah nilai piksel menjadi beberapa informasi yang bermakna. Dan untuk mencapai ini, Anda harus tahu bagaimana memecahkan masalah menggunakan teknik pemrosesan sinyal. Ini mungkin termasuk analisis frekuensi waktu, konvolusi, Analisis Fourier, dan konsep AI lainnya.

Pemrosesan sinyal adalah subbidang teknik elektro yang menekankan pada analisis, sintesis, dan modifikasi sinyal seperti sinyal gambar, gelombang suara, dan pengukuran ilmiah lainnya. Teknik ini meningkatkan efisiensi penyimpanan, transmisi, kualitas dan mendeteksi beberapa komponen dalam sinyal.

Aplikasi: Aplikasi pemrosesan sinyal adalah ekstraksi fitur seperti pengenalan suara dan pemahaman gambar, pemrosesan sinyal audio seperti dalam representasi musik atau ucapan, pemrosesan gambar di komputer dan kamera digital, pemrosesan video dalam gambar bergerak, komunikasi nirkabel, dan teknik pengkodean sumber seperti gambar. kompresi, kompresi video, dan kompresi audio.

Skrip Shell

Skrip shell mengacu pada program komputer yang dijalankan oleh penerjemah baris perintah yang disebut Unix shell. Bahasa skrip melibatkan berbagai dialek skrip shell. Beberapa operasi umum yang dilakukan skrip shell adalah manipulasi file, pencetakan teks, dan eksekusi program.

Skrip shell adalah komponen penting lain dari kecerdasan buatan yang digunakan untuk pengenalan pola. Ketika Anda memajukan karir Anda di AI, Anda akan sampai pada titik di mana sebagian besar pemrosesan data AI terjadi pada mesin berbasis Linux. Jadi, jika Anda tidak terbiasa dengan alat dan operasi UNIX dan perintah seperti SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, dll., akan sulit untuk bekerja dengan fungsi AI.

Oleh karena itu, akan sangat bagus untuk mempelajari tentang skrip shell dan memahami topik-topik ini untuk bekerja dengan baik dengan alat dan operasi berbasis Linux. Anda juga dapat mempelajari berbagai shell seperti KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell, dan banyak lagi.

Analisis Cluster

Analisis klaster adalah tugas mengelompokkan atau mengelompokkan objek. Ini dilakukan sedemikian rupa sehingga objek dalam suatu grup lebih mirip satu sama lain daripada objek di grup lain.

Pengelompokan dapat dilakukan dengan algoritma yang berbeda dalam hal komponennya dan seberapa efisien seseorang dapat menemukannya. Mengingat penggunaannya yang luas di berbagai sektor, Anda dapat mempelajari keterampilan pengelompokan ini dan mulai membangun karir Anda dalam kecerdasan buatan. Ini akan memberi Anda cakupan yang lebih luas, dan Anda dapat mengembangkan teknologi inovatif untuk berbagai industri dan bisnis.

Aplikasi : Digunakan dalam analisis data eksplorasi dan statistik untuk aplikasi seperti pengenalan pola, pengambilan informasi, analisis gambar, kompresi data, analisis gambar, analisis urutan, pembelajaran mesin, dan grafik komputer. Dalam ilmu komputer, pengelompokan digunakan dalam pengembangan perangkat lunak, deteksi anomali, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi. Aplikasi lainnya adalah medis, pemasaran, bisnis, pengelompokan hasil pencarian, analisis kejahatan, pendidikan, dan banyak lagi.

Jadi, semua yang dibahas di atas adalah keterampilan teknis yang perlu Anda kuasai jika Anda ingin membangun karir di bidang kecerdasan buatan.

Tapi ini bukan itu.

Bahkan jika Anda memiliki pengetahuan dan keahlian mendalam dalam teknologi dan keterampilan teknis ini, itu tidak akan dapat digunakan jika Anda tidak dapat menerapkannya dengan benar. Di sinilah soft skill berperan.

Keterampilan Lunak

Keterampilan lunak diperlukan di setiap bagian dari perjalanan profesional Anda. Anda harus memiliki keterampilan interpersonal yang diperlukan untuk bekerja secara efisien, mengelola segala sesuatu dengan mudah, menerapkan pengetahuan ke dalam tugas Anda dengan benar, dan berkolaborasi dengan baik dengan orang lain.

Keterampilan lunak akan membantu Anda menyampaikan pemikiran Anda dengan benar kepada tim, pemangku kepentingan, dan orang lain yang berkomunikasi dengan Anda. Anda juga dapat membuat keputusan yang lebih baik dengan cepat yang dapat menguntungkan proyek Anda dan tim secara keseluruhan.

Jadi, mari kita bicara tentang beberapa soft skill penting yang harus Anda kembangkan untuk menjadi profesional yang lebih baik, apa pun keahlian dan tingkat pengetahuan Anda.

Komunikasi

Keterampilan komunikasi selalu diinginkan dalam setiap profesi. Ini berarti kemampuan untuk mengkomunikasikan ide-ide Anda dengan jelas dan akurat kepada orang lain dengan menggunakan nada yang tepat dan sesuai dengan bahasa tubuh saat menyampaikan pesan Anda.

Anda harus menjadi komunikator yang baik sehingga Anda dapat mengomunikasikan ide-ide inovatif Anda dengan mudah dengan manajer dan rekan tim atau klien Anda. Tetapi jika Anda tidak memiliki keterampilan komunikasi, Anda dapat merasa kesulitan mengirim pesan Anda dan menjelaskan apa yang Anda inginkan.

Akibatnya, rekan-rekan Anda tidak akan memahami pesan Anda dan mungkin bingung pada poin-poin tertentu. Dan kemungkinan ide Anda tidak akan dipertimbangkan hanya karena Anda tidak dapat menyampaikan pesan Anda dengan benar.

Jadi, akan sangat membantu jika Anda dapat melatih keterampilan komunikasi Anda. Anda dapat mempraktikkannya dengan teman, anggota keluarga, atau kolega Anda atau mengikuti kursus untuk meningkatkan keterampilan Anda. Semakin banyak Anda berlatih, semakin Anda akan meningkatkan keterampilan komunikasi.

Pelajari dasar-dasar komunikasi bisnis untuk memastikan Anda menggunakan kata-kata yang tepat dan nada yang tepat saat menyampaikan pesan Anda. Anda juga dapat mempelajari gerakan tangan, bahasa tubuh, dan gerak tubuh yang tepat untuk berkomunikasi secara efektif dengan orang lain. Selain itu, Anda dapat mempelajari berbagai bahasa jika Anda berurusan dengan klien internasional. Ini akan menjadi bonus.

Pengambilan Keputusan

Keterampilan membuat keputusan sangat penting. Anda harus dapat membuat keputusan yang tepat pada waktu yang tepat untuk menyelamatkan tim dan proyek Anda dari bahaya atau kerumitan dan memastikan keberhasilan proyek Anda.

Proyek AI melibatkan banyak keterampilan analitis, statistik, dan prediksi, dan Anda harus dapat melakukan apa yang cocok untuk proyek Anda dan semua orang yang terlibat dalam tim. Anda harus memiliki keterampilan manajemen yang baik yang akan membantu Anda selama pengambilan keputusan. Ini membutuhkan pikiran yang tajam, mengada-ada, fokus, dan mata untuk detail.

Selanjutnya, Anda harus bisa menghitung risiko dan tantangan jika Anda membuat beberapa keputusan. Anda juga harus mengetahui konsekuensi dari keputusan tertentu dan bagaimana keputusan tersebut dapat memengaruhi tim dan proyek Anda. Oleh karena itu, semua keputusan Anda harus dibuat sedemikian rupa sehingga dapat memaksimalkan produktivitas dan keberhasilan proyek Anda, memastikan klien dan pelanggan Anda senang sambil meminimalkan risiko.

Berpikir Analitis

Berpikir analitis adalah soft skill yang harus dimiliki semua profesional AI. Anda harus dapat memahami dan merasakan masalah yang mungkin dihadapi pengguna dan memberikan solusi yang efektif.

Profesional AI harus memiliki keterampilan pemecahan masalah yang sangat baik, pemikiran analitis, dan pikiran yang ingin tahu untuk mengetahui lebih banyak, mempelajari lebih lanjut, dan menerapkan lebih banyak. Ini akan membantu Anda mengembangkan ide dan rencana inovatif yang dapat memecahkan masalah dan membangun teknologi mutakhir yang dapat bermanfaat bagi banyak orang. Anda juga harus bersemangat untuk meningkatkan keterampilan diri Anda dengan teknologi dan alat baru untuk membantu Anda saat merencanakan dan mengembangkan.

Kreativitas

Kreativitas adalah keterampilan yang menuntut yang harus dimiliki oleh para profesional AI. Anda harus menyusun ide-ide unik dan berpikir out of the box jika perlu. Faktanya, saat ini, ini adalah keterampilan yang sangat dicari di segala bidang. Dan jika Anda seorang profesional AI, Anda harus memilikinya.

Profesional AI harus datang dengan cara-cara kreatif untuk memecahkan masalah sedemikian rupa sehingga mudah, efektif, dan layak. Ini akan membantu Anda mengembangkan produk dan layanan unik dan membuatnya berguna bagi pengguna.

Kesimpulan: Masa Depan Profesional AI

Menurut LinkedIn, mempekerjakan profesional AI telah meningkat sebesar 32% sejak 2019 meskipun ada skenario serius akibat pandemi. Dan pertumbuhan ini terus melonjak karena permintaan akan aplikasi dan layanan yang didukung AI terus meningkat.

Sebuah laporan CNBC menyatakan bahwa gaji rata-rata ilmuwan data adalah US$ 100rb-130rb sedangkan gaji insinyur AI adalah US$124rb-150rb. Oleh karena itu, masa depan profesional AI tampak cerah. Dan jika Anda tertarik dengan bidang ini, sekaranglah saatnya untuk mulai membangun karir Anda di bidang tersebut. Anda dapat menjadi ilmuwan data, insinyur AI, insinyur ML, pengembang intelijen bisnis, dan mengejar pekerjaan terkait lainnya di AI.

Jadi, mulailah membangun karir Anda di AI dan kembangkan keterampilan teknis dan non-teknis yang dibahas di atas. Mereka akan membantu Anda meluncurkan karir Anda dengan lancar dan memastikan Anda melaju tinggi dengan kecepatan maksimum.

Semua yang terbaik!

Anda mungkin juga tertarik dengan Kursus Online untuk Belajar AI atau
Kursus online untuk mempelajari dasar-dasar Teknik Data.