Le 14 migliori competenze richieste per i professionisti dell'IA

L'intelligenza artificiale (AI) è il futuro e ha un grande potenziale per trasformare le imprese, le economie e le società.

Non c'è da stupirsi che l'intelligenza artificiale sia una delle competenze più ricercate nel dominio tecnologico che ha influenzato quasi tutti i settori, dall'automobilistico, manifatturiero e medico alla sicurezza informatica, al software e all'IoT.

Le organizzazioni stanno sfruttando rapidamente l'IA per creare applicazioni e servizi utili e all'avanguardia in grado di migliorare la qualità della vita, rendere più efficienti le operazioni aziendali e ridurre le complessità.

Infine, la domanda di IA continua ad aumentare. Secondo SEMrush, il mercato globale dell'IA raggiungerà i 190,61 miliardi di dollari entro il 2025.

Quindi, se vuoi costruire una carriera nell'IA, è il momento migliore per iniziare. Ti darà prospettive di carriera più ampie e potrai lavorare con organizzazioni di tutto il mondo su progetti entusiasmanti. Ma per questo, devi avere le giuste abilità, sia tecniche che non.

In questo articolo, ti presenterò alcune delle abilità richieste nell'IA che puoi apprendere e potenziarti per costruire una brillante carriera nell'intelligenza artificiale.

Iniziamo.

Abilità tecniche

Una carriera nell'IA richiede ai professionisti di padroneggiare alcune abilità tecniche per darti una base solida. Quindi, parliamo di alcune di queste abilità tecniche.

Conoscenza del dominio

Conoscenza e specializzazione in intelligenza artificiale sono necessarie se cerchi una carriera nell'IA. Devi avere esperienza in reti neurali, machine learning, deep learning, ecc.

La conoscenza del dominio ti aiuta a comprendere meglio il settore con i rischi e le sfide che devi affrontare. Ti aiuterà anche a sviluppare tecnologie innovative in grado di affrontare queste sfide. Puoi applicare le tue conoscenze per creare tecnologie e servizi abilitati all'intelligenza artificiale che possono in qualche modo migliorare la vita e supportare le aziende.

Linguaggi di programmazione

Una solida conoscenza e competenza nei linguaggi di programmazione come Java, R, Python, C++, JavaScript, ecc., sono fondamentali per ogni professionista dell'IA. Devi essere in grado di scrivere codice in base alle tue esigenze e ai casi d'uso.

• Python: Python è ampiamente utilizzato nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico grazie alla sua semplicità, affidabilità del codice ed esecuzione più rapida. Ti aiuterà a scrivere algoritmi complessi e richiede un codice minimo. Viene fornito con molte librerie predefinite per l'elaborazione avanzata e il calcolo scientifico.
• Java: Java è anche ampiamente utilizzato nell'IA per l'implementazione di mappatori e riduttori, programmazione di intelligence, programmazione genetica, algoritmi di ricerca, reti neurali, soluzioni ML e altro ancora.
• R: Hai bisogno di R per il calcolo statistico, l'analisi numerica, l'apprendimento automatico, le reti neurali e altro ancora. R consente di raccogliere e organizzare set di dati, applicare ML e funzioni statistiche e utilizzare trasformazioni matriciali e algebra lineare per l'elaborazione dei dati.
• C++: il buon vecchio C++ viene utilizzato nell'IA per abilitare la programmazione procedurale e la manipolazione delle risorse hardware. Puoi usarlo per sviluppare sistemi operativi, browser e videogiochi. La sua flessibilità e le funzioni orientate agli oggetti lo rendono molto utile nell'IA.

Inoltre, sarebbe utile avere anche una profonda conoscenza dell'architettura del computer, delle strutture dei dati, degli algoritmi di ottimizzazione, dei grafici, degli alberi e altro ancora. E se puoi imparare più di una lingua, può essere un ulteriore vantaggio in quanto puoi contribuire di più poiché le organizzazioni enfatizzano i professionisti con competenze multiple.

Framework e librerie: oltre ai linguaggi di programmazione, devi anche comprendere vari framework e librerie. Ti aiuterà a scrivere codice di qualità a una velocità maggiore. Alcuni dei più utili nell'IA sono TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch e altri.

• TensorFlow è una piattaforma di machine learning open source con un set completo e flessibile di strumenti, risorse della community e librerie per aiutare i ricercatori a sviluppare facilmente applicazioni sofisticate basate su ML.
• SciPy è una libreria Python open source utilizzata per risolvere problemi scientifici e matematici. Aiuta gli utenti a manipolare e visualizzare i dati utilizzando vari comandi.
• NumPy è un pacchetto basato su Python utilizzato per il calcolo scientifico e le operazioni matematiche avanzate durante la gestione di enormi set di dati.
• Scikit-learn è una potente libreria Python per l'apprendimento automatico e ha molti strumenti di modellazione statistica e ML.

Conoscenza matematica

I professionisti dell'IA lavorano ampiamente su algoritmi e matematica applicata. Questo è il motivo per cui devi avere forti capacità analitiche e di risoluzione dei problemi insieme a conoscenze matematiche in modo da poter risolvere efficacemente i problemi di IA.

Sono auspicabili competenze matematiche come algebra lineare, statistica, probabilità, grafici, tecniche di ottimizzazione, ecc. Puoi utilizzare queste abilità per risolvere problemi e creare algoritmi basati sui requisiti.

• Algebra lineare: l'algebra lineare e astratta costituisce la base di molte parti dell'IA come l'apprendimento automatico e la visione artificiale. Coinvolge matrici, vettori, tensori e altri.
• Statistiche: la statistica è un'altra materia vitale che devi padroneggiare se vuoi una brillante carriera in AI e ML. Implica la raccolta, l'interpretazione e l'analisi dei dati. Coincide con la scienza dei dati, ma sono necessarie competenze statistiche per comprendere i modelli.
• Probabilità: la probabilità è una parte essenziale dell'intelligenza artificiale. Quindi, devi possedere una solida conoscenza della probabilità e della distribuzione di probabilità per iniziare senza intoppi nell'IA. Può essere utilizzato sui modelli discriminativi e generativi, macchine vettoriali di supporto, ecc.
• Grafico: nell'IA è necessario sapere come guardare i grafici e capire cosa comunica. È parte integrante dell'IA e sarai costantemente esposto all'analisi dei dati guardando diversi grafici.

Apprendimento automatico

Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. È lo studio di algoritmi basati su computer in grado di apprendere e migliorarsi utilizzando i dati e attraverso le esperienze. Gli algoritmi ML creano modelli basati su un particolare campione di dati, chiamato dati di addestramento, per prendere decisioni e fare previsioni.

La conoscenza del ML è necessaria nell'intelligenza artificiale poiché l'IA consente a un computer o un sistema di comportarsi in modo intelligente. Il ML è un processo che insegna alla macchina ad essere intelligente e ad implementare il suo potenziale in attività e problemi in tempo reale.

ML viene utilizzato in varie applicazioni, tra cui visione artificiale, filtraggio e-mail, medicina, riconoscimento vocale e altro ancora. È anche associato alle statistiche computazionali per fare previsioni accurate con l'aiuto dei computer. Alcuni degli esempi quotidiani di ML sono suggerimenti sui motori di ricerca.

Apprendimento approfondito

Il deep learning è una branca dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati che imita il modo in cui gli esseri umani acquisiscono conoscenze specifiche. Include analisi e statistiche predittive e sfrutta diversi livelli per ottenere funzionalità più profonde da un suono o un'immagine. Con livelli più alti, i dettagli sarebbero più sfumati.

Il deep learning può automatizzare l'analisi predittiva e i suoi algoritmi sono organizzati in una gerarchia di crescente astrazione e complessità. Qui, ogni algoritmo implementa una trasformazione non lineare al suo input. Successivamente, utilizza le conoscenze acquisite per creare un output o un modello statistico. Continuerà a scorrere fino a quando il suo output non avrà raggiunto un'accuratezza del livello accettato. Pertanto, ci saranno molti livelli di elaborazione che i dati devono attraversare per essere perfezionati e accurati.

Applicazione : il deep learning ha un'ampia applicazione in vari campi ed è estremamente vantaggioso per i data scientist nella raccolta, nell'interpretazione e nell'analisi di enormi volumi di dati con facilità e velocità. Alcune delle sue applicazioni sono riconoscimento facciale, riconoscimento vocale, abilitazione della visione in auto senza conducente, assistenti virtuali, ecc.

Architettura della rete neurale

Le reti neurali fanno parte del Deep Learning e si ispirano alla struttura del cervello umano. Sono una rete di neuroni artificiali complessi e sviluppati per elaborare diversi input per produrre un output. Le reti neurali imitano il comportamento del cervello umano per risolvere problemi complessi. Sono utilizzati per il controllo adattivo, la modellazione predittiva, l'analisi di regressione, il riconoscimento di modelli, l'elaborazione dei dati e le applicazioni addestrabili.

In questa architettura, i dati di input passano attraverso vari strati di neuroni artificiali impilati per produrre l'output.

Applicazione : le reti neurali trovano applicazioni anche in vari settori come marketing, assistenza sanitaria e altro ancora. Esempi sono il riconoscimento vocale, il controllo del veicolo, il gioco come gli scacchi o le corse, il riconoscimento di sequenze e schemi, la diagnosi medica, l'estrazione di dati, le applicazioni finanziarie, il filtraggio dello spam e-mail e altro ancora.

Big Data e calcolo distribuito

L'analisi predittiva e dei dati nell'IA coinvolge un gran numero di set di dati che richiedono risorse computazionali più elevate. L'utilizzo di un unico sistema per ottenere questo tipo di calcolo potrebbe non essere sufficiente. Pertanto, concetti come Big Data e calcolo distribuito sono utili.

• I Big Data sono una tecnologia che prevede l'estrazione, la gestione e l'analisi efficiente di un'enorme quantità di dati. Questi dati richiedono elevate risorse di calcolo e offrono un'eccellente potenza statistica. Viene utilizzato nell'analisi del comportamento degli utenti, nell'analisi predittiva e in altre esigenze analitiche che coinvolgono grandi set di dati.
• L'informatica distribuita è una branca dell'informatica che coinvolge sistemi distribuiti i cui componenti sono situati su vari computer in rete che coordinano e comunicano le loro azioni scambiandosi messaggi. Le sue applicazioni sono videogiochi online multiplayer, applicazioni peer-to-peer (P2P), ecc.

Quindi, se vuoi una brillante carriera nell'IA, ti aiuterebbe se ti rafforzi con queste tecnologie. I big data e l'elaborazione distribuita possono aiutarti a sviluppare prodotti e servizi all'avanguardia basati sull'intelligenza artificiale. Puoi anche acquisire conoscenze su framework come Hadoop, Apache Storm, Spark e Flink.

Tecniche di elaborazione del segnale

L'elaborazione del segnale è un'altra abilità desiderata che le organizzazioni possono cercare nei professionisti. L'apprendimento automatico prevede l'estrazione di funzionalità per trasformare i valori dei pixel in alcune informazioni significative. E per raggiungere questo obiettivo, devi sapere come risolvere i problemi utilizzando le tecniche di elaborazione del segnale. Può includere analisi tempo-frequenza, convoluzione, analisi di Fourier e altri concetti di intelligenza artificiale.

L'elaborazione del segnale è un sottocampo dell'ingegneria elettrica che enfatizza l'analisi, la sintesi e la modifica di segnali come segnali di immagine, onde sonore e altre misurazioni scientifiche. Queste tecniche migliorano l'efficienza di archiviazione, la trasmissione, la qualità e rilevano alcuni componenti in un segnale.

Applicazioni: le applicazioni dell'elaborazione del segnale sono l'estrazione di funzionalità come il riconoscimento vocale e la comprensione delle immagini, l'elaborazione del segnale audio come nella rappresentazione musicale o vocale, l'elaborazione delle immagini nei computer e nelle fotocamere digitali, l'elaborazione video nelle immagini in movimento, la comunicazione wireless e le tecniche di codifica della sorgente come le immagini compressione, compressione video e compressione audio.

Script di shell

Lo scripting della shell si riferisce a un programma per computer eseguito da un interprete della riga di comando chiamato Unix shell. I linguaggi di scripting coinvolgono vari dialetti di script di shell. Alcune operazioni comuni eseguite dagli script di shell sono la manipolazione dei file, la stampa di testo e l'esecuzione del programma.

Lo scripting della shell è un'altra componente vitale dell'intelligenza artificiale utilizzata per il riconoscimento dei modelli. Quando avanzerai nella tua carriera nell'IA, arriverai al punto in cui la maggior parte dell'elaborazione dei dati dell'IA avviene su macchine basate su Linux. Quindi, se non hai familiarità con gli strumenti UNIX e le operazioni e comandi come SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, ecc., sarà difficile lavorare con le funzioni AI.

Quindi, sarebbe fantastico conoscere lo scripting della shell e imparare a usare questi argomenti per funzionare bene con strumenti e operazioni basati su Linux. Puoi anche conoscere diverse shell come KornShell, Powershell, shell simile a Perl, shell Z e altro.

Analisi di gruppo

L'analisi del cluster è il compito di raggruppare o raggruppare oggetti. È fatto in modo tale che gli oggetti in un gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli in un altro gruppo.

Il clustering può essere eseguito da algoritmi che differiscono in termini di componenti e di quanto efficientemente si possano trovare. Dato il suo ampio utilizzo in vari settori, puoi apprendere questa abilità di clustering e iniziare a costruire la tua carriera nell'intelligenza artificiale. Ti offrirà ambiti più ampi e potrai sviluppare tecnologie innovative per vari settori e aziende.

Applicazione : viene utilizzato nell'analisi esplorativa e statistica dei dati per applicazioni come riconoscimento di modelli, recupero di informazioni, analisi di immagini, compressione di dati, analisi di immagini, analisi di sequenze, apprendimento automatico e computer grafica. In informatica, il clustering viene utilizzato nello sviluppo di software, nel rilevamento di anomalie, nell'elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. Le sue altre applicazioni sono mediche, marketing, affari, raggruppamento dei risultati di ricerca, analisi della criminalità, istruzione e altro ancora.

Quindi, tutto quanto sopra discusso erano abilità tecniche che devi padroneggiare se vuoi costruire una carriera nell'intelligenza artificiale.

Ma non è questo.

Anche se hai una profonda conoscenza ed esperienza in queste tecnologie e abilità tecniche, difficilmente verrebbero utilizzate se non riuscissi a implementarle correttamente. È qui che entrano in gioco le soft skill.

Abilità morbide

Le competenze trasversali sono necessarie in ogni parte del tuo percorso professionale. Devi avere le capacità interpersonali richieste per lavorare in modo efficiente, gestire tutto con facilità, implementare correttamente le conoscenze nei tuoi compiti e collaborare bene con gli altri.

Le competenze trasversali ti aiuteranno a trasmettere correttamente i tuoi pensieri al tuo team, alle parti interessate e agli altri con cui comunichi. Puoi anche prendere decisioni migliori rapidamente che possono avvantaggiare il tuo progetto e il team in generale.

Quindi, parliamo di alcune delle competenze trasversali essenziali che devi sviluppare per diventare un professionista migliore, indipendentemente dalla tua esperienza e livello di conoscenza.

Comunicazione

Le capacità di comunicazione sono sempre desiderabili in ogni professione. Significa la capacità di comunicare in modo chiaro e accurato le tue idee agli altri usando un tono corretto e adatto insieme al linguaggio del corpo mentre trasmette il tuo messaggio.

Devi essere un buon comunicatore in modo da poter comunicare le tue idee innovative senza sforzo con i tuoi manager e compagni di squadra o clienti. Ma se ti mancano le capacità comunicative, puoi avere difficoltà a inviare il tuo messaggio e spiegare cosa vuoi.

Di conseguenza, i tuoi colleghi non capiranno il tuo messaggio e potrebbero essere confusi in punti specifici. Ed è probabile che le tue idee non vengano prese in considerazione solo perché non sei riuscito a consegnare correttamente il tuo messaggio.

Quindi, sarebbe utile se potessi lavorare sulle tue capacità di comunicazione. Puoi esercitarti con i tuoi amici, familiari o colleghi o seguire un corso per migliorare le tue abilità. Più ti eserciti, più migliorerai le capacità di comunicazione.

Impara le basi della comunicazione aziendale per assicurarti di usare le parole giuste e il tono corretto durante la trasmissione del tuo messaggio. Puoi anche imparare i movimenti delle mani, il linguaggio del corpo e i gesti corretti per comunicare efficacemente con gli altri. Inoltre, puoi imparare più lingue se hai a che fare con clienti internazionali. Questo sarà un bonus.

Il processo decisionale

Le capacità decisionali sono estremamente cruciali. Devi essere in grado di prendere le decisioni giuste al momento giusto per salvare il tuo team e il tuo progetto da qualsiasi danno o seccatura e garantire il successo dei tuoi progetti.

I progetti di intelligenza artificiale implicano molte capacità analitiche, statistiche e previsioni e devi essere in grado di fare ciò che è adatto al tuo progetto e a tutte le persone coinvolte nel team. Devi avere buone capacità di gestione che ti aiuteranno durante il processo decisionale. Richiede una mente acuta e inverosimile, concentrazione e un occhio per i dettagli.

Inoltre, devi essere in grado di calcolare i rischi e le sfide se prendi alcune decisioni. Devi anche conoscere le conseguenze di determinate decisioni e come possono influenzare il tuo team e il tuo progetto. Pertanto, tutte le tue decisioni devono essere prese in modo tale da massimizzare la produttività e il successo dei tuoi progetti, assicurando che i tuoi clienti e clienti siano felici riducendo al minimo i rischi.

Pensiero analitico

Il pensiero analitico è una soft skill indispensabile per tutti i professionisti dell'IA. Devi essere in grado di capire e sentire i problemi che gli utenti potrebbero dover affrontare e trovare una soluzione efficace.

I professionisti dell'IA devono avere eccellenti capacità di risoluzione dei problemi, pensiero analitico e una mente curiosa per saperne di più, imparare di più e implementare di più. Ti aiuterà a sviluppare idee e piani innovativi in ​​grado di risolvere un problema e creare tecnologie all'avanguardia che possono avvantaggiare le persone. Devi anche essere desideroso di perfezionarti con nuove tecnologie e strumenti per aiutarti durante la pianificazione e lo sviluppo.

Creatività

La creatività è un'abilità impegnativa che i professionisti dell'IA devono possedere. Devi escogitare idee uniche e pensare fuori dagli schemi, se necessario. Essa, infatti, oggigiorno, è una competenza molto ricercata in ogni campo. E se sei un professionista dell'IA, devi averlo.

I professionisti dell'IA devono trovare modi creativi per risolvere un problema in modo che sia facile, efficace e fattibile. Ti aiuterà a sviluppare prodotti e servizi unici e a renderli utili per gli utenti.

Conclusione: il futuro dei professionisti dell'IA

Secondo LinkedIn, l'assunzione di professionisti dell'IA è aumentata del 32% dal 2019 nonostante i gravi scenari dovuti alla pandemia. E questa crescita continua a crescere mentre la domanda di applicazioni e servizi basati sull'intelligenza artificiale è in aumento.

Un rapporto della CNBC afferma che lo stipendio medio dei data scientist è di 100.000-130.000 dollari, mentre quello degli ingegneri di intelligenza artificiale è di 124.000-150.000 dollari. Quindi, il futuro dei professionisti dell'IA sembra luminoso. E se sei interessato a questo campo, ora è il momento di iniziare a costruire la tua carriera attorno ad esso. Puoi diventare un data scientist, un ingegnere AI, un ingegnere ML, uno sviluppatore di business intelligence e svolgere altri lavori correlati nell'IA.

Quindi, inizia a costruire la tua carriera nell'IA e sviluppa le competenze tecniche e non tecniche discusse sopra. Ti aiuteranno a lanciare la tua carriera senza intoppi e ad assicurarti di spingerti in alto con la massima velocità.

Ti auguro il meglio!

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