As 14 principais habilidades exigidas para profissionais de IA

A inteligência artificial (IA) é o futuro e tem um grande potencial para transformar negócios, economias e sociedades.

Não é de admirar que a IA seja uma das habilidades mais procuradas no domínio da tecnologia que influenciou quase todos os setores, desde automóveis, manufatura e medicina até segurança cibernética, software e IoT.

As organizações estão aproveitando a IA rapidamente para criar aplicativos e serviços úteis e de ponta que podem melhorar a qualidade de vida, tornar as operações de negócios mais eficientes e reduzir as complexidades.

Em última análise, a demanda por IA continua a aumentar. De acordo com a SEMrush, o mercado global de IA atingirá US$ 190,61 bilhões até 2025.

Portanto, se você deseja construir uma carreira em IA, é o melhor momento para começar. Ele lhe dará perspectivas de carreira mais amplas e você poderá trabalhar com organizações de todo o mundo em projetos interessantes. Mas para isso, você deve ter os conjuntos de habilidades certas, tanto técnicas quanto não técnicas.

Neste artigo, apresentarei algumas das habilidades em IA que você pode aprender e se aprimorar para construir uma carreira brilhante em inteligência artificial.

Vamos começar.

Habilidades técnicas

Uma carreira em IA exige que os profissionais dominem algumas habilidades técnicas para fornecer uma base sólida. Então, vamos falar sobre algumas dessas habilidades técnicas.

Conhecimento do domínio

Conhecimento e especialização em inteligência artificial são necessários se você busca uma carreira em IA. Você deve ter experiência em redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc.

Ter conhecimento de domínio ajuda você a entender melhor o setor com riscos e desafios que você precisa enfrentar. Também o ajudará a desenvolver tecnologias inovadoras que podem enfrentar esses desafios. Você pode aplicar seu conhecimento para criar tecnologias e serviços habilitados para IA que podem, de alguma forma, melhorar a vida e apoiar os negócios.

Linguagens de programação

Conhecimento sólido e proficiência em linguagens de programação como Java, R, Python, C++, JavaScript, etc., são cruciais para todos os profissionais de IA. Você deve ser capaz de escrever código com base em suas necessidades e casos de uso.

• Python: Python é amplamente usado em IA e aprendizado de máquina devido à sua simplicidade, confiabilidade de código e execução mais rápida. Ele irá ajudá-lo a escrever algoritmos complexos e requer um código mínimo. Ele vem com muitas bibliotecas pré-fabricadas para computação avançada e computação científica.
• Java: Java também é amplamente usado em IA para implementar mapeadores e redutores, programação de inteligência, programação genética, algoritmos de pesquisa, redes neurais, soluções de ML e muito mais.
• R: Você precisa de R para computação estatística, análise numérica, aprendizado de máquina, redes neurais e muito mais. R permite coletar e organizar conjuntos de dados, aplicar ML e funções estatísticas e usar transformações de matrizes e álgebra linear para processamento de dados.
• C++: O bom e velho C++ é usado em IA para permitir programação procedural e manipulação de recursos de hardware. Você pode usá-lo para desenvolver sistemas operacionais, navegadores e videogames. Sua flexibilidade e funções orientadas a objetos o tornam altamente útil em IA.

Além disso, ajudaria se você também tivesse uma compreensão profunda da arquitetura do computador, estruturas de dados, algoritmos de otimização, gráficos, árvores e muito mais. E se você puder aprender mais de um idioma, pode ser uma vantagem adicional, pois você pode contribuir mais, pois as organizações enfatizam profissionais com várias habilidades.

Frameworks e bibliotecas: Além das linguagens de programação, você também deve entender vários frameworks e bibliotecas. Ele irá ajudá-lo a escrever código de qualidade em uma velocidade mais rápida. Alguns dos altamente úteis em IA são TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch e muito mais.

• O TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto com um conjunto abrangente e flexível de ferramentas, recursos da comunidade e bibliotecas para ajudar os pesquisadores a desenvolver aplicativos sofisticados baseados em ML com facilidade.
• SciPy é uma biblioteca Python de código aberto usada para resolver problemas científicos e matemáticos. Ele ajuda os usuários a manipular e visualizar dados usando vários comandos.
• NumPy é um pacote baseado em Python usado para computação científica e operações matemáticas avançadas enquanto lida com grandes conjuntos de dados.
• Scikit-learn é uma poderosa biblioteca Python para aprendizado de máquina e possui muitas ferramentas de ML e modelagem estatística.

Conhecimento matemático

Os profissionais de IA trabalham extensivamente em algoritmos e matemática aplicada. É por isso que você deve ter fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, juntamente com conhecimento matemático, para poder resolver problemas de IA com eficiência.

Habilidades matemáticas como álgebra linear, estatística, probabilidade, gráficos, técnicas de otimização, etc., são desejáveis. Você pode utilizar essas habilidades para resolver problemas e criar algoritmos com base nos requisitos.

• Álgebra linear: Álgebra linear e abstrata formam a base de muitas partes da IA, como aprendizado de máquina e visão computacional. Envolve matrizes, vetores, tensores e outros.
• Estatísticas: Estatística é outro assunto vital que você precisa dominar se quiser uma carreira brilhante em IA e ML. Envolve a coleta, interpretação e análise de dados. Coincide com a ciência de dados, mas você precisa de habilidades estatísticas para entender os padrões.
• Probabilidade: A probabilidade é uma parte essencial da inteligência artificial. Portanto, você deve possuir um conhecimento sólido de probabilidade e distribuição de probabilidade para ter um início tranquilo em IA. Pode ser usado nos modelos discriminativos e generativos, máquinas de vetores de suporte, etc.
• Gráfico: Saber olhar para gráficos e entender o que ele transmite é necessário em IA. É parte integrante da IA, e você estará constantemente exposto a analisar dados observando diferentes gráficos.

Aprendizado de máquina

Machine Learning (ML) é um subconjunto da inteligência artificial. É o estudo de algoritmos baseados em computador capazes de aprender e se aprimorar usando dados e por meio de experiências. Os algoritmos de ML criam modelos com base em uma amostra de dados específica, chamada de dados de treinamento, para tomar decisões e fazer previsões.

O conhecimento de ML é necessário em inteligência artificial, pois a IA capacita um computador ou sistema a se comportar de maneira inteligente. ML é um processo que ensina a máquina a ser inteligente e a implementar seu potencial em tarefas e problemas em tempo real.

O ML é usado em vários aplicativos, incluindo visão computacional, filtragem de e-mail, medicina, reconhecimento de fala e muito mais. Também está associado a estatísticas computacionais para fazer previsões precisas com a ajuda de computadores. Alguns dos exemplos cotidianos de ML são sugestões de mecanismos de pesquisa.

Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina e ciência de dados que imita como os humanos obtêm conhecimento específico. Ele inclui análises e estatísticas preditivas e aproveita diferentes camadas para obter recursos mais profundos de um som ou imagem. Com camadas mais altas, o detalhamento seria mais sutil.

O aprendizado profundo pode automatizar a análise preditiva e seus algoritmos são organizados em uma hierarquia de crescente abstração e complexidade. Aqui, cada algoritmo implementa uma transformação não linear em sua entrada. Em seguida, ele usa seu conhecimento adquirido para criar uma saída ou modelo estatístico. Ele continuará iterando até que sua saída atinja uma precisão do nível aceito. Assim, haverá muitas camadas de processamento pelas quais os dados precisam passar para serem refinados e precisos.

Aplicação : O aprendizado profundo tem uma ampla aplicação em vários campos e é altamente benéfico para os cientistas de dados na coleta, interpretação e análise de grandes volumes de dados com facilidade e velocidade. Algumas de suas aplicações são reconhecimento facial, reconhecimento de fala, habilitação de visão em carros autônomos, assistentes virtuais, etc.

Arquitetura de rede neural

As redes neurais fazem parte do Deep Learning e são inspiradas na estrutura do cérebro humano. Eles são uma rede de neurônios artificiais que são complexos e desenvolvidos para processar várias entradas para produzir uma saída. As redes neurais imitam o comportamento do cérebro humano para resolver problemas complexos. Eles são usados ​​para controle adaptativo, modelagem preditiva, análise de regressão, reconhecimento de padrões, processamento de dados e aplicativos treináveis.

Nesta arquitetura, os dados de entrada passam por várias camadas de neurônios artificiais empilhados para produzir a saída.

Aplicação : As redes neurais também encontram aplicações em diversos setores, como marketing, saúde e muito mais. Exemplos são reconhecimento de fala, controle de veículos, jogos como xadrez ou corrida, reconhecimento de sequência e padrão, diagnóstico médico, mineração de dados, aplicativos financeiros, filtragem de spam de e-mail e muito mais.

Big Data e Computação Distribuída

A análise preditiva e de dados em IA envolve um grande número de conjuntos de dados que precisam de recursos computacionais mais altos. Usar um único sistema para obter esse tipo de computação pode não ser suficiente. Portanto, conceitos como Big Data e computação distribuída são úteis.

• Big Data é uma tecnologia que envolve extrair, gerenciar e analisar uma enorme quantidade de dados de forma eficiente. Esses dados necessitam de altos recursos computacionais e oferecem excelente poder estatístico. Ele é usado em análise de comportamento do usuário, análise preditiva e outras necessidades analíticas envolvendo grandes conjuntos de dados.
• A computação distribuída é um ramo da ciência da computação que envolve sistemas distribuídos cujos componentes estão situados em vários computadores em rede coordenando e comunicando suas ações por meio da troca de mensagens. Seus aplicativos são videogames online para vários jogadores, aplicativos ponto a ponto (P2P), etc.

Então, se você quer uma carreira brilhante em IA, ajudaria se você se aprimorasse com essas tecnologias. Big Data e computação distribuída podem ajudá-lo a desenvolver produtos e serviços de última geração baseados em IA. Você também pode obter conhecimento de estruturas como Hadoop, Apache Storm, Spark e Flink.

Técnicas de Processamento de Sinal

O processamento de sinais é outra habilidade desejada que as organizações podem procurar nos profissionais. O aprendizado de máquina envolve a extração de recursos para transformar os valores de pixel em algumas informações significativas. E para conseguir isso, você deve saber resolver problemas usando técnicas de processamento de sinais. Pode incluir análise de tempo-frequência, convolução, análise de Fourier e outros conceitos de IA.

O processamento de sinal é um subcampo da engenharia elétrica que enfatiza a análise, a síntese e a modificação de sinais como sinais de imagem, ondas sonoras e outras medidas científicas. Essas técnicas aumentam a eficiência de armazenamento, transmissão, qualidade e detectam alguns componentes em um sinal.

Aplicações: As aplicações de processamento de sinal são extração de recursos como reconhecimento de fala e compreensão de imagem, processamento de sinal de áudio como música ou representação de fala, processamento de imagem em computadores e câmeras digitais, processamento de vídeo em imagens em movimento, comunicação sem fio e técnicas de codificação de fonte como imagem compressão, compressão de vídeo e compressão de áudio.

Script de shell

Shell scripting refere-se a um programa de computador executado por um interpretador de linha de comando chamado shell Unix. As linguagens de script envolvem vários dialetos de script de shell. Algumas operações comuns que os scripts de shell executam são manipulação de arquivos, impressão de texto e execução de programas.

O script de shell é outro componente vital da inteligência artificial usado para reconhecimento de padrões. Ao avançar em sua carreira em IA, você chegará ao ponto em que a maior parte do processamento de dados de IA ocorre em máquinas baseadas em Linux. Portanto, se você não estiver familiarizado com as ferramentas e operações do UNIX e comandos como SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., será um desafio trabalhar com funções de IA.

Portanto, seria ótimo aprender sobre scripts de shell e entender esses tópicos para trabalhar bem com ferramentas e operações baseadas em Linux. Você também pode aprender sobre diferentes shells, como KornShell, Powershell, shell tipo Perl, shell Z e muito mais.

Análise de cluster

A análise de cluster é a tarefa de agrupar ou agrupar objetos. É feito de tal forma que os objetos de um grupo são mais semelhantes entre si do que os de outro grupo.

O agrupamento pode ser feito por algoritmos que diferem em termos de seus componentes e quão eficientemente se pode encontrá-los. Dado seu amplo uso em vários setores, você pode aprender essa habilidade de clustering e começar a construir sua carreira em inteligência artificial. Ele lhe dará escopos mais amplos e você poderá desenvolver tecnologias inovadoras para vários setores e negócios.

Aplicação : É usado na análise exploratória e estatística de dados para aplicações como reconhecimento de padrões, recuperação de informações, análise de imagem, compressão de dados, análise de imagem, análise de sequência, aprendizado de máquina e computação gráfica. Na ciência da computação, o clustering é usado no desenvolvimento de software, detecção de anomalias, processamento de linguagem natural e muito mais. Suas outras aplicações são médica, marketing, negócios, agrupamento de resultados de pesquisa, análise de crimes, educação e muito mais.

Portanto, todos os itens discutidos acima foram habilidades técnicas que você precisa dominar se quiser construir uma carreira em inteligência artificial.

Mas não é isso.

Mesmo que você tenha profundo conhecimento e experiência nessas tecnologias e habilidades técnicas, dificilmente será usado se você não puder implementá-las adequadamente. É aqui que entram as soft skills.

Habilidades interpessoais

As soft skills são necessárias em todas as partes da sua jornada profissional. Você deve ter as habilidades interpessoais necessárias para trabalhar com eficiência, gerenciar tudo com facilidade, implementar o conhecimento em suas tarefas corretamente e colaborar bem com os outros.

As habilidades sociais ajudarão você a transmitir seus pensamentos adequadamente para sua equipe, partes interessadas e outras pessoas com quem você se comunica. Você também pode tomar decisões melhores rapidamente que podem beneficiar seu projeto e toda a equipe.

Então, vamos falar sobre algumas das soft skills essenciais que você deve desenvolver para se tornar um profissional melhor, independentemente da sua experiência e nível de conhecimento.

Comunicação

Habilidades de comunicação são sempre desejáveis ​​em todas as profissões. Significa a capacidade de comunicar de forma clara e precisa suas ideias para os outros usando um tom adequado e adequado, juntamente com a linguagem corporal, ao entregar sua mensagem.

Você precisa ser um bom comunicador para poder comunicar suas ideias inovadoras sem esforço com seus gerentes e colegas de equipe ou clientes. Mas se você não tiver habilidades de comunicação, poderá sentir problemas para enviar sua mensagem e explicar o que deseja.

Como resultado, seus colegas não entenderão sua mensagem e poderão ficar confusos em pontos específicos. E as chances são de que suas ideias não serão consideradas apenas porque você não conseguiu entregar sua mensagem corretamente.

Então, seria útil se você pudesse trabalhar em suas habilidades de comunicação. Você pode praticar com seus amigos, familiares ou colegas ou fazer um curso para melhorar suas habilidades. Quanto mais você praticar, mais você melhorará nas habilidades de comunicação.

Aprenda os fundamentos da comunicação empresarial para garantir que você use as palavras certas e o tom correto ao entregar sua mensagem. Você também pode aprender os movimentos das mãos, a linguagem corporal e os gestos adequados para se comunicar efetivamente com os outros. Além disso, você pode aprender vários idiomas se lidar com clientes internacionais. Este será um bônus.

Tomando uma decisão

As habilidades de tomada de decisão são altamente cruciais. Você deve ser capaz de tomar as decisões certas no momento certo para salvar sua equipe e projeto de qualquer dano ou aborrecimento e garantir o sucesso de seus projetos.

Os projetos de IA envolvem muitas habilidades analíticas, estatísticas e previsões, e você deve ser capaz de fazer o que é adequado para o seu projeto e todos os envolvidos na equipe. Você deve ter boas habilidades de gerenciamento que o ajudarão durante a tomada de decisões. Requer uma mente afiada e rebuscada, foco e atenção aos detalhes.

Além disso, você deve ser capaz de calcular os riscos e desafios se tomar algumas decisões. Você também deve conhecer as consequências de certas decisões e como elas podem afetar sua equipe e seu projeto. Portanto, todas as suas decisões devem ser tomadas de forma a maximizar a produtividade e o sucesso de seus projetos, garantindo que seus clientes e clientes estejam satisfeitos e minimizando os riscos.

Pensamento analítico

O pensamento analítico é uma soft skill obrigatória para todos os profissionais de IA. Você deve ser capaz de entender e sentir os problemas que os usuários podem estar enfrentando e encontrar uma solução eficaz.

Os profissionais de IA devem ter excelentes habilidades de resolução de problemas, pensamento analítico e uma mente curiosa para saber mais, aprender mais e implementar mais. Ele irá ajudá-lo a desenvolver ideias e planos inovadores que podem resolver um problema e construir tecnologias de ponta que podem beneficiar as pessoas. Você também deve estar ansioso para se aprimorar com novas tecnologias e ferramentas para ajudá-lo durante o planejamento e desenvolvimento.

Criatividade

A criatividade é uma habilidade exigente que os profissionais de IA devem ter. Você deve criar ideias únicas e pensar fora da caixa, se necessário. De fato, hoje em dia, é uma habilidade muito procurada em todos os campos. E se você é um profissional de IA, deve tê-lo.

Os profissionais de IA devem apresentar maneiras criativas de resolver um problema de maneira fácil, eficaz e viável. Ele irá ajudá-lo a desenvolver produtos e serviços exclusivos e torná-los úteis para os usuários.

Conclusão: o futuro dos profissionais de IA

Segundo o LinkedIn, a contratação de profissionais de IA aumentou 32% desde 2019, apesar dos graves cenários devido à pandemia. E esse crescimento continua a aumentar à medida que a demanda por aplicativos e serviços baseados em IA está aumentando.

Um relatório da CNBC afirma que o salário médio dos cientistas de dados é de US$ 100 mil a US$ 130 mil, enquanto o dos engenheiros de IA é de US$ 124 mil a US$ 150 mil. Portanto, o futuro dos profissionais de IA parece brilhante. E se você está interessado neste campo, agora é a hora de começar a construir sua carreira em torno dele. Você pode se tornar um cientista de dados, engenheiro de IA, engenheiro de ML, desenvolvedor de inteligência de negócios e buscar outros trabalhos relacionados em IA.

Portanto, comece a construir sua carreira em IA e desenvolva as habilidades técnicas e não técnicas discutidas acima. Eles irão ajudá-lo a lançar sua carreira sem problemas e garantir que você propulsione alto com velocidade máxima.

Tudo de bom!

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