14 самых востребованных навыков, необходимых специалистам по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект (ИИ) — это будущее, и он обладает огромным потенциалом для преобразования бизнеса, экономики и общества.

Неудивительно, что ИИ является одним из самых востребованных навыков в технологической сфере, который повлиял практически на все отрасли: от автомобилей, производства и медицины до кибербезопасности, программного обеспечения и Интернета вещей.

Организации быстро используют ИИ для создания полезных, передовых приложений и услуг, которые могут улучшить качество жизни, сделать бизнес-операции более эффективными и упростить.

В конечном итоге спрос на ИИ продолжает расти. По данным SEMrush, к 2025 году мировой рынок ИИ достигнет 190,61 миллиарда долларов.

Итак, если вы хотите построить карьеру в сфере ИИ, сейчас самое время начать. Это даст вам более широкие карьерные перспективы, и вы сможете работать с организациями со всего мира над интересными проектами. Но для этого у вас должны быть правильные наборы навыков, как технических, так и нетехнических.

В этой статье я познакомлю вас с некоторыми востребованными навыками в области искусственного интеллекта, которым вы можете научиться и повысить свою квалификацию, чтобы построить блестящую карьеру в области искусственного интеллекта.

Давайте начнем.

Технические навыки

Карьера в области искусственного интеллекта требует, чтобы профессионалы овладели некоторыми техническими навыками, чтобы дать вам прочную основу. Итак, давайте поговорим о некоторых из этих технических навыков.

Базовые знания

Знания и специализация в области искусственного интеллекта необходимы, если вы ищете карьеру в области ИИ. Вы должны иметь опыт работы с нейронными сетями, машинным обучением, глубоким обучением и т. д.

Знание предметной области поможет вам лучше понять отрасль с учетом рисков и проблем, которые необходимо решить. Это также поможет вам разработать инновационные технологии, способные решить эти проблемы. Вы можете применить свои знания для создания технологий и сервисов с поддержкой ИИ, которые могут каким-то образом улучшить жизнь и поддержать бизнес.

Языки программирования

Хорошее знание и владение языками программирования, такими как Java, R, Python, C++, JavaScript и т. д., имеют решающее значение для каждого специалиста по искусственному интеллекту. Вы должны уметь писать код на основе ваших потребностей и вариантов использования.

• Python: Python широко используется в ИИ и машинном обучении из-за его простоты, надежности кода и более быстрого выполнения. Это поможет вам написать сложные алгоритмы и требует минимального кода. Он поставляется со многими готовыми библиотеками для продвинутых вычислений и научных вычислений.
• Java: Java также широко используется в ИИ для реализации картографов и редукторов, интеллектуального программирования, генетического программирования, алгоритмов поиска, нейронных сетей, решений машинного обучения и многого другого.
• R: вам нужен R для статистических вычислений, численного анализа, машинного обучения, нейронных сетей и многого другого. R позволяет собирать и систематизировать наборы данных, применять машинное обучение и статистические функции, а также использовать матричные преобразования и линейную алгебру для обработки данных.
• C++: старый добрый C++ используется в ИИ для процедурного программирования и управления аппаратными ресурсами. Вы можете использовать его для разработки операционных систем, браузеров и видеоигр. Его гибкость и объектно-ориентированные функции делают его очень полезным для ИИ.

Кроме того, было бы полезно, если бы вы также хорошо разбирались в компьютерной архитектуре, структурах данных, алгоритмах оптимизации, графах, деревьях и многом другом. И если вы можете выучить более одного языка, это может быть дополнительным преимуществом, поскольку вы можете внести больший вклад, поскольку организации уделяют особое внимание профессионалам с несколькими навыками.

Фреймворки и библиотеки. Помимо языков программирования, вы также должны разбираться в различных фреймворках и библиотеках. Это поможет вам писать качественный код на более высокой скорости. Некоторые из очень полезных для ИИ — это TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch и другие.

• TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, включающая всеобъемлющий и гибкий набор инструментов, ресурсов сообщества и библиотек, которые помогают исследователям с легкостью разрабатывать сложные приложения на основе машинного обучения.
• SciPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для решения научных и математических задач. Это помогает пользователям манипулировать и визуализировать данные с помощью различных команд.
• NumPy — это пакет на основе Python, используемый для научных вычислений и сложных математических операций при обработке массивных наборов данных.
• Scikit-learn — это мощная библиотека Python для машинного обучения, которая содержит множество инструментов машинного обучения и статистического моделирования.

Математические знания

Специалисты по ИИ активно работают над алгоритмами и прикладной математикой. Вот почему вы должны обладать сильными аналитическими навыками и навыками решения проблем, а также математическими знаниями, чтобы вы могли эффективно решать проблемы ИИ.

Желательны математические навыки, такие как линейная алгебра, статистика, вероятность, графики, методы оптимизации и т. д. Вы можете использовать эти навыки для решения проблем и создания алгоритмов на основе требований.

• Линейная алгебра. Линейная и абстрактная алгебра составляют основу многих частей ИИ, таких как машинное обучение и компьютерное зрение. Он включает в себя матрицы, векторы, тензоры и другие.
• Статистика: статистика — еще один жизненно важный предмет, который вам нужно освоить, если вы хотите сделать блестящую карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он включает в себя сбор данных, интерпретацию и анализ. Это совпадает с наукой о данных, но вам нужны статистические навыки, чтобы понять закономерности.
• Вероятность: Вероятность является неотъемлемой частью искусственного интеллекта. Следовательно, вы должны обладать хорошими знаниями о вероятности и распределении вероятностей, чтобы иметь плавный старт в ИИ. Его можно использовать в дискриминативных и генеративных моделях, машинах опорных векторов и т. Д.
• График: Знание того, как смотреть на графики и понимать, что они передают, необходимо в ИИ. Это неотъемлемая часть ИИ, и вы будете постоянно подвергаться анализу данных, просматривая различные графики.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это разновидность искусственного интеллекта. Это изучение компьютерных алгоритмов, способных учиться и совершенствоваться, используя данные и опыт. Алгоритмы машинного обучения создают модели на основе определенного образца данных, называемого обучающими данными, для принятия решений и прогнозов.

Знание ML необходимо в искусственном интеллекте, поскольку AI позволяет компьютеру или системе вести себя разумно. ML — это процесс, который учит машину быть разумной и реализовывать свой потенциал в задачах и проблемах в реальном времени.

Машинное обучение используется в различных приложениях, включая компьютерное зрение, фильтрацию электронной почты, медицину, распознавание речи и многое другое. Это также связано с вычислительной статистикой, позволяющей делать точные прогнозы с помощью компьютеров. Некоторые из повседневных примеров машинного обучения — это предложения поисковых систем.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это отрасль машинного обучения и науки о данных, которая имитирует то, как люди получают определенные знания. Он включает прогнозную аналитику и статистику и использует различные уровни для получения более глубоких характеристик звука или изображения. С более высокими слоями детализация будет более тонкой.

Глубокое обучение может автоматизировать прогностическую аналитику, а его алгоритмы расположены в иерархии с возрастающей абстракцией и сложностью. Здесь каждый алгоритм реализует нелинейное преобразование на входе. Затем он использует полученные знания для создания выходной или статистической модели. Он будет продолжать повторяться до тех пор, пока его выходные данные не достигнут приемлемого уровня точности. Таким образом, будет много уровней обработки, через которые данные должны пройти, чтобы быть уточненными и точными.

Применение : Глубокое обучение имеет широкое применение в различных областях и очень полезно для специалистов по данным при сборе, интерпретации и анализе огромных объемов данных с легкостью и скоростью. Некоторые из его приложений — распознавание лиц, распознавание речи, обеспечение зрения в беспилотных автомобилях, виртуальные помощники и т. д.

Архитектура нейронной сети

Нейронные сети являются частью глубокого обучения и вдохновлены структурой человеческого мозга. Они представляют собой сеть искусственных нейронов, которые сложны и разработаны для обработки нескольких входных данных для получения одного вывода. Нейронные сети имитируют поведение человеческого мозга для решения сложных задач. Они используются для адаптивного управления, прогнозного моделирования, регрессионного анализа, распознавания образов, обработки данных и обучаемых приложений.

В этой архитектуре входные данные проходят через различные слои искусственных нейронов, объединенных друг с другом для получения выходных данных.

Применение : Нейронные сети также находят применение в различных секторах, таких как маркетинг, здравоохранение и т. д. Примерами являются распознавание речи, управление транспортным средством, игры, такие как шахматы или гонки, распознавание последовательностей и образов, медицинская диагностика, интеллектуальный анализ данных, финансовые приложения, фильтрация спама в электронной почте и многое другое.

Большие данные и распределенные вычисления

Прогнозирование и анализ данных в ИИ включают в себя большое количество наборов данных, для которых требуются более высокие вычислительные ресурсы. Использование одной системы для достижения такого рода вычислений может оказаться недостаточным. Поэтому такие концепции, как большие данные и распределенные вычисления, полезны.

• Большие данные — это технология, которая включает в себя эффективное извлечение, управление и анализ огромного количества данных. Эти данные требуют больших вычислительных ресурсов и обладают превосходной статистической мощностью. Он используется в анализе поведения пользователей, прогнозной аналитике и других аналитических целях, связанных с большими наборами данных.
• Распределенные вычисления — это отрасль информатики, включающая распределенные системы, компоненты которых расположены на различных компьютерах, объединенных в сеть, которые координируют свои действия и обмениваются сообщениями. Его приложениями являются многопользовательские онлайн-видеоигры, одноранговые (P2P) приложения и т. д.

Так что, если вы хотите сделать блестящую карьеру в области ИИ, было бы полезно повысить свою квалификацию в этих технологиях. Большие данные и распределенные вычисления могут помочь вам в разработке современных продуктов и услуг на основе ИИ. Вы также можете получить знания о таких платформах, как Hadoop, Apache Storm, Spark и Flink.

Методы обработки сигналов

Обработка сигналов — еще один желаемый навык, который организации могут искать у профессионалов. Машинное обучение включает в себя извлечение признаков для преобразования значений пикселей в некоторую значимую информацию. А чтобы добиться этого, вы должны знать, как решать задачи с помощью методов обработки сигналов. Он может включать частотно-временной анализ, свертки, анализ Фурье и другие концепции ИИ.

Обработка сигналов — это область электротехники, в которой основное внимание уделяется анализу, синтезу и изменению сигналов, таких как сигналы изображения, звуковые волны и другие научные измерения. Эти методы повышают эффективность хранения, передачу, качество и обнаруживают некоторые компоненты в сигнале.

Приложения: приложениями обработки сигналов являются извлечение признаков, таких как распознавание речи и понимание изображения, обработка аудиосигнала, как в представлении музыки или речи, обработка изображений в компьютерах и цифровых камерах, обработка видео в движущихся изображениях, беспроводная связь и методы кодирования источника, такие как изображения. сжатие, сжатие видео и сжатие звука.

Сценарии оболочки

Сценарий оболочки относится к компьютерной программе, запускаемой интерпретатором командной строки, называемым оболочкой Unix. Языки сценариев включают различные диалекты сценариев оболочки. Некоторые общие операции, выполняемые сценариями оболочки, включают манипулирование файлами, печать текста и выполнение программы.

Сценарии оболочки — еще один жизненно важный компонент искусственного интеллекта, используемый для распознавания образов. Когда вы продвинетесь по карьерной лестнице в области ИИ, вы дойдете до того, что большая часть обработки данных ИИ будет выполняться на компьютерах под управлением Linux. Итак, если вы не знакомы с инструментами, операциями и командами UNIX, такими как SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut и т. д., вам будет сложно работать с функциями ИИ.

Следовательно, было бы здорово узнать о написании сценариев оболочки и освоить эти темы, чтобы хорошо работать с инструментами и операциями на основе Linux. Вы также можете узнать о различных оболочках, таких как KornShell, Powershell, Perl-подобная оболочка, Z-оболочка и других.

Кластерный анализ

Кластерный анализ — это задача кластеризации или группировки объектов. Это делается таким образом, чтобы объекты в группе были более похожи друг на друга, чем в другой группе.

Кластеризация может быть выполнена с помощью алгоритмов, которые различаются с точки зрения их компонентов и того, насколько эффективно их можно найти. Учитывая его широкое использование в различных секторах, вы можете освоить этот навык кластеризации и начать строить свою карьеру в области искусственного интеллекта. Это даст вам более широкие возможности, и вы сможете разрабатывать инновационные технологии для различных отраслей и предприятий.

Применение : он используется в исследовательском и статистическом анализе данных для таких приложений, как распознавание образов, поиск информации, анализ изображений, сжатие данных, анализ изображений, анализ последовательности, машинное обучение и компьютерная графика. В компьютерных науках кластеризация используется при разработке программного обеспечения, обнаружении аномалий, обработке естественного языка и многом другом. Его другие приложения - медицина, маркетинг, бизнес, группировка результатов поиска, анализ преступлений, образование и многое другое.

Итак, все вышесказанное было техническими навыками, которыми нужно овладеть, если вы хотите построить карьеру в области искусственного интеллекта.

Но это не так.

Даже если у вас есть глубокие знания и опыт в этих технологиях и технических навыках, они вряд ли будут использованы, если вы не сможете их правильно реализовать. Здесь в игру вступают мягкие навыки.

Мягкие навыки

Soft skills необходимы на каждом этапе вашего профессионального пути. Вы должны обладать необходимыми навыками межличностного общения, чтобы работать эффективно, с легкостью управлять всем, правильно применять знания в своих задачах и хорошо сотрудничать с другими.

Мягкие навыки помогут вам правильно донести свои мысли до вашей команды, заинтересованных сторон и других людей, с которыми вы общаетесь. Вы также можете быстро принимать лучшие решения, которые могут принести пользу вашему проекту и всей команде.

Итак, давайте поговорим о некоторых важных социальных навыках, которые вы должны развить, чтобы стать лучшим профессионалом, независимо от вашего опыта и уровня знаний.

Коммуникация

Коммуникативные навыки всегда желательны в любой профессии. Это означает способность четко и точно доносить свои идеи до других, используя правильный и подходящий тон наряду с языком тела при передаче вашего сообщения.

Вы должны быть хорошим коммуникатором, чтобы без особых усилий доносить свои инновационные идеи до своих менеджеров, коллег по команде или клиентов. Но если вам не хватает коммуникативных навыков, у вас могут возникнуть проблемы с отправкой сообщения и объяснением того, что вы хотите.

В результате ваши сверстники не поймут ваше сообщение и могут быть сбиты с толку в определенных моментах. И есть вероятность, что ваши идеи не будут рассмотрены только потому, что вы не смогли правильно донести свое сообщение.

Поэтому было бы полезно, если бы вы могли поработать над своими коммуникативными навыками. Вы можете практиковать его с друзьями, членами семьи или коллегами или пройти курс, чтобы улучшить свои навыки. Чем больше вы будете практиковаться, тем больше вы улучшите свои коммуникативные навыки.

Изучите основы делового общения, чтобы убедиться, что вы используете правильные слова и правильный тон при доставке вашего сообщения. Вы также можете выучить движения рук, язык тела и правильные жесты, чтобы эффективно общаться с другими. Кроме того, вы можете выучить несколько языков, если имеете дело с международными клиентами. Это будет бонусом.

Принятие решения

Навыки принятия решений очень важны. Вы должны уметь принимать правильные решения в нужное время, чтобы уберечь свою команду и проект от любого вреда или хлопот и обеспечить успех ваших проектов.

Проекты ИИ требуют множества аналитических навыков, статистики и прогнозов, и вы должны уметь делать то, что подходит для вашего проекта и всех участников команды. Вы должны обладать хорошими управленческими навыками, которые помогут вам во время принятия решений. Это требует острого, недальновидного ума, концентрации и внимания к деталям.

Кроме того, вы должны быть в состоянии просчитать риски и проблемы, если вы принимаете некоторые решения. Вы также должны знать последствия определенных решений и то, как они могут повлиять на вашу команду и проект. Следовательно, все ваши решения должны приниматься таким образом, чтобы максимизировать производительность и успех ваших проектов, обеспечивая удовлетворение ваших клиентов и заказчиков при минимизации рисков.

Аналитическое мышление

Аналитическое мышление является обязательным навыком для всех специалистов по искусственному интеллекту. Вы должны быть в состоянии понять и прочувствовать проблемы, с которыми могут столкнуться пользователи, и найти эффективное решение.

Специалисты по искусственному интеллекту должны обладать отличными навыками решения проблем, аналитическим мышлением и любознательным умом, чтобы знать больше, узнавать больше и реализовывать больше. Это поможет вам разработать инновационные идеи и планы, которые могут решить проблему, и создать передовые технологии, которые могут принести пользу людям. Вы также должны стремиться к повышению квалификации с помощью новых технологий и инструментов, которые помогут вам при планировании и разработке.

Креативность

Креативность — это требовательный навык, которым должны обладать специалисты по искусственному интеллекту. Вы должны придумывать уникальные идеи и мыслить нестандартно, если это необходимо. На самом деле, в настоящее время это очень востребованный навык во всех областях. И если вы профессионал в области ИИ, он у вас должен быть.

Специалисты по искусственному интеллекту должны предложить творческие способы решения проблемы таким образом, чтобы это было легко, эффективно и осуществимо. Это поможет вам разработать уникальные продукты и услуги и сделать их полезными для пользователей.

Заключение: Будущее профессионалов в области ИИ

По данным LinkedIn, с 2019 года количество найма специалистов по искусственному интеллекту увеличилось на 32%, несмотря на серьезные сценарии, связанные с пандемией. И этот рост продолжает расти по мере роста спроса на приложения и услуги на базе ИИ.

В отчете CNBC говорится, что средняя зарплата специалистов по данным составляет 100-130 тысяч долларов США, а инженеров по искусственному интеллекту — 124-150 тысяч долларов США. Следовательно, будущее профессионалов в области ИИ кажется светлым. И если вы заинтересованы в этой области, сейчас самое время начать строить свою карьеру вокруг нее. Вы можете стать специалистом по данным, инженером по искусственному интеллекту, инженером по машинному обучению, разработчиком бизнес-аналитики и заниматься другими связанными с искусственным интеллектом работами.

Итак, начните строить свою карьеру в области ИИ и развивайте технические и не технические навыки, о которых говорилось выше. Они помогут вам плавно начать карьеру и убедиться, что вы продвигаетесь высоко с максимальной скоростью.

Всего наилучшего!

Вас также могут заинтересовать онлайн-курсы по изучению ИИ или
Онлайн-курсы для изучения основ Data Engineering.