Yapay Zeka Profesyonelleri için Gerekli En Çok Talep Edilen 14 Beceri

Yapay zeka (AI) gelecek ve işletmeleri, ekonomileri ve toplumları dönüştürmek için büyük bir potansiyele sahip.

Yapay zekanın otomobil, imalat ve tıptan siber güvenlik, yazılım ve IoT'ye kadar neredeyse her sektörü etkilemiş olan teknoloji alanında en çok aranan becerilerden biri olmasına şaşmamalı.

Kuruluşlar, yaşam kalitesini iyileştirebilecek, iş operasyonlarını daha verimli hale getirebilecek ve karmaşıklıkları azaltabilecek kullanışlı, son teknoloji uygulamalar ve hizmetler oluşturmak için yapay zekadan hızla yararlanıyor.

Sonuç olarak, yapay zekaya olan talep artmaya devam ediyor. SEMrush'a göre, küresel AI pazarı 2025 yılına kadar 190.61 milyar dolara ulaşacak.

Bu nedenle, yapay zeka alanında kariyer yapmak istiyorsanız, başlamak için en iyi zaman. Size daha geniş kariyer fırsatları sunacak ve heyecan verici projelerde dünyanın her yerinden kuruluşlarla çalışabilirsiniz. Ancak bunun için hem teknik hem de teknik olmayan doğru becerilere sahip olmalısınız.

Bu makalede, size yapay zeka alanında mükemmel bir kariyer inşa etmek için öğrenebileceğiniz ve kendinizi geliştirebileceğiniz, talep gören bazı yapay zeka becerilerini tanıtacağım.

Başlayalım.

Teknik beceriler

AI'da bir kariyer, profesyonellerin size güçlü bir temel sağlamak için bazı teknik becerilerde ustalaşmasını gerektirir. Öyleyse, bu teknik becerilerden bazılarından bahsedelim.

Alan Bilgisi

Yapay zeka alanında kariyer arıyorsanız, yapay zeka konusunda bilgi ve uzmanlığa ihtiyaç vardır. Sinir ağları, makine öğrenimi, derin öğrenme vb. konularda uzmanlığa sahip olmalısınız.

Alan bilgisine sahip olmak, ele almanız gereken riskler ve zorluklarla sektörü daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Ayrıca, bu zorlukların üstesinden gelebilecek yenilikçi teknolojiler geliştirmenize yardımcı olacaktır. Bilginizi, yaşamları bir şekilde daha iyi hale getirebilecek ve işletmeleri destekleyebilecek AI özellikli teknolojiler ve hizmetler oluşturmak için uygulayabilirsiniz.

Programlama dilleri

Java, R, Python, C++, JavaScript vb. gibi programlama dillerinde sağlam bilgi ve yeterlilik, her AI uzmanı için çok önemlidir. İhtiyaçlarınıza ve kullanım durumlarınıza göre kod yazabilmelisiniz.

• Python: Python, basitliği, kod güvenilirliği ve daha hızlı yürütülmesi nedeniyle yapay zeka ve makine öğreniminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Karmaşık algoritmalar yazmanıza yardımcı olur ve minimum kod gerektirir. Gelişmiş bilgi işlem ve bilimsel hesaplama için önceden hazırlanmış birçok kitaplık ile birlikte gelir.
• Java: Java, eşleyicileri ve indirgeyicileri, zeka programlamasını, genetik programlamayı, arama algoritmalarını, sinir ağlarını, ML çözümlerini ve daha fazlasını uygulamak için AI'da da yaygın olarak kullanılmaktadır.
• R: İstatistiksel hesaplama, sayısal analiz, makine öğrenimi, sinir ağları ve daha fazlası için R'ye ihtiyacınız var. R, veri kümelerini toplamanıza ve düzenlemenize, makine öğrenimi ve istatistiksel işlevleri uygulamanıza ve veri işleme için matris dönüşümlerini ve doğrusal cebiri kullanmanıza olanak tanır.
• C++: Prosedürel programlamayı ve donanım kaynaklarını manipüle etmeyi sağlamak için AI'da eski güzel C++ kullanılır. İşletim sistemleri, tarayıcılar ve video oyunları geliştirmek için kullanabilirsiniz. Esnekliği ve nesne yönelimli işlevleri onu yapay zekada oldukça kullanışlı hale getirir.

Ayrıca, bilgisayar mimarisi, veri yapıları, optimizasyon algoritmaları, grafikler, ağaçlar ve daha pek çok konuda derin bir anlayışa sahip olmanız da yardımcı olacaktır. Birden fazla dil öğrenebiliyorsanız, kuruluşlar birden fazla beceriye sahip profesyonelleri vurguladığından daha fazla katkıda bulunabileceğiniz için ek bir avantaj olabilir.

Çerçeveler ve kitaplıklar: Programlama dillerinin yanı sıra çeşitli çerçeveleri ve kitaplıkları da anlamalısınız. Kaliteli kodu daha hızlı yazmanıza yardımcı olacaktır. AI'da son derece yararlı olanlardan bazıları TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch ve daha fazlasıdır.

• TensorFlow , araştırmacıların karmaşık makine öğrenimi destekli uygulamaları kolaylıkla geliştirmelerine yardımcı olmak için kapsamlı ve esnek bir dizi araç, topluluk kaynağı ve kitaplık içeren açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur.
• SciPy , bilimsel ve matematiksel sorunları çözmek için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kullanıcıların çeşitli komutları kullanarak verileri işlemesine ve görselleştirmesine yardımcı olur.
• NumPy , büyük veri kümelerini işlerken bilimsel hesaplama ve gelişmiş matematiksel işlemler için kullanılan Python tabanlı bir pakettir.
• Scikit-learn, makine öğrenimi için güçlü bir Python kitaplığıdır ve çok sayıda ML ve istatistiksel modelleme aracına sahiptir.

Matematiksel Bilgi

AI uzmanları, algoritmalar ve uygulamalı matematik üzerinde yoğun bir şekilde çalışır. Bu nedenle, AI problemlerini verimli bir şekilde çözebilmeniz için matematiksel bilgi ile birlikte güçlü analitik ve problem çözme becerilerine sahip olmalısınız.

Doğrusal cebir, istatistik, olasılık, grafikler, optimizasyon teknikleri vb. gibi matematiksel beceriler arzu edilir. Bu becerileri sorunları çözmek ve gereksinimlere dayalı algoritmalar oluşturmak için kullanabilirsiniz.

• Doğrusal cebir: Doğrusal ve soyut cebir, yapay zekanın makine öğrenimi ve bilgisayarla görme gibi birçok bölümünün temelini oluşturur. Matrisleri, vektörleri, tensörleri ve diğerlerini içerir.
• İstatistikler: İstatistik, AI ve ML'de parlak bir kariyer istiyorsanız, ustalaşmanız gereken bir diğer hayati konudur. Veri toplama, yorumlama ve analiz etmeyi içerir. Veri bilimi ile örtüşür, ancak kalıpları anlamak için istatistiksel becerilere ihtiyacınız vardır.
• Olasılık: Olasılık, yapay zekanın önemli bir parçasıdır. Bu nedenle, AI'da sorunsuz bir başlangıç ​​yapmak için sağlam bir olasılık ve olasılık dağılımı bilgisine sahip olmalısınız. Ayrımcı ve üretici modellerde, destek vektör makinelerinde vb. kullanılabilir.
• Grafik: Grafiklere nasıl bakılacağını bilmek ve AI'da ne ilettiğini anlamak gerekir. AI'nın ayrılmaz bir parçasıdır ve sürekli olarak farklı grafiklere bakarak verileri analiz etmeye maruz kalacaksınız.

Makine öğrenme

Makine Öğrenimi (ML), yapay zekanın bir alt kümesidir. Verileri kullanarak ve deneyimler yoluyla kendini öğrenebilen ve geliştirebilen bilgisayar tabanlı algoritmaların incelenmesidir. ML algoritmaları, kararlar ve tahminler yapmak için eğitim verileri adı verilen belirli bir veri örneğine dayalı modeller oluşturur.

Yapay zeka, bir bilgisayarı veya sistemi akıllıca davranmaya teşvik ettiğinden, yapay zekada ML bilgisi gereklidir. ML, makineye akıllı olmayı ve potansiyelini gerçek zamanlı görevlerde ve problemlerde uygulamayı öğreten bir süreçtir.

ML, bilgisayarla görme, e-posta filtreleme, tıp, konuşma tanıma ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır. Bilgisayarların yardımıyla doğru tahminler yapmak için hesaplamalı istatistiklerle de ilişkilidir. ML'nin günlük örneklerinden bazıları, arama motoru önerileridir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, insanların belirli bilgileri nasıl edindiğini taklit eden bir makine öğrenimi ve veri bilimi dalıdır. Tahmine dayalı analitik ve istatistik içerir ve bir ses veya görüntüden daha derin özellikler elde etmek için farklı katmanlardan yararlanır. Daha yüksek katmanlarla, detaylandırma daha nüanslı olurdu.

Derin öğrenme, tahmine dayalı analitiği otomatikleştirebilir ve algoritmaları, artan soyutlama ve karmaşıklık hiyerarşisinde düzenlenir. Burada, her algoritma girdisine doğrusal olmayan bir dönüşüm uygular. Ardından, bir çıktı veya istatistiksel model oluşturmak için edindiği bilgileri kullanır. Çıktısı kabul edilen düzeyde bir doğruluk elde edene kadar yinelemeye devam edecektir. Böylece, verilerin rafine ve doğru olması için geçmesi gereken birçok işleme katmanı olacaktır.

Uygulama : Derin öğrenme, çeşitli alanlarda geniş bir uygulamaya sahiptir ve büyük veri hacimlerini kolay ve hızlı bir şekilde toplama, yorumlama ve analiz etme konusunda veri bilimcileri için oldukça faydalıdır. Uygulamalarından bazıları yüz tanıma, konuşma tanıma, sürücüsüz araçlarda görüş sağlama, sanal asistanlar vb.

Sinir Ağı Mimarisi

Sinir ağları Derin Öğrenmenin bir parçasıdır ve insan beyninin yapısından ilham alır. Bir çıktı üretmek için birkaç girdiyi işlemek için karmaşık ve geliştirilmiş bir yapay nöron ağıdır. Sinir ağları, karmaşık sorunları çözmek için insan beyni davranışını taklit eder. Uyarlamalı kontrol, tahmine dayalı modelleme, regresyon analizi, örüntü tanıma, veri işleme ve eğitilebilir uygulamalar için kullanılırlar.

Bu mimaride, girdi verileri, çıktıyı üretmek için yığılmış çeşitli yapay nöron katmanlarından geçer.

Uygulama : Sinir ağları ayrıca pazarlama, sağlık ve daha fazlası gibi çeşitli sektörlerde uygulamalar bulur. Örnekler konuşma tanıma, araç kontrolü, satranç veya yarış gibi oyun oynama, sıra ve kalıp tanıma, tıbbi teşhis, veri madenciliği, finansal uygulamalar, e-posta spam filtreleme ve daha fazlasıdır.

Büyük Veri ve Dağıtılmış Bilgi İşlem

Yapay zekada tahmine dayalı ve veri analizi, daha yüksek hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyan çok sayıda veri kümesini içerir. Bu tür bir hesaplamayı başarmak için tek bir sistem kullanmak yeterli olmayabilir. Bu nedenle, Büyük Veri ve dağıtılmış bilgi işlem gibi kavramlar yararlıdır.

• Büyük Veri , muazzam miktarda veriyi verimli bir şekilde çıkarmayı, yönetmeyi ve analiz etmeyi içeren bir teknolojidir. Bu veriler yüksek hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar ve mükemmel istatistiksel güç sunar. Kullanıcı davranışı analizinde, tahmine dayalı analitikte ve büyük veri kümelerini içeren diğer analitik ihtiyaçlarda kullanılır.
• Dağıtılmış bilgi işlem , bileşenleri çeşitli ağa bağlı bilgisayarlarda bulunan ve eylemlerini mesaj alışverişi yaparak koordine eden ve ileten dağıtılmış sistemleri içeren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Uygulamaları, çok oyunculu çevrimiçi video oyunları, eşler arası (P2P) uygulamalar vb.

Bu nedenle, AI'da parlak bir kariyer istiyorsanız, bu teknolojilerle kendinizi geliştirmeniz yardımcı olacaktır. Büyük Veri ve dağıtılmış bilgi işlem, yapay zeka tabanlı son teknoloji ürünler ve hizmetler geliştirmenize yardımcı olabilir. Ayrıca Hadoop, Apache Storm, Spark ve Flink gibi çerçeveler hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Sinyal İşleme Teknikleri

Sinyal işleme, kuruluşların profesyonellerde arayabileceği bir başka istenen beceridir. Makine öğrenimi, piksel değerlerini bazı anlamlı bilgilere dönüştürmek için özellik çıkarmayı içerir. Bunu başarmak için de sinyal işleme tekniklerini kullanarak problemleri nasıl çözeceğinizi bilmelisiniz. Zaman-frekans analizi, evrişim, Fourier Analizi ve diğer AI kavramlarını içerebilir.

Sinyal işleme, görüntü sinyalleri, ses dalgaları ve diğer bilimsel ölçümler gibi sinyalleri analiz etmeyi, sentezlemeyi ve değiştirmeyi vurgulayan bir elektrik mühendisliği alt alanıdır. Bu teknikler, depolama verimliliğini, iletimi, kaliteyi arttırır ve bir sinyaldeki bazı bileşenleri tespit eder.

Uygulamalar: Sinyal işleme uygulamaları, konuşma tanıma ve görüntü anlama gibi özellik çıkarma, müzik veya konuşma temsilinde olduğu gibi ses sinyali işleme, bilgisayarlarda ve dijital kameralarda görüntü işleme, hareketli resimlerde video işleme, kablosuz iletişim ve görüntü gibi kaynak kodlama teknikleridir. sıkıştırma, video sıkıştırma ve ses sıkıştırma.

Kabuk Komut Dosyası

Kabuk komut dosyası oluşturma, Unix kabuğu adlı bir komut satırı yorumlayıcısı tarafından çalıştırılan bir bilgisayar programını ifade eder. Komut dosyası dilleri, çeşitli kabuk komut dosyası lehçelerini içerir. Kabuk komut dosyalarının gerçekleştirdiği bazı yaygın işlemler, dosya işleme, metin yazdırma ve program yürütmedir.

Kabuk komut dosyası oluşturma, desen tanıma için kullanılan yapay zekanın bir diğer hayati bileşenidir. AI'da kariyerinizi ilerlettiğinizde, çoğu AI veri işlemenin Linux tabanlı makinelerde gerçekleştiği noktaya geleceksiniz. Bu nedenle, SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut vb. gibi UNIX araçlarına ve işlemlerine ve komutlarına aşina değilseniz, AI işlevleriyle çalışmak zor olacaktır.

Bu nedenle, Linux tabanlı araçlar ve işlemlerle iyi çalışmak için kabuk komut dosyası oluşturma hakkında bilgi edinmek ve bu konuların asılmasını sağlamak harika olurdu. KornShell, Powershell, Perl benzeri kabuk, Z kabuğu ve daha fazlası gibi farklı kabuklar hakkında da bilgi edinebilirsiniz.

Küme analizi

Küme analizi, nesneleri kümeleme veya gruplama görevidir. Bir gruptaki nesneler, diğer gruptaki nesnelere göre birbirine daha çok benzeyecek şekilde yapılır.

Kümeleme, bileşenlerine ve bunların ne kadar verimli bulunabileceğine göre farklılık gösteren algoritmalarla yapılabilir. Çeşitli sektörlerde yaygın kullanımı göz önüne alındığında, bu kümeleme becerisini öğrenebilir ve kariyerinizi yapay zeka alanında oluşturmaya başlayabilirsiniz. Size daha geniş kapsamlar sağlar ve çeşitli endüstriler ve işletmeler için yenilikçi teknolojiler geliştirebilirsiniz.

Uygulama : Örüntü tanıma, bilgi alma, görüntü analizi, veri sıkıştırma, görüntü analizi, dizi analizi, makine öğrenmesi, bilgisayar grafikleri gibi uygulamalar için keşifsel ve istatistiksel veri analizinde kullanılır. Bilgisayar biliminde kümeleme, yazılım geliştirme, anormallik tespiti, doğal dil işleme ve daha pek çok alanda kullanılır. Diğer uygulamaları tıp, pazarlama, işletme, arama sonucu gruplandırma, suç analizi, eğitim ve daha fazlasıdır.

Dolayısıyla, yukarıda tartışılanların tümü, yapay zeka alanında kariyer yapmak istiyorsanız, ustalaşmanız gereken teknik becerilerdi.

Ama bu değil.

Bu teknolojiler ve teknik beceriler konusunda derin bilgi ve uzmanlığa sahip olsanız bile, bunları düzgün bir şekilde uygulayamazsanız pek kullanılmaz. Burada yumuşak beceriler devreye giriyor.

Hassas Yetenek

Profesyonel yolculuğunuzun her bölümünde yumuşak beceriler gereklidir. Verimli çalışmak, her şeyi kolaylıkla yönetmek, bilgiyi görevlerinize doğru bir şekilde uygulamak ve başkalarıyla iyi işbirliği yapmak için gerekli kişilerarası becerilere sahip olmalısınız.

Sosyal beceriler, düşüncelerinizi ekibinize, paydaşlarınıza ve iletişim kurduğunuz diğer kişilere doğru bir şekilde iletmenize yardımcı olacaktır. Ayrıca projenize ve ekibin tamamına fayda sağlayabilecek daha iyi kararları hızlı bir şekilde verebilirsiniz.

Öyleyse, uzmanlık ve bilgi seviyeniz ne olursa olsun, daha iyi bir profesyonel olmak için geliştirmeniz gereken bazı temel yumuşak becerilerden bahsedelim.

İletişim

İletişim becerileri her meslekte her zaman arzu edilir. Mesajınızı iletirken beden dili ile birlikte uygun ve uygun bir ton kullanarak fikirlerinizi başkalarına açık ve doğru bir şekilde iletebilme yeteneği anlamına gelir.

Yenilikçi fikirlerinizi yöneticileriniz ve diğer ekip arkadaşlarınız veya müşterilerinizle zahmetsizce iletebilmeniz için iyi bir iletişimci olmanız gerekir. Ancak iletişim becerileriniz yoksa, mesajınızı iletmekte ve ne istediğinizi açıklamakta zorluk çekebilirsiniz.

Sonuç olarak, akranlarınız mesajınızı anlamayacak ve belirli noktalarda kafaları karışabilir. Ve mesajınızı doğru bir şekilde iletemediğiniz için fikirleriniz dikkate alınmayacaktır.

Bu nedenle, iletişim becerileriniz üzerinde çalışmanız yararlı olacaktır. Arkadaşlarınızla, aile üyelerinizle veya meslektaşlarınızla pratik yapabilir veya becerilerinizi geliştirmek için bir kursa katılabilirsiniz. Ne kadar çok pratik yaparsanız, iletişim becerilerinizde o kadar gelişirsiniz.

Mesajınızı iletirken doğru kelimeleri ve doğru tonu kullandığınızdan emin olmak için iş iletişiminin temellerini öğrenin. Başkalarıyla etkili bir şekilde iletişim kurmak için el hareketlerini, beden dilini ve uygun jestleri de öğrenebilirsiniz. Ayrıca, uluslararası müşterilerle iş yapıyorsanız, birden fazla dil öğrenebilirsiniz. Bu bir bonus olacak.

Karar verme

Karar verme becerileri son derece önemlidir. Ekibinizi ve projenizi herhangi bir zarar veya güçlükten kurtarmak ve projelerinizin başarısını sağlamak için doğru zamanda doğru kararları verebilmelisiniz.

AI projeleri çok sayıda analitik beceri, istatistik ve tahmin içerir ve projeniz ve ekipteki herkes için uygun olanı yapabilmeniz gerekir. Karar verme sürecinde size yardımcı olacak iyi yönetim becerilerine sahip olmalısınız. Keskin, uzak bir zihin, odaklanma ve ayrıntılar için bir göz gerektirir.

Ayrıca, bazı kararlar verirseniz, riskleri ve zorlukları hesaplayabilmeniz gerekir. Ayrıca belirli kararların sonuçlarını ve bunların ekibinizi ve projenizi nasıl etkileyebileceğini de bilmelisiniz. Bu nedenle, tüm kararlarınız, projelerinizin verimliliğini ve başarısını en üst düzeye çıkaracak, riskleri en aza indirirken müşterilerinizin ve müşterilerinizin mutlu olmasını sağlayacak şekilde yapılmalıdır.

Analitik düşünme

Analitik düşünme, tüm AI profesyonelleri için sahip olunması gereken bir yumuşak beceridir. Kullanıcıların karşılaşabileceği sorunları anlayabilmeli ve hissedebilmeli ve etkili bir çözüm bulmalısınız.

Yapay zeka profesyonelleri, mükemmel problem çözme becerilerine, analitik düşünceye ve daha fazlasını bilmek, daha fazlasını öğrenmek ve daha fazlasını uygulamak için meraklı bir zihne sahip olmalıdır. Bir sorunu çözebilecek yenilikçi fikirler ve planlar geliştirmenize ve insanlara fayda sağlayabilecek en son teknolojileri oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca, planlama ve geliştirme sırasında size yardımcı olacak yeni teknolojiler ve araçlarla kendinizi geliştirmeye istekli olmalısınız.

Yaratıcılık

Yaratıcılık, AI profesyonellerinin sahip olması gereken zorlu bir beceridir. Benzersiz fikirler geliştirmeli ve gerekirse sıra dışı düşünmelisiniz. Aslında günümüzde her alanda çok rağbet gören bir beceridir. Ve eğer bir AI uzmanıysanız, buna sahip olmalısınız.

Yapay zeka uzmanları, bir sorunu kolay, etkili ve uygulanabilir bir şekilde çözmek için yaratıcı yollarla gelmelidir. Benzersiz ürünler ve hizmetler geliştirmenize ve bunları kullanıcılar için faydalı hale getirmenize yardımcı olacaktır.

Sonuç: Yapay Zeka Profesyonellerinin Geleceği

LinkedIn'e göre, pandemi nedeniyle yaşanan ciddi senaryolara rağmen yapay zeka profesyonellerinin işe alımı 2019'dan bu yana %32 arttı. Ve bu büyüme, yapay zeka destekli uygulamalara ve hizmetlere olan talep arttıkça artmaya devam ediyor.

Bir CNBC raporu, veri bilimcilerinin ortalama maaşının 100 bin-130 bin ABD Doları, AI mühendislerinin maaşının ise 124 bin - 150 bin ABD Doları olduğunu belirtiyor. Bu nedenle, AI profesyonellerinin geleceği parlak görünüyor. Ve bu alanla ilgileniyorsanız, şimdi kariyerinizi bu alan etrafında inşa etmeye başlamanın tam zamanı. Bir veri bilimcisi, AI mühendisi, ML mühendisi, iş zekası geliştiricisi olabilir ve AI ile ilgili diğer işleri takip edebilirsiniz.

Bu nedenle, AI'da kariyerinizi oluşturmaya başlayın ve yukarıda tartışılan teknik ve teknik olmayan becerileri geliştirin. Kariyerinizi sorunsuz bir şekilde başlatmanıza ve maksimum hızla yüksek ilerlemenizi sağlamanıza yardımcı olacaklar.

Herşey gönlünce olsun!

Yapay Zeka Öğrenmek için Çevrimiçi Kurslar da ilginizi çekebilir veya
Veri Mühendisliğinin temellerini öğrenmek için çevrimiçi kurslar.