Подготовка — единственный способ победить в эпоху искусственного интеллекта. Искусственный интеллект существует уже много лет, но в последнее время он стал самой популярной темой в социальных сетях, блогах и Интернете. Многие рабочие места уже заменены искусственным интеллектом, и их число растет с каждой минутой. Но не бойтесь, еще есть время подготовиться и победить.
Введение:
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится движущей силой на современном рынке труда. От беспилотных автомобилей до виртуальных помощников, технологии искусственного интеллекта интегрируются в широкий спектр отраслей и в процессе создают новые рабочие места. Ожидается, что в ближайшие годы спрос на специалистов по искусственному интеллекту будет продолжать расти, что сделает эту карьеру интересной и многообещающей для тех, кто интересуется технологиями и инновациями.
Однако проникнуть в область ИИ может быть непросто. Область постоянно развивается и требует определенного набора навыков и знаний. В этой статье мы представим обзор основных шагов для успешной карьеры в области ИИ. От создания прочной основы в области математики и информатики до того, чтобы быть в курсе последних технологий и тенденций, мы наметим ключевые элементы, которые помогут вам подготовиться к карьере в этой захватывающей и динамичной области.
Мы также коснемся важности практического опыта, создания профессиональной сети и информирования о последних событиях в этой области. Следуя этим шагам, вы сможете добиться успеха в конкурентном мире искусственного интеллекта и подготовиться к успешной и успешной карьере в этой передовой области.
# 1: Создайте прочную основу в математике и информатике:
В мире технологий мало навыков более ценных, чем умение программировать.
В США существует огромная нехватка программистов, по некоторым оценкам, в 2020 году она составит один миллион незанятых должностей. И это только в Америке. Во всем мире существуют десятки миллионов незанятых вакансий для людей, которые умеют программировать.
Но если вы хотите заняться программированием, вам нужно начинать с раннего возраста — в идеале до 10 или 11 лет, — потому что чем раньше вы начнете, тем больше времени у вас будет на обучение и овладение навыками, необходимыми для успеха в этой области.
Вот несколько советов для родителей, которые хотят, чтобы их дети стали хорошими программистами:
Помогите детям найти свою страсть на раннем этапе, познакомив их с информатикой и математикой, что поможет им увидеть, что эти предметы интересны и важны в современном мире.
Поощряйте любопытство вашего ребенка к технологиям как можно раньше, позволяя ему играть в игры на вашем телефоне или планшете, помогая ему собирать роботов Lego или другие игрушки, включающие электронику, и показывая ему, как все устроено, разбирая старые приборы и гаджеты, такие как телефоны и планшеты. чтобы он мог увидеть, что заставляет их работать (а также узнать, что их не всегда легко снова собрать вместе).
# 2: Получение прочной основы в области ИИ и нейронных сетей:
Искусственный интеллект: что это?
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, способных воспринимать окружающую среду и принимать рациональные решения на основе данных, которые они собирают с помощью датчиков.
ИИ помогает компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, распознавание объектов, принятие решений и перевод между разными языками.
В 1948 году Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга, чтобы оценить, может ли машина демонстрировать интеллектуальное поведение, эквивалентное поведению человека или неотличимое от него.
Тест требует, чтобы судья-человек общался как с компьютером, так и с другим человеком только посредством текста; если судья не может сказать, какая из них машина во время серии пятиминутных поворотов, то она проходит.
В 2014 году программа искусственного интеллекта Google под названием AlphaGo от DeepMind обыграла Ли Седоля со счетом 4:1 в го — древней настольной игре, которую многие считают более сложной, чем шахматы, — что сделало ее одной из самых важных вех в истории искусственного интеллекта.
Нейронные сети: что это такое?
Нейронные сети были впервые предложены Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питтсом в 1943 году. Они использовались для объяснения того, как нейроны в мозгу могут обучаться и обрабатывать информацию. Однако только в 1980-х годах нейронные сети стали мощным инструментом в области машинного обучения и исследований в области искусственного интеллекта.
Нейронные сети вдохновлены человеческим мозгом, который использует нейроны для обработки информации. В нейронной сети искусственные нейроны имитируют биологические нейроны в том, что они имеют набор входных данных и выходное значение. Каждый вход взвешивается числом (смещением), которое определяет, насколько сильно он влияет на выходное значение.
Вес каждого входа умножается на связанное с ним смещение, суммируется, а затем передается через функцию активации (такую как сигмовидная или гиперболическая тангенс). Полученное значение затем сравнивается с пороговым значением и назначается в качестве выхода для этого нейрона.
Нейронные сети организованы в слои: входные слои, скрытые слои и выходные слои. Входные слои получают данные из внешних источников; скрытые слои вычисляют промежуточные результаты; выходные слои производят окончательные выходные данные на основе входных данных предыдущих слоев.
№ 3: Определите области интересов в области ИИ:
Область искусственного интеллекта (ИИ) широка и расширяется, имеет множество подполей и приложений. Ниже приведены несколько областей, которые вы, возможно, захотите изучить при выборе программы получения степени в области искусственного интеллекта:
- Машинное обучение. Машинное обучение — это изучение алгоритмов, способных учиться на основе данных. Это подмножество ИИ, которое фокусируется на создании систем, способных учиться на данных. Примеры включают беспилотные автомобили и программное обеспечение для распознавания речи.
- Обработка естественного языка. Обработка естественного языка — это изучение компьютерных программ, способных понимать человеческий язык. К ним относятся, среди прочего, распознавание речи, перевод и анализ текста.
- Робототехника. Робототехника – это междисциплинарная область, которая включает проектирование и создание роботов, а также принципы машиностроения и электротехники, позволяющие им эффективно функционировать в окружающем мире.
ИИ широко используется в видеоиграх для виртуальных персонажей и противников, которых можно научить вести себя определенным образом.
Методы искусственного интеллекта также используются в логистике и транспорте, например, в беспилотных транспортных средствах, чтобы помочь автомобилям избегать столкновений или определять светофоры. Кроме того, он использовался для улучшения медицинских диагнозов путем написания алгоритмов, которые могут диагностировать болезни более точно, чем люди.
# 4: Развивайте понимание алгоритмов машинного обучения:
Алгоритмы машинного обучения — это набор методов, позволяющих компьютерам обучаться без явного программирования.
Алгоритмы машинного обучения можно разделить на три категории: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.
Контролируемое машинное обучение — это когда алгоритму предоставляется набор обучающих данных и набор меток или «правильных ответов» для каждого фрагмента данных, чтобы что-то узнать.
Затем алгоритм будет использовать эти правильные ответы в качестве обратной связи о том, насколько хорошо он работал, чтобы улучшить свою производительность в будущих задачах.
Этот тип машинного обучения обычно используется в задачах классификации (таких как обнаружение спама), когда мы хотим предсказать, принадлежит ли что-то к той или иной группе, на основе некоторых функций, которые, как мы уже знаем, связаны с каждой группой (например, спам или нет). спам).
Неконтролируемое машинное обучение — это когда алгоритм получает необработанные данные (без правильных ответов) и должен найти закономерности в этих данных.
Например, алгоритмы кластеризации пытаются найти группы похожих объектов в более крупном наборе данных, определяя сходство между объектами, например их цвет, форму и размер, используя только необработанные данные без каких-либо меток, предоставленных людьми (например, разделяя фотографии на разные категории на основе содержащиеся в них цвета).
# 5: Изучите ключевые языки и инструменты программирования ИИ:
Искусственный интеллект — это обширная область, и языки и инструменты программирования постоянно развиваются. Когда вы узнаете больше об искусственном интеллекте и машинном обучении, вы можете рассмотреть возможность использования одного из следующих способов:
Питон. Python — это объектно-ориентированный язык, выпущенный в 1991 году Гвидо ван Россумом. Он имеет множество библиотек, поддерживающих программирование ИИ, включая Numpy, Pandas и SciPy.
R. R — это язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики, которые используются статистиками и сборщиками данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Его можно использовать для разработки прогностических моделей во многих областях, таких как финансы, здравоохранение, образование, социальные науки и инженерия.
JavaScript. JavaScript — это популярный язык сценариев на стороне клиента, используемый веб-сайтами для создания динамических веб-страниц. Он часто используется с NodeJS (Node) для создания веб-приложений, которые запускаются в браузере или на мобильном устройстве, не требуя загрузки программных приложений из магазина приложений или с сервера веб-сайта.
# 6: Будьте в курсе тенденций и приложений ИИ:
По мере того, как компании все чаще внедряют искусственный интеллект, потребность быть в курсе тенденций и приложений в области искусственного интеллекта возрастает как никогда. Полезно быть в курсе того, что происходит в отрасли, чтобы вы могли лучше понять, как это влияет на ваш бизнес, и принимать обоснованные решения о своей стратегии ИИ.
Ниже приведены некоторые из наиболее важных тенденций и областей применения ИИ, о которых вам следует знать:
Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы ведем бизнес. Компании, внедрившие стратегии ИИ, получили ряд преимуществ, в том числе снижение затрат, повышение эффективности и увеличение доходов. Но для большинства предприятий внедрение искусственного интеллекта остается проблемой, потому что они не знают, с чего начать и как построить эффективную стратегию.
Первым шагом к разработке эффективной стратегии ИИ является понимание того, что такое искусственный интеллект и как он работает. Искусственный интеллект относится к любой технологии, которая позволяет компьютерам или машинам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта (мышления).
Это включает в себя все, от беспилотных автомобилей до программного обеспечения для распознавания речи, такого как Siri и Alexa, которое позволяет нам взаимодействовать с нашими устройствами с помощью голосовых команд вместо набора текста или кнопок.
# 7: Ознакомьтесь с наукой о данных:
Первым шагом к успешному переходу в мир науки о данных является знакомство с основами этой области. Это можно сделать, читая книги, просматривая видео или посещая онлайн-курсы — или даже просто разговаривая с людьми, которые работают специалистами по данным (что обычно достаточно просто).
Область науки о данных быстро растет. Фактически, Бюро трудовой статистики США прогнозирует, что занятость в этой области вырастет на 28 процентов в период с 2014 по 2024 год, что намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям. И на то есть веская причина: специалисты по данным пользуются большим спросом, и они зарабатывают много денег.
Итак, чем именно занимается специалист по данным? Лучший способ узнать об этой растущей области — это почитать и изучить в свободное время. И если вы заинтересованы в карьерном переходе в науку о данных, есть некоторые конкретные навыки, которые вы должны развить, прежде чем подавать заявку на работу в этой области.
Для карьеры в Data Science часто требуются следующие навыки:
- Хорошие навыки программирования (например, Python, R)
- Знание алгоритмов статистического анализа и машинного обучения
- Знакомство с базами данных и SQL
- Опыт работы с инструментами визуализации данных (например, Tableau, matplotlib)
- Возможности предварительной обработки и очистки данных
- Понимание инструментов обработки больших данных (например, Apache Spark)
- Навыки эффективного общения и совместной работы
- Умение работать с большими и сложными наборами данных и интерпретировать их
- Деловая хватка и навыки решения проблем
- Постоянно учиться и быть в курсе отраслевых тенденций и инструментов.
Примечание. Требуемые навыки могут различаться в зависимости от конкретной должности и отрасли.
Резюме/Вывод:
По оценкам, к 2025 году будет создано около 300 000 новых рабочих мест, поэтому сейчас самое время подготовиться к карьере в этой быстрорастущей области.
Если вы заинтересованы в построении значимой карьеры в области искусственного интеллекта, крайне важно создать прочную основу знаний и навыков.
Тем не менее, также важно помнить, что эта область постоянно развивается и что вам нужно будет поддерживать образ мышления на протяжении всей жизни, чтобы оставаться в курсе последних технологий и тенденций.
Выбирая карьеру в области ИИ, вы получите доступ к широкому спектру карьерных возможностей, которые охватывают практически все отрасли 21 века.
Независимо от того, решите ли вы работать в сфере здравоохранения, предоставляя новые медицинские диагностические инструменты, использующие данные, собранные с датчиков, или в автомобильной промышленности, разрабатывая беспилотные автомобили и беспилотные дроны, у тех, кто интересуется, есть безграничные возможности. карьеру в области искусственного интеллекта.
