רוצה להתחיל קריירה בבינה מלאכותית? להלן המיומנויות המבוקשות

כשאנחנו חושבים על בינה מלאכותית, אנחנו בדרך כלל חושבים על הרובוטים דמויי האדם מסרטים המתוארים כנבלים שמשתלטים על העולם. אבל, במציאות, עדיין אין לנו רובוטים שיכולים לעלות על האינטליגנציה האנושית.

עם זאת, AI כבר השתלט על חיינו. מכשירי הבית החכם שלך, זיהוי הפנים בטלפון שלך, הצ'אטבוטים שאתה מתקשר איתם בזמן קניות מקוונות, המלצות המוזיקה, הווידאו והקניות שלך - כולם מופעלים על ידי AI.

מה זה AI (בינה מלאכותית)?

במילים פשוטות, AI היא כל תוכנה שיכולה לבצע משימות 'חכמות' בדומה לאדם. אבל זו לא רק תוכנה פשוטה.

איך AI לומד?

בתוכנה, הפלט שלך תלוי אך ורק במה שהקוד אומר. לדוגמה, נניח שכתבת קוד לזיהוי חתולים. הקוד שלך אומר שכל דבר עם ארבע רגליים, זנב ופרווה הוא חתול.

זה יזהה כל בעל חיים פרוותי כחתול, גם אם הוא רואה כלב או נמר או דוב קוטב. הדרך היחידה לתקן זאת היא לשנות את הקוד כך שיכלול מאפיינים ספציפיים של חתול, כמו גודל, צורה, צבע ודפוס עור.

במקרה של AI, מומחי למידת מכונה מאמנים את האלגוריתם לתקן את עצמו. הם מכניסים כמות גדולה של נתונים (במקרה שלנו, תמונות של בעלי חיים), מתגמלים את התוכנית בכל פעם שהיא מזהה את החתול בצורה נכונה, ומענישים אם הוא עושה טעות.

כאשר תאמן אותו שוב ושוב עם כמויות אדירות של נתונים, האלגוריתם ילמד בסופו של דבר לזהות את החתול. יתרה מכך, הוא יפיק דפוסים מהנתונים ויזהה גם חיות אחרות. זה נקרא Machine Learning.

למידה עמוקה לוקחת למידת מכונה לשלב הבא עם צורך קטן יותר בהתערבות אנושית. בעזרת רשתות עצביות מורכבות, כל אלגוריתם יכול ללמוד ולשנות את עצמו. רשתות עצביות מלאכותיות הן אלגוריתמים המעוצבים לפי נוירונים במוח האנושי. האלגוריתמים פועלים על מחשבים רבי עוצמה כדי להתחבר, לקיים אינטראקציה וללמוד אחד מהשני, בדיוק כמו הנוירונים שלנו.

עושה קריירה בבינה מלאכותית

בינה מלאכותית נמצאת ברוב התעשיות המובילות, ממסחר אלקטרוני ועד שירותי בריאות וחקלאות. חברות מסתמכות על AI עבור המלצות מותאמות אישית, ניתוח שוק, זיהוי הונאה ומציאות מדומה/מוגברת.

נדרש צוות מיוחד כדי לבנות פרויקטים של AI. מלכתחילה, עלינו לזהות נתונים אמינים, לנתח אותם, להזין אותם למכונה, ואז לאמן אותה ללמוד. לכן, ההזדמנויות הן אינסופיות עבור אנשים שאוהבים לעבוד עם נתונים ולמידת מכונה.

כתחום דינמי, טכני מאוד ומתמחה, משרות בינה מלאכותית משתלמות היטב, ואתה צריך להיות מיומן ומיומן בטכנולוגיה כדי לפרוץ לשוק. אם אתה מסתכל על קריירה בתחום הבינה המלאכותית, אתה צריך לפעול עכשיו. להלן האפשרויות שלך:

ניתוח ומחקר עסקי

מחקר הוא השלב הראשון בתהליך הבינה המלאכותית. אנשי המפתח שיניעו את זה יהיו מומחי תחום, אנליסטים עסקיים וחוקרים. הם מומחים בתעשייה או בתחום שלהם כמו בנקאות, ביטוח, ייצור וכו', ומשחקים תפקיד מרכזי בזיהוי הזדמנויות, הגדרת היקף, חקר השוק וביצוע דינמי החלטות. הם גם מקשרים בין העסק לבין צוותי הליבה של AI.

סט מיומנויות נדרש:

כדי להיות מומחה או חוקר בתחום, תזדקק לתואר מתקדם בתחומך. לדוגמה, לאנליסטים עסקיים יש תואר בעסקים, כלכלה, סטטיסטיקה או תחום קרוב. חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות וגמישות הם מיומנויות חיוניות עבור מישהו בצוות מחקר וניתוח. בנוסף, תשוקה לטכנולוגיה ונכונות ללמוד דברים חדשים יעזרו לך לעמוד בתפקידים אלה בפרויקט AI.

מדע נתונים

הנתונים מניעים את העולם המודרני שלנו, ואין AI בלי נתונים. הצלחתו של כל פרויקט בינה מלאכותית תלויה באיכות הנתונים. לכן יש ביקוש עצום למנתחי נתונים, מדעני נתונים ומהנדסי נתונים.

מנתחי נתונים אחראים על איסוף הנתונים וניתוחם לתובנות עסקיות.

מדעני נתונים לוקחים זאת לשלב הבא על ידי חיפוש אחר דפוסים באמצעות טכניקות שונות כמו למידה עמוקה ורשתות עצביות. התובנות עוזרות לעסקים לפתור בעיות ולחדש.

תפקידו של מהנדס נתונים הוא לבנות את התשתית הדרושה לטיפול בנתונים. המהנדסים הקימו את מסד הנתונים וצינורות התקשורת לזרימת הנתונים.

רוב הזמן, תפקידים אלו מוגדרים בצורה רופפת בצוות נתונים, וייתכן שמצפים ממך להרכיב יותר מכובעים אחד.

סט מיומנויות נדרש:

כדי להיכנס לכל אחד מתפקידי הטיפול בנתונים, הכישורים הטכניים הבסיסיים שלך יהיו פחות או יותר זהים, וישתנו מעט בדרגות. עליך לחדד את כישורי ה-STEM שלך, ללמוד לקודד, לתפוס מושגי מסד נתונים ולהרוויח תואר במדעי המחשב, מתמטיקה או סטטיסטיקה. סביר להניח שתתחיל כמנתח נתונים ותעבור לתפקיד מדען או הנדסה עם ניסיון. אתה יכול לבדוק חלק משלנו לימוד מדעי הנתונים הצעות או ללמוד Python, שפת תכנות פופולרית עבור Data Science.

למידת מכונה

מתכנתים, מהנדסים ואדריכלים של למידת מכונה הם קבוצת האנשים שיעצבו, יפתחו ויבדקו אלגוריתמי AI מורכבים. הם גם יאמנו את האלגוריתמים לחפש דפוסים ולשפר את התפוקות שלהם לאורך זמן.

סט מיומנויות נדרש:

זה יעזור אם היה לך תואר מתקדם במדעי המחשב ומיומנויות אנליטיות ויצירתיות. עליך להיות מיומן בשפות תכנות ומושגי תוכנה. אם אתה כבר מהנדס תוכנה, אתה יכול להיכנס ל-Machine Learning עם קורסי תעודה קצרים ב-AI. אתה יכול להשתמש באלה רעיונות לפרויקט למידת מכונה כדי להתחיל את הלמידה שלך.

עיצוב מוצר

התוצר הסופי של עיצוב AI יכול להיות מסך או רובוט ענק, אבל תפקידו של מעצב המוצר הוא לוודא שהמוצר נגיש וקל לשימוש.

סט מיומנויות נדרש:

מעצבי מוצר הם מרקע מגוון - אתה יכול להיות מעצב ממשק משתמש, מהנדס או אמן. לצד ההתמחות בתחום שלך, אתה צריך להיות חובב טכנולוגיה שיכול להזדהות עם משתמשי הקצה. גמישות, יכולת הסתגלות וגישה ממוקדת באדם חיוניים כדי לשגשג בצוות עיצוב AI.

חומרת AI

מערכות AI זקוקות לזיכרון וכוח עיבוד ענק. הודות לחדשנות של מחשוב ענן, מערכות AI נמצאות בכל מקום כעת. נתוני הענן מאוחסנים בשרתים שונים במקומות שונים. אחסון ועיבוד נתונים זקוקים לחומרה כמו זיכרון, מעבדים ו-GPUs. יש גם צורך בתשתית כמו רשתות ענן.

סט מיומנויות נדרש:

שקול לקבל תואר בהנדסת חשמל, אלקטרוניקה או רשת כדי לעבוד עם חומרת AI.

תפקידים אחרים

אם אתה לא טכנאי, אל תוותר על החלום שלך להיכנס לעולם הבינה המלאכותית. תמיד יש תפקידים אחרים כמו מנהלי פרויקטים, סופרים, בלשנים ועורכי דין. ככל שתעשיות ממוקדות יותר באנשים כמו בריאות וחינוך מאמצות בינה מלאכותית, נפתחות גם הזדמנויות חדשות כמו אתיקאים ועתידנים.

בינה מלאכותית היא קריירה מוגנת עתיד היום

בינה מלאכותית היא תחום מרגש ומתקרב עבורך להתחיל את הקריירה שלך. עם זאת, עבור אלה בתחומים אחרים, עדיין יש לך אפשרות לבחור את הקריירה שלך בבינה מלאכותית - כל מה שאתה צריך הוא הסקרנות ללמוד ולהתקדם בעצמך.

התוכנה והאפליקציות הטובות ביותר של לינוקס

קרא הבא

על הסופר