Det er ingen hemmelighet at eller AI er en fremvoksende teknologisk trend. I følge en Gartner-rapport skal kunstig intelligens skape 2,3 millioner Jobber innen 2020, og erstatter 1,8 millioner det vil eliminere. Jobbveksten har allerede oversvømmet bransjen, ettersom etterspørselen etter noen med AI-ferdigheter allerede har doblet seg de siste årene. Så i denne artikkelen vil jeg lede deg gjennom veien videre Hvordan bli en ingeniør for kunstig intelligens i følgende rekkefølge:
- Hva er kunstig intelligens?
- Hvem er ingeniør for kunstig intelligens?
- Hvordan bli en ingeniør for kunstig intelligens: veikart
- Nødvendige ferdigheter
- Roller og ansvar for en AI-ingeniør
- Lønnstrender og ansettelser av selskaper
Hva er kunstig intelligens?
AI er en teknikk som gjør det mulig for maskiner å etterligne menneskelig atferd. Kunstig intelligens er teorien og utviklingen av datasystemer som er i stand til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, for eksempel visuell oppfatning, talegjenkjenning, beslutningstaking og oversettelse mellom språk. 
Hvis spør du meg, AI er simuleringen av menneskelig intelligens utført av maskiner som er programmert av oss. Maskinene må lære å resonnere og gjøre noen selvkorreksjon etter behov underveis.
Hvem er ingeniør for kunstig intelligens?
En kunstig intelligensingeniør jobber med algoritmer, nevrale nettverk og andre verktøy for å fremme feltet kunstig intelligens på en eller annen måte. Disse fagpersonene kan for eksempel jobbe med forskjellige typer kunstig intelligens i forskjellige bransjer
- Helsevesen
- Detaljhandel
En ingeniør for kunstig intelligens er noen som jobber med kunstige intelligensproblemer eller teknologier.Ingeniører kan også velge mellom prosjekter som involverer svak eller sterk kunstig intelligens, der forskjellige oppsett fokuserer på forskjellige evner. Det er et tema for en annen diskusjon. Nå er det mange måter man kan nå dit. Så, la oss se hvordan du blir ingeniør for kunstig intelligens.
Hvordan bli en ingeniør for kunstig intelligens
en. Nå, hvis vi begynner fra det grunnleggende, må man tjene en Bachelor grad først. Det kan være fra et av følgende områder eller emner:
- Informatikk
- Matematikk
- Informasjonsteknologi
- Statistikk
- Finansiere
- Økonomi
2. Neste trinn er å finjustere Tekniske ferdigheter . En viktig ting å merke seg her er at for å bli en AI-ingeniør trenger man ikke bare å være god til programmering, men også god på programvareutviklingsteknikker og praksis. De må være kunnskapsrike både teoretisk og praktisk om følgende emner:
- Programvareutvikling livssyklus
- Modularitet, OOPS, klasser
- Design mønstre
- Statistikk og matematikk
- Maskinlæring
- Deep Learning & Neural Networks
- Elektronikk, robotikk og instrumentering (ikke et mandat)
3. Bortsett fra tekniske ferdigheter er det også må ha Forretningsferdigheter man må ha mens man planlegger hvordan man blir en vellykket ingeniør for kunstig intelligens. Noen av disse ferdighetene inkluderer:
- Analytisk problemløsning
- Effektiv kommunikasjon
- Kreativ tenking
- Bransjekunnskap
Fire. Nå kan disse ferdighetene enten oppnås gjennom praksis eller ved å velge en Mastergrad . Siden AI er et nylig voksende tema i dagens verden, pågår det mange nylige funn og forskning som kan være nyttige for oppgaven din. Det anbefales å gå på en mastergrad i datavitenskap, maskinlæring eller informatikk.
Et annet alternativ er å gå for Bransjesertifiseringer til , eller . Dette vil legge til mye merverdi i ditt CV og vil hjelpe deg med å få inngående kunnskap om emner både teoretisk og praktisk. Som igjen vil hjelpe deg med å få et forsprang på andre konkurrenter.
Nødvendige ferdigheter
I veikartet for How to Become a Artificial Intelligence Engineer, så vi noen tekniske og forretningsferdigheter som kreves. La oss se nærmere på disse ferdighetene. Starter med tekniske ferdigheter:
Tekniske ferdigheter
- Programmeringsspråk (R / Java / Python / C ++)
Man må være god på programmeringsspråk og ikke bare at det er viktig å ha en solid forståelse av klasser og datastrukturer.
java konvertere streng til dags dato
Noen ganger vil ikke være nok. Ofte støter du på prosjekter som trenger å utnytte maskinvare for hastighetsforbedringer. Sørg for at du er kjent med grunnleggende algoritmer, så vel som klasser, minneadministrasjon og kobling.
- Lineær algebra / kalkulus / statistikk
Du må være godt kjent med matriser, vektorer og matriksmultiplikasjon. Hvis du har forståelse for derivater og integraler, bør du være klar. Statistikk kommer til å komme opp mye.
Sørg i det minste for at du er kjent med Gaussiske fordelinger, midler og standardavvik. Du må ha en solid forståelse av Sannsynlighet for å forstå modeller som
- Gaussiske blandingsmodeller og
- Skjulte Markov-modeller
- Anvendt matematikk og algoritmer
Å ha en solid forståelse av algoritmeteori og vite hvordan algoritmen fungerer er veldig viktig. Du må forstå emner som Gradient Descent, Convex Optimization, Lagrange, Quadratic Programming, Partial Differential Equation, and Summations.
All denne matte kan virke skremmende i starten hvis du har vært borte fra den en stund. Ja, maskinlæring og kunstig intelligens er mye mer matteintensiv enn noe som front-end utvikling.
- Språk-, lyd- og videobehandling
kombinerer to av de viktigste arbeidsområdene, dvs. Språkvitenskap og informatikk og sjansen er at du på et eller annet tidspunkt vil jobbe med enten tekst eller lyd eller video.
Så det er nødvendig å ha god kontroll over biblioteker som Gensim, NLTK og teknikker som word2vec, Sentimental Analysis og Summarization.
- Nevrale nettverksarkitekturer
Vi trenger maskinlæring for oppgaver som er for komplekse til at mennesker kan kode direkte, dvs. oppgaver som er så komplekse at det er upraktisk. Nevrale nettverk har vært den mest nøyaktige måten å nærme seg mange problemer på, som oversettelse, talegjenkjenning og bildeklassifisering, som spiller en veldig viktig rolle i AI-avdelingen.
Bortsett fra disse tekniske ferdighetene, er det visse ikke-tekniske ferdigheter eller forretningsferdigheter som også kreves for å bli en vellykket AI-ingeniør. Så la oss fortsette denne artikkelen Hvordan bli en kunstig intelligensingeniør for å forstå hva jeg egentlig mener med ikke-tekniske ferdigheter.
Forretnings / ikke-tekniske ferdigheter
- Kommunikasjon
Du må forklare ML- og AI-konsepter for mennesker med liten eller ingen ekspertise på området. Du må kanskje også lære av elektriske og robotiske personer. Kommunikasjon kommer til å gjøre alt dette mye enklere.
- Kreativ og kritisk tenking
AI-ingeniører må se på tall, trender og data og komme til nye konklusjoner basert på funnene. Still spørsmål ved etablerte forretningspraksis og idédugnad om nye tilnærminger til AI.
dyp kopi vs grunne kopi java
Enten du ser på fremveksten av AI vil spenning eller frykt, robotene er her for å bli i en eller annen form. Å kombinere denne nye teknologien med de sterkeste egenskapene til det unike menneskelige sinnet, gir en verden av potensial som ennå ikke har blitt utforsket.
- Hurtig prototyping
Å snakke på ideer så raskt som mulig er obligatorisk for å finne en som fungerer. I maskinlæring gjelder dette alt fra å velge riktig modell, til å jobbe med prosjekter som A / B-testing. Du må gjøre en gruppe teknikker som brukes til å raskt lage en skalamodell av en fysisk del eller montering ved hjelp av tredimensjonal datamaskinstøttet design, spesielt mens du arbeider med 3D-modeller.
- Bransjekunnskap
De mest vellykkede kunstige intelligensprosjektene der ute kommer til å være de som adresserer virkelige smertepunkter. Uansett hvilken bransje du jobber for. Du bør vite hvordan den bransjen fungerer og hva som vil være gunstig for virksomheten.
Hvis en kunstig intelligensingeniør ikke har forretningsforståelse og kunnskap om elementene som utgjør en vellykket forretningsmodell, kan ikke alle disse tekniske ferdighetene kanaliseres produktivt.
Nå, med disse ferdighetene, kan man sikkert få en jobb som ingeniør for kunstig intelligens, men når du jobber, må du også vite hva du vil gjøre i det daglige livet. Så her er de viktigste rollene og ansvaret til en AI-ingeniør.
Roller og ansvar
Avhengig av deres kunnskapsnivå for AI-ingeniører generelt:
- Studer og transformer datavitenskap prototyper
- Forskning og implementering av passende ML-algoritmer og AI-verktøy
- Utvikle maskinlæringsapplikasjoner i henhold til krav
- Jobber med elektroteknikkere og robotteam
- Velg passende datasett og datarepresentasjonsmetoder
- Kjør maskinlæring / AI-tester og eksperimenter
- Tren og omskolesystemer når det er nødvendig
- Hold deg oppdatert på utviklingen i felten
Lønnstrender og ansettelser av selskaper
I følge Faktisk den gjennomsnittlige lønnen til en kunstig intelligensingeniør er rundt $ 110.000 per år, med et minimum på $ 105 244 og maksimalt $ 144,611. La oss gå til den siste delen av 'Hvordan bli en kunstig intelligensingeniør' og se hvilke selskaper som er Ansette disse profesjonelle .
Bedrifter som ansetter topp AI-talent, spenner fra oppstart som Argo AI til tech-giganter som IBM. Ifølge Glassdoor er dette de ledende arbeidsgivere som hyret topp AI-talent det siste året.
Så med dette kommer vi til en slutt på denne artikkelen. Jeg håper du fikk en ide om Artificial Intelligence Engineer-profilen og hva som er riktig vei man trenger og ferdighetene som kreves for å gjøre denne jobben til en unik av sitt slag. Nå som du vet hvordan du blir ingeniør for kunstig intelligens, må du sjekke ut Edureka’s .
Edurekas masterprogram for maskinlæringstekniker gjør deg dyktig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærminger innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.
Hvis du har spørsmål knyttet til denne artikkelen, kan du legge dem i kommentarseksjonen nedenfor, og vi kommer tilbake så snart som mulig.