Artificiell intelligens (AI) är framtiden och har en stor potential att förändra företag, ekonomier och samhällen.
Inte konstigt att AI är en av de mest eftertraktade färdigheterna inom teknikdomänen som har påverkat nästan alla sektorer, från bil, tillverkning och medicin till cybersäkerhet, mjukvara och IoT.
Organisationer utnyttjar AI snabbt för att bygga användbara, banbrytande applikationer och tjänster som kan förbättra livskvaliteten, göra affärsverksamheten mer effektiv och minska komplexiteten.
I slutändan fortsätter efterfrågan på AI att öka. Enligt SEMrush kommer den globala AI-marknaden att nå 190,61 miljarder dollar år 2025.
Så om du vill bygga en karriär inom AI är det den bästa tiden att komma igång. Det kommer att ge dig bredare karriärmöjligheter och du kan arbeta med organisationer från hela världen i spännande projekt. Men för detta måste du ha rätt kompetens, både tekniska och icke-tekniska.
I den här artikeln kommer jag att introducera dig till några av de efterfrågade färdigheterna inom AI som du kan lära dig och förbättra dig själv för att bygga en briljant karriär inom artificiell intelligens.
Låt oss börja.
Innehållsförteckning
Tekniska förmågor
En karriär inom AI kräver att proffs behärskar vissa tekniska färdigheter för att ge dig en stark bas. Så låt oss prata om några av dessa tekniska färdigheter.
Domänkännedom
Kunskap och specialisering inom artificiell intelligens behövs om du söker en karriär inom AI. Du ska ha expertis inom neurala nätverk, maskininlärning, djupinlärning m.m.
Att ha domänkunskap hjälper dig att förstå branschen mer med risker och utmaningar som du måste ta itu med. Det kommer också att hjälpa dig att utveckla innovativ teknik som kan hantera dessa utmaningar. Du kan tillämpa din kunskap för att skapa AI-aktiverade teknologier och tjänster som på något sätt kan göra livet bättre och stödja företag.
Programmeringsspråk
Goda kunskaper och färdigheter i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++, JavaScript, etc., är avgörande för varje AI-proffs. Du måste kunna skriva kod utifrån dina behov och användningsfall.
- Python: Python används ofta inom AI och maskininlärning på grund av dess enkelhet, kodtillförlitlighet och snabbare exekvering. Det hjälper dig att skriva komplexa algoritmer och kräver minimal kod. Den levereras med många färdiga bibliotek för avancerad beräkning och vetenskaplig beräkning.
- Java: Java används också flitigt i AI för att implementera mappers och reducerare, intelligensprogrammering, genetisk programmering, sökalgoritmer, neurala nätverk, ML-lösningar och mer.
- R: Du behöver R för statistisk beräkning, numerisk analys, maskininlärning, neurala nätverk och mer. R låter dig samla in och organisera datamängder, tillämpa ML och statistiska funktioner och använda matristransformationer och linjär algebra för databehandling.
- C++: Det gamla goda C++ används i AI för att möjliggöra procedurprogrammering och manipulering av hårdvaruresurser. Du kan använda den för att utveckla operativsystem, webbläsare och videospel. Dess flexibilitet och objektorienterade funktioner gör den mycket användbar i AI.
Dessutom skulle det hjälpa om du också hade en djup förståelse för datorarkitektur, datastrukturer, optimeringsalgoritmer, grafer, träd med mera. Och om du kan lära dig mer än ett språk kan det vara en extra fördel eftersom du kan bidra mer eftersom organisationer betonar yrkesverksamma med flera färdigheter.
Ramverk och bibliotek: Förutom programmeringsspråk måste du också förstå olika ramverk och bibliotek. Det hjälper dig att skriva kvalitetskod i en snabbare hastighet. Några av de mycket användbara inom AI är TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch och mer.
- TensorFlow är en maskininlärningsplattform med öppen källkod med en omfattande och flexibel uppsättning verktyg, gemenskapsresurser och bibliotek för att hjälpa forskare att enkelt utveckla sofistikerade ML-drivna applikationer.
- SciPy är ett Python-bibliotek med öppen källkod som används för att lösa vetenskapliga och matematiska frågor. Det hjälper användare att manipulera och visualisera data med hjälp av olika kommandon.
- NumPy är ett Python-baserat paket som används för vetenskaplig beräkning och avancerade matematiska operationer samtidigt som man hanterar stora datamängder.
- Scikit-learn är ett kraftfullt Python-bibliotek för maskininlärning och har massor av ML och statistiska modelleringsverktyg.
Matematisk kunskap
AI-proffs arbetar mycket med algoritmer och tillämpad matematik. Det är därför du måste ha starka analytiska och problemlösningsförmåga tillsammans med matematiska kunskaper så att du effektivt kan lösa AI-problem.
Matematiska färdigheter som linjär algebra, statistik, sannolikhet, grafer, optimeringstekniker etc. är önskvärda. Du kan använda dessa färdigheter för att lösa problem och skapa algoritmer baserat på kraven.
- Linjär algebra: Linjär och abstrakt algebra utgör grunden för många delar av AI som maskininlärning och datorseende. Det involverar matriser, vektorer, tensorer och andra.
- Statistik: Statistik är ett annat viktigt ämne som du behöver behärska om du vill ha en ljus karriär inom AI och ML. Det involverar datainsamling, tolkning och analys. Det sammanfaller med datavetenskap, men du behöver statistiska färdigheter för att förstå mönstren.
- Sannolikhet: Sannolikhet är en väsentlig del av artificiell intelligens. Därför måste du ha goda kunskaper om sannolikhet och sannolikhetsfördelning för att få en smidig start i AI. Det kan användas på de diskriminerande och generativa modellerna, stödja vektormaskiner, etc.
- Graf: Att veta hur man ser på grafer och förstå vad det förmedlar behövs i AI. Det är en integrerad del av AI, och du kommer ständigt att exponeras för att analysera data genom att titta på olika grafer.
Maskininlärning
Machine Learning (ML) är en delmängd av artificiell intelligens. Det är studiet av datorbaserade algoritmer som kan lära sig och förbättra sig själv med hjälp av data och genom erfarenheter. ML-algoritmer skapar modeller baserade på ett visst dataprov, kallat träningsdata, för att fatta beslut och förutsäga.
Kunskapen om ML behövs inom artificiell intelligens eftersom AI gör det möjligt för en dator eller ett system att bete sig intelligent. ML är en process som lär maskinen att vara intelligent och implementera sin potential i realtidsuppgifter och problem.
ML används i olika applikationer, inklusive datorseende, e-postfiltrering, medicin, taligenkänning och mer. Det är också förknippat med beräkningsstatistik att göra korrekta förutsägelser med hjälp av datorer. Några av de vardagliga exemplen på ML är sökmotorförslag.
Djup lärning
Deep learning är en gren av maskininlärning och datavetenskap som efterliknar hur människor får specifik kunskap. Den inkluderar prediktiv analys och statistik och utnyttjar olika lager för att få djupare funktioner från ett ljud eller en bild. Med högre lager skulle detaljerna vara mer nyanserade.
Deep learning kan automatisera prediktiv analys, och dess algoritmer är ordnade i en hierarki av ökande abstraktion och komplexitet. Här implementerar varje algoritm en icke-linjär transformation till sin indata. Därefter använder den sin inhämtade kunskap för att skapa en utdata- eller statistisk modell. Den fortsätter att iterera tills dess utdata har uppnått en noggrannhet av den accepterade nivån. Det kommer alltså att finnas många bearbetningslager som data behöver passera för att bli förfinade och korrekta.
Tillämpning: Deep learning har en bred tillämpning inom olika områden och är mycket fördelaktigt för datavetare när de samlar in, tolkar och analyserar enorma datavolymer med lätthet och snabbhet. Några av dess applikationer är ansiktsigenkänning, taligenkänning, möjliggörande av syn i förarlösa bilar, virtuella assistenter, etc.
Neural nätverksarkitektur
Neurala nätverk är en del av Deep Learning och är inspirerade av den mänskliga hjärnans struktur. De är ett nätverk av artificiella neuroner som är komplexa och utvecklade för att bearbeta flera indata för att producera en utdata. Neurala nätverk efterliknar mänskliga hjärnans beteende för att lösa komplexa problem. De används för adaptiv kontroll, prediktiv modellering, regressionsanalys, mönsterigenkänning, databehandling och träningsbara applikationer.
I denna arkitektur går indata genom olika lager av artificiella neuroner staplade för att producera utdata.
Tillämpning: Neurala nätverk hittar också tillämpningar inom olika sektorer som marknadsföring, sjukvård med mera. Exempel är taligenkänning, fordonskontroll, spel som schack eller racing, sekvens- och mönsterigenkänning, medicinsk diagnos, datautvinning, finansiella applikationer, e-postspamfiltrering och mer.
Big Data och distribuerad datoranvändning
Prediktiv och dataanalys i AI involverar ett stort antal datauppsättningar som behöver högre beräkningsresurser. Att använda ett enda system för att uppnå denna typ av beräkning kanske inte är tillräckligt. Därför är begrepp som Big Data och distribuerad datoranvändning till hjälp.
- Big Data är en teknik som innebär att extrahera, hantera och analysera en enorm mängd data effektivt. Dessa data kräver höga beräkningsresurser och erbjuder utmärkt statistisk kraft. Det används i användarbeteendeanalys, prediktiv analys och andra analytiska behov som involverar stora datamängder.
- Distributed computing är en gren av datavetenskap som involverar distribuerade system vars komponenter är placerade på olika nätverksdatorer som koordinerar och kommunicerar sina handlingar genom att utbyta meddelanden. Dess applikationer är multiplayer online-videospel, peer-to-peer (P2P) applikationer, etc.
Så om du vill ha en lysande karriär inom AI, skulle det hjälpa om du utvecklar dig själv med dessa tekniker. Big Data och distribuerad datoranvändning kan hjälpa dig att utveckla AI-baserade toppmoderna produkter och tjänster. Du kan också få kunskap om ramverk som Hadoop, Apache Storm, Spark och Flink.
Signalbehandlingstekniker
Signalbehandling är en annan önskad färdighet som organisationer kan leta efter hos proffs. Maskininlärning involverar funktionsextraktion för att omvandla pixelvärden till meningsfull information. Och för att uppnå detta måste du veta hur du löser problem med hjälp av signalbehandlingstekniker. Det kan inkludera tidsfrekvensanalys, faltning, Fourier-analys och andra AI-koncept.
Signalbehandling är ett underområde inom elektroteknik som betonar att analysera, syntetisera och modifiera signaler som bildsignaler, ljudvågor och andra vetenskapliga mätningar. Dessa tekniker förbättrar lagringseffektiviteten, överföringen, kvaliteten och detekterar vissa komponenter i en signal.
Tillämpningar: Tillämpningarna för signalbehandling är funktionsextraktion som taligenkänning och bildförståelse, ljudsignalbehandling som i musik eller talrepresentation, bildbehandling i datorer och digitalkameror, videobehandling i rörliga bilder, trådlös kommunikation och källkodningstekniker som bild komprimering, videokomprimering och ljudkomprimering.
Skalskript
Skalskript hänvisar till ett datorprogram som körs av en kommandoradstolk som heter Unix-skal. Skriptspråk involverar olika skalskriptdialekter. Några vanliga operationer som skalskript utför är filmanipulering, utskrift av text och programkörning.
Skalskript är en annan viktig komponent av artificiell intelligens som används för mönsterigenkänning. När du avancerar din karriär inom AI kommer du till den punkt där den mesta AI-databehandlingen sker på Linux-baserade maskiner. Så om du inte är bekant med UNIX-verktyg och operationer och kommandon som SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., kommer det att vara utmanande att arbeta med AI-funktioner.
Därför skulle det vara bra att lära sig om skalskript och få kläm på dessa ämnen för att fungera bra med Linux-baserade verktyg och operationer. Du kan också lära dig om olika skal som KornShell, Powershell, Perl-liknande skal, Z-skal och mer.
Klusteranalys
Klusteranalys är uppgiften att klustera eller gruppera objekt. Det är gjort på ett sådant sätt att objekten i en grupp är mer lika varandra än de i en annan grupp.
Klustring kan göras med algoritmer som skiljer sig åt vad gäller deras komponenter och hur effektivt man kan hitta dem. Med tanke på dess breda användning inom olika sektorer, kan du lära dig denna färdighet att klustera och börja bygga din karriär inom artificiell intelligens. Det kommer att ge dig bredare räckvidd och du kan utveckla innovativ teknik för olika branscher och företag.
Applikation: Den används i utforskande och statistisk dataanalys för applikationer som mönsterigenkänning, informationssökning, bildanalys, datakomprimering, bildanalys, sekvensanalys, maskininlärning och datorgrafik. Inom datavetenskap används klustring i mjukvaruutveckling, avvikelsedetektering, naturlig språkbehandling och mer. Dess andra applikationer är medicin, marknadsföring, affärer, sökresultatgruppering, brottsanalys, utbildning och mer.
Så allt som diskuterades ovan var tekniska färdigheter som du behöver behärska om du vill bygga en karriär inom artificiell intelligens.
Men detta är inte det.
Även om du har djup kunskap och expertis inom dessa teknologier och tekniska färdigheter, skulle den knappast användas om du inte kan implementera dem ordentligt. Det är här mjuka färdigheter kommer in i bilden.
Mjuka färdigheter
Mjuka färdigheter är nödvändiga i varje del av din professionella resa. Du måste ha de interpersonella färdigheterna som krävs för att arbeta effektivt, hantera allt med lätthet, implementera kunskapen i dina uppgifter korrekt och samarbeta väl med andra.
Mjuka färdigheter hjälper dig att leverera dina tankar korrekt till ditt team, intressenter och andra du kommunicerar med. Du kan också snabbt fatta bättre beslut som kan gynna ditt projekt och hela teamet.
Så låt oss prata om några av de grundläggande mjuka färdigheter du måste utveckla för att bli en bättre professionell, oavsett din expertis och kunskapsnivå.
Kommunikation
Kommunikationsförmåga är alltid önskvärt i varje yrke. Det innebär förmågan att kommunicera tydligt och exakt dina idéer till andra med en korrekt och lämplig ton tillsammans med kroppsspråk samtidigt som du levererar ditt budskap.
Du måste vara en bra kommunikatör så att du enkelt kan kommunicera dina innovativa idéer med dina chefer och andra lagkamrater eller kunder. Men om du saknar kommunikationsförmåga kan du känna problem med att skicka ditt budskap och förklara vad du vill.
Som ett resultat kommer dina kamrater inte att förstå ditt budskap och kan bli förvirrade vid specifika punkter. Och chansen är stor att dina idéer inte kommer att övervägas bara för att du inte kunde leverera ditt budskap korrekt.
Så det skulle vara bra om du kunde arbeta med din kommunikationsförmåga. Du kan antingen öva på det med dina vänner, familjemedlemmar eller kollegor eller ta en kurs för att förbättra dina färdigheter. Ju mer du övar, desto mer kommer du att förbättra din kommunikationsförmåga.
Lär dig grunderna i affärskommunikation för att säkerställa att du använder rätt ord och rätt ton när du levererar ditt budskap. Du kan också lära dig handrörelser, kroppsspråk och korrekta gester för att kommunicera effektivt med andra. Dessutom kan du lära dig flera språk om du har att göra med internationella kunder. Detta kommer att vara en bonus.
Beslutsfattande
Förmåga att fatta beslut är mycket avgörande. Du måste kunna fatta rätt beslut vid rätt tidpunkt för att rädda ditt team och projekt från all skada eller krångel och säkerställa framgången för dina projekt.
AI-projekt involverar mycket analytisk förmåga, statistik och förutsägelser, och du måste kunna göra det som passar ditt projekt och alla inblandade i teamet. Du måste ha goda ledaregenskaper som hjälper dig under beslutsfattande. Det kräver ett skarpt, långsökt sinne, fokus och ett öga för detaljer.
Vidare måste du kunna beräkna riskerna och utmaningarna om du tar några beslut. Du måste också känna till konsekvenserna av vissa beslut och hur de kan påverka ditt team och ditt projekt. Därför måste alla dina beslut fattas på ett sådant sätt som kan maximera produktiviteten och framgången för dina projekt, vilket säkerställer att dina kunder och kunder är nöjda samtidigt som riskerna minimeras.
Analytiskt tänkande
Analytiskt tänkande är ett måste för alla AI-proffs. Du måste kunna förstå och känna de problem användarna kan ställas inför och komma på en effektiv lösning.
AI-proffs måste ha utmärkta problemlösningsförmåga, analytiskt tänkande och ett nyfiket sinne för att veta mer, lära sig mer och implementera mer. Det kommer att hjälpa dig att utveckla innovativa idéer och planer som kan lösa ett problem och bygga banbrytande teknologier som kan gynna människor. Du måste också vara angelägen om att uppfostra dig själv med nya tekniker och verktyg som hjälper dig när du planerar och utvecklar.
Kreativitet
Kreativitet är en krävande färdighet som AI-proffs måste ha. Du måste ta fram unika idéer och tänka utanför boxen om du behöver. Det är i själva verket nuförtiden en mycket eftertraktad färdighet inom alla områden. Och om du är en AI-proffs måste du ha det.
AI-proffs måste komma med kreativa sätt att lösa ett problem på ett sätt som är enkelt, effektivt och genomförbart. Det hjälper dig att utveckla unika produkter och tjänster och göra dem användbara för användarna.
Slutsats: Framtiden för AI-proffs
Enligt LinkedIn har anställningen av AI-proffs ökat med 32% sedan 2019 trots de allvarliga scenarierna på grund av pandemin. Och denna tillväxt fortsätter att öka när efterfrågan på AI-drivna applikationer och tjänster ökar.
En CNBC-rapport säger att medianlönen för datavetare är 100 000-130 000 USD medan den för AI-ingenjörer är 124 000-150 000 USD. Därför verkar framtiden för AI-proffs ljus. Och om du är intresserad av detta område är det nu dags att börja bygga din karriär kring det. Du kan bli datavetare, AI-ingenjör, ML-ingenjör, business intelligence-utvecklare och utöva andra relaterade jobb inom AI.
Så börja bygga din karriär inom AI och utveckla de tekniska och icke-tekniska färdigheter som diskuterats ovan. De hjälper dig att starta din karriär smidigt och se till att du kör högt med maximal hastighet.
Med vänliga hälsningar!
Du kanske också är intresserad av onlinekurser för att lära dig AI eller
Onlinekurser för att lära dig grunderna i datateknik.