Профессии будущего аси: Атлас новых профессий

Содержание

РОПКиП Эксперты назвали топ-8 перспективных профессий будущего

Эксперты Союза «Молодые профессионалы (Ворлдскиллс Россия)» вместе с АСИ и «Университетом 2035» назвали топ-8 востребованных профессий будущего, профстандарты которых должны разрабатываться и внедряться «прямо сейчас».

Среди них:

1. Геймдизайнер — специалист по дизайну компьютерных игр, создающий захватывающий мир из сюжета, игровых механик, героев и графики.

2. Специалист по облачным и распределенным системам — способный не только администрировать автоматизированную систему, которая поддерживает сервер, но и создавать целую архитектуру облачной среды; обеспечивать хранение данных; виртуализировать данные для реализации облачных технологий.

3. AR/VR-специалист — специалист, который разрабатывает приложения виртуальной и дополненной реальности. Сегодня разработчики виртуальной и дополнительной реальности требуются не только на игровом рынке, но и в маркетинге, образовании, медицине, промышленности.

4. Аналитик / обработчик данных — специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, опираясь на которые компании, практикующие подход дата-драйвер, принимают решения.

5. Педагогический дизайнер — специалист по проектированию, дизайну, созданию, внедрению и адаптивному изменению образовательных сред, направленных на достижение поставленных результатов конкретной группой учащихся с учетом их индивидуальных показателей.

6. Образовательный технолог (цифровой методист) — специалист по технологическому сопровождению образовательных сред, маршрутов и траекторий. Занимается подборкой, настройкой и внедрением технологического инструментария, отладкой элементов интерактивных взаимодействий, обеспечивает связность технологической и методической сторон образовательного процесса.

7. Образовательный дата-инженер — специалист по разметке, сбору, анализу и интерпретации данных в процессе обучения (в том числе данных образовательного опыта, данных состояний учащихся, данных взаимодействий и показателей развития метапредметных навыков).

8. Специалист по машинному обучению — работающий в сфере создания и контроля искусственного интеллекта (ИИ). Главная задача — научить программу анализировать данные и делать на их основе логические выводы, саморазвиваясь.

Эксперты уже приступил к реализации экспериментального проекта по ускоренной разработке стандартов подготовки кадров по этим профессиям.

Как отметил генеральный директор «Ворлдскиллс Россия» Роберт Уразов, до недавнего времени существовали компетенции, существенное обновление стандартов которых происходит раз в 30 лет. Например, поварское дело или столярные технологии — за год они обновляются лишь на 10% относительно существующих стандартов.

А есть профессии будущего, которые ежегодно обновляются более чем на 50%, работодателям важно получать квалифицированных специалистов, владеющих актуальными навыками, а не устаревшими. К таким компетенциям в том числе относятся кибербезопасность, машинное обучение и большие данные. В пилотный проект вошел блок именно быстроразвивающихся компетенций.

«В современном мире скорость внедрения технологий критически увеличивается. Цифровые технологии существенно обновляются за 2-3 года. Это означает, что былой роскоши, когда мы можем потратить года на стандартизацию, больше нет. Если вы тратите 2-3 года на то, чтобы прописать профстандарты «кибербезопасника», то вы уже проиграли. Поэтому здесь главное требование — способность быстро реагировать на происходящее, а еще лучше — умение предвидеть», — подчеркнул Роберт Уразов.

Сегодня разработка профстандартов занимает 1-2 года и только после их последующего утверждения организации могут создавать соответствующие образовательные программы. И если на разработку профессионального стандарта уходит 170 дней, ФГОС — 280 дней, а образовательной программы — 82 дня. Итого полный цикл происходит в лучшем случае за 532 дня. Это время пути образовательной программы до студента.

— Мы убеждаемся в том, что там, где существуют жесткие каркасы описания всех квалификационных требований, возникает вопрос: как их быстро и гибко поменять? Это действительно большой вызов, когда профессии как таковой официально еще нет (она не описана, не всегда понятен блок ключевых компетенций), а на рынке труда она уже востребована. Большая задача нашего пилотного проекта заключается в том, чтобы построить гибкую модель для того, чтобы она существовала в нормативном поле и при этом оправдывала ожидания конечного заказчика, — отметила замдиректора направления «Молодые профессионалы» АСИ Юлия Ханьжина.

Все работы по пилотному проекту должны завершиться до 1 ноября 2021 года.

Источник:RG.RU

Эксперты назвали топ-8 перспективных профессий будущего

Gorodenkoff / Istock

Среди них:

Если вы тратите 2-3 года, чтобы прописать профстандарты «кибербезопасника», вы уже проиграли

Все работы по пилотному проекту должны завершиться до 1 ноября 2021 года.

рабочих мест будущего: искусственный интеллект

Поделиться этой статьей

Искусственный интеллект изменит мировую экономику, а рабочие места в сфере ИИ пользуются большим спросом.
Получение образования в области искусственного интеллекта — сложная задача, требующая настойчивости и личной инициативы.
Карьера ИИ ориентирована на будущее, а это означает, что они, скорее всего, выживут в будущем.

Искусственный интеллект (ИИ) обещает принести одни из самых значительных и прорывных инноваций этого века. Беспилотные автомобили, роботы-помощники и автоматическая диагностика заболеваний — все это продукты зарождающейся революции ИИ, которая изменит то, как мы живем и работаем. А учитывая, что за последние несколько лет спрос на талантливых инженеров увеличился более чем вдвое, перед профессионалами, которые хотят работать на переднем крае исследований и разработок в области искусственного интеллекта, открываются безграничные возможности.

В то время как количество рабочих мест, занимающихся разработкой и улучшением приложений ИИ, растет, некоторые аналитики предсказывают, что эти усилия серьезно подорвут экономическую активность. Это связано с тем, что системы ИИ могут обрабатывать непостижимые объемы данных, а люди — потенциально миллионы людей на сегодняшнем рынке труда — просто не справляются с этой задачей.

www.bestcolleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

Готовы отправиться в путешествие?

ИИ станет отличным преобразователем, повысит эффективность многих секторов… и позволит создавать более ценные услуги, которые могут привести к общему экономическому росту.

В одном недавнем отчете Глобального института McKinsey предполагается, что к 2030 году около одной трети американской рабочей силы необходимо будет сменить профессию. Особенно уязвимы работники в отраслях с большим объемом данных, включая финансовых и административных специалистов, персонал юридической поддержки, продавцов, и ИТ-работников.

Более осторожные отраслевые обозреватели отмечают, что неясно, какие рабочие места могут быть потеряны и сколько новых будет создано. Всемирный экономический форум, например, прогнозирует, что ИИ может привести к чистому увеличению рабочих мест на 58 миллионов во всем мире.

Независимо от того, что новая экономика ИИ означает для будущей рабочей силы, студенты колледжей и молодые специалисты получат выгоду от входа в эту растущую область. Но проникнуть в искусственный интеллект не так просто, как изучить информатику или получить высшее образование. Чтобы построить карьеру в области искусственного интеллекта, нужны инициатива, мужество и ноу-хау. Фактически, более половины старших специалистов по искусственному интеллекту сообщают о дефиците навыков при найме новых ученых — настоящий «кризис талантов», согласно отчету Ernst & Young.

Получение образования в области искусственного интеллекта: требуется интеллект

У ИИ высокая кривая обучения, но для мотивированных студентов вознаграждение за карьеру ИИ намного превышает затраты времени и энергии. Для достижения успеха в этой области обычно требуется степень бакалавра в области компьютерных наук или смежных дисциплин, таких как математика. Для более высоких должностей может потребоваться степень магистра или доктора философии, хотя высшее образование больше не считается жестким требованием для ведущих работодателей, таких как Apple и Google. В любом случае, ваш успех во многом будет зависеть от факторов, не связанных с формальным образованием.

Любознательность, уверенность и настойчивость — хорошие качества для любого учащегося, стремящегося освоить новую область, и ИИ — не исключение.

«Любознательность, уверенность и настойчивость — хорошие черты для любого студента, который хочет пробиться в новую область, и ИИ не является исключением, — сказал Дэн Аюб, генеральный менеджер по обучению смешанной реальности в Microsoft. Аюб — опытный специалист по искусственному интеллекту, и она согласилась поговорить с BestColleges о том, как найти работу в этой области. «В отличие от карьеры, где путь проложен десятилетиями, ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, а это означает, что вам, возможно, придется формировать свой собственный путь и проявлять творческий подход».

Аюб имеет в виду, что не существует стандартной степени или учебного плана по искусственному интеллекту. Некоторые университеты могут не предлагать предписанный набор курсов по специальности или специализации в области ИИ, в то время как в университетах со специальными программами ИИ могут быть уникальные подходы к этой дисциплине.

«Поскольку ИИ все еще находится в стадии становления… университеты различаются по степени специализации, которую вы можете получить, — сказал Аюб. «Хорошим местом для начала является курсовая работа по информатике, знакомство с основами науки о данных, машинного обучения и Java. … Каждый день появляется ряд новых программ бакалавриата и магистратуры, которые предназначены специально для подготовки кого-то к работе. в ИИ».

Курсы и учебная программа по искусственному интеллекту

Как показано в таблице ниже, ИИ состоит из нескольких пересекающихся дисциплин. Понимание статистических методов, например, так же важно, как и знания в области компьютерных наук. В дополнение к перечисленным здесь предметам может быть полезно пройти междисциплинарные курсы в таких областях, как когнитивная наука, чтобы обеспечить концептуальную основу для приложений ИИ.

Образца основных предметов в учебной программе ИИ

Математика и статистика	Информатика	Основные темы ИИ
Линейная алгебра Дифференциальное и интегральное исчисление Матрицы и линейные преобразования Интеграция и аппроксимация Современная регрессия Теория вероятностей Байесовская сеть Вероятностные графические модели	Компьютерные системы и программирование Принципы императивных вычислений Принципы функционального программирования Основы науки о данных Параллельные и последовательные структуры данных и алгоритмы Логическое программирование и вычислительная логика Гибкая разработка программного обеспечения	Машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением Теория информации, логические выводы и алгоритмы обучения Нейронные сети для машинного обучения Представление ИИ и решение проблем Обработка естественного языка Компьютерное зрение и анализ изображений
Источники: Университет Карнеги-Меллона; Стэндфордский Университет; Северо-западный университет; Изучение искусственного интеллекта; Профессиональная программа Майкрософт

После того, как вы освоите некоторые основы, найдите области ИИ, которые вас больше всего интересуют, и соответствующим образом сформируйте свою курсовую работу. В следующей таблице показаны более специализированные предметы, которые вы можете выбрать в качестве факультативных при получении степени; эти темы также стоит изучить на любом этапе вашей карьеры. Могут быть доступны дополнительные классы, которые обучают студентов конкретным приложениям ИИ в таких областях, как биология, здравоохранение и неврология.

Образцы кластеров и субъектов искусственного интеллекта

Машинное обучение	Принятие решений и робототехника	Восприятие и язык	Взаимодействие человека и ИИ
Глубокое обучение и контроль с подкреплением Прикладное машинное обучение Машинное обучение для анализа текста Расширенный анализ данных	Нейронные вычисления Автономные агенты Когнитивная робототехника Стратегическое мышление для ИИ Кинематика и динамика робота	Информационно-поисковые и поисковые системы Обработка речи Вычислительное восприятие Компьютерная фотография Датчики зрения	Проектирование систем, ориентированных на человека Взаимодействие человека и робота Роботизированная манипуляция Безопасные и интерактивные роботы
Источники: Университет Карнеги-Меллона; Стэнфордский университет

Независимо от того, учитесь ли вы в колледже или уже работаете, важно заблаговременно определить собственную учебную программу по искусственному интеллекту. Как объяснил Аюб, «такие школы, как Карнеги-Меллон, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт, — это лишь некоторые из них, которые создали курсы для тех, кто хочет работать в области ИИ, но есть и много других. Существуют также дополнительные программы, которые могут помочь тем, кто находится в середине карьеры, переподготовиться. перейти на работу в области ИИ».

Например, корпорация Майкрософт недавно объявила о направлении ИИ для программы Microsoft Professional Program, которая является частью более крупной программы, включающей Школу ИИ, ориентированную на разработчиков. Программы доступны онлайн для всех и, по словам Аюба, предоставляют «готовые к работе навыки и реальный опыт инженерам и другим людям, которые хотят улучшить свои навыки в области ИИ и науки о данных с помощью серии онлайн-курсов, в которых участвуют руки. о лабораториях и опытных инструкторах».

Курсы машинного обучения и связанные с ними ресурсы также доступны в Google, Массачусетском технологическом институте, Стэнфорде, Калифорнийском технологическом институте и Кембриджском университете. В связи с растущим спросом университеты и известные компании стремятся предоставлять образовательный контент, который может помочь увеличить количество инженеров ИИ.

Получение работы в сфере ИИ: все дело в инициативе

Когда дело доходит до лучших рабочих мест в будущем, немногие отрасли выделяются так сильно, как искусственный интеллект. 2019 годОтчет Gartner показывает, что корпоративные приложения для ИИ выросли на 270% за четыре года, что привело к росту спроса, который превышает текущее предложение квалифицированных кандидатов на работу.

Это отличная новость для профессионалов, ищущих работу в области машинного обучения и смежных профессий в области искусственного интеллекта. Количество отраслей, использующих ИИ, также увеличивается до такой степени, что практически ни одно крупное предприятие не останется незатронутым этой быстро развивающейся технологической революцией.

Самые востребованные профессии в сфере искусственного интеллекта

Род занятий	Рост в процентах (2015-2019 гг. )
Инженер по машинному обучению	344%
Инженер-робототехник	128%
Инженер по компьютерному зрению	116%
Специалист по данным	78%
Источник: Действительно

Несмотря на то, что перспективы трудоустройства блестящие, отдельные студенты и специалисты должны определить траекторию своей карьеры и приобрести необходимые навыки и знания. Успех частично зависит от вашей личной инициативы в изучении неотъемлемых предметов ИИ и налаживании связей с нужными людьми. Оттуда обязательно последуют стажировки и возможности трудоустройства.

Среди компаний, нанимающих специалистов в области ИИ, есть не только обычные подозреваемые, а именно Google, Amazon и Apple, но и множество стартапов, занимающихся искусственным интеллектом, специализирующихся в нишевых отраслях. Когда вы будете готовы подать заявление о приеме на работу, вы можете начать работу несколькими способами:

«LinkedIn — это мощный инструмент для установления контактов с лидерами мнений в области ИИ и получения дополнительной информации об их взглядах, — сказал Аюб. «Наблюдение за лидерами в этой области даст вам четкое представление о том, где могут существовать потенциальные карьерные возможности. … Если в вашем университете нет специализированного направления для ИИ, вы можете обнаружить, что ИИ является частью других мероприятий в области технологий или компьютерных наук. .»

Аюб также предполагает, что просмотр отдельных объявлений о вакансиях в LinkedIn даст вам представление о типах доступных вакансий и необходимых навыках. Это особенно важно, учитывая разнообразие языков, инструментов и сред, необходимых для работы с искусственным интеллектом. Хотя это и не исчерпывающий список, ниже приведены некоторые примеры навыков, которые могут помочь кандидатам отметить все нужные поля в объявлении о вакансии.

языков программирования: Python, Java, C/C++, SQL, R, Scala, Perl
Платформы машинного обучения : TensorFlow, Theano, Caffe, PyTorch, Keras, MXNET
облачных платформ: AWS, Azure, GCP
Системы управления рабочим процессом: Airflow, Luigi, Pinball
Инструменты для работы с большими данными: Spark, HBase, Kafka, HDFS, Hive, Hadoop, MapReduce, Pig
Средства обработки естественного языка: spaCy, NLTK

Не менее важно проверить эти навыки и приобрести новые, начав личные проекты. Например, без портфолио машинного обучения в вашем GitHub, чтобы показать потенциальным работодателям, будет сложно продемонстрировать свой опыт и интерес к ИИ. К счастью, вы можете участвовать в любом количестве хакатонов, соревнований по программированию, соревнований по робототехнике и проектов с открытым исходным кодом, чтобы отточить свои способности.

Хотя поначалу эти требования могут показаться пугающими, не расстраивайтесь. Искусственный интеллект — это особняк со множеством комнат, и для развития опыта и специализации, необходимых для достижения успеха, может потребоваться время и терпение. Больше всего на свете работа будущего просто требует готовности сохранять любопытство и делать шаг в неизвестное.

«Сегодняшние студенты вступают в ряды рабочей силы в условиях цифровой революции, поэтому я советую смело выбирать свой собственный путь», — заключил Аюб. «Потенциал ИИ для улучшения качества нашей жизни и повышения эффективности безграничен, но возможности могут быть не так очевидны, как в других областях карьеры. Оставайтесь целеустремленными и мечтайте о большем, и вы можете стать великим лидером и новатором в эпоху цифровых технологий». »

Дополнительные ресурсы ИИ

BestColleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

Сравните варианты школы.

Просмотрите школу, наиболее соответствующую вашим интересам, и сравните их по плате за обучение, программам, уровню приема и другим факторам, важным для того, чтобы найти ваш колледж.

Знать об искусственном интеллекте Карьера

Искусственный интеллект растет как вертикально, так и горизонтально во многих секторах и областях. В этой статье мы исследуем, что такое ИИ, в какие области он проник, а также некоторые подробности карьерного пути в области искусственного интеллекта как для новичков, так и для опытных профессионалов с соответствующим опытом.

Все больше и больше компаний пытаются внедрить искусственный интеллект в свои продукты, чтобы выделиться на рынке. ИИ помогает им выделять свои продукты и оптимизировать многие процессы, критически важные для проектирования, разработки и производства продукта.

Содержание

Что такое ИИ для начинающих?

С точки зрения новичка, искусственный интеллект — это способность системы воспроизводить возможности человеческого интеллекта. Это когда машины моделируются для когнитивного поведения, такого как обучение и принятие решений, путем обучения систем. Это повторяющийся процесс ввода данных, статистического анализа и формирования шаблонов для понимания поведения и получения результатов. Мы используем искусственный интеллект в виде поисковых алгоритмов Google, систем рекомендаций, автономного оружия и даже беспилотных автомобилей.

Системы на основе AI определяются двумя подходами: Реактивные машины и Limited Memory AI

AIMELERENEREVERENERY IISIVERIELENGIALE ARTIVERIELESIORE ISIVEILIGE ISIVEILIGE ISIVEILIGE IISIVERIELERIEGIVE IISIVERIELERIGIVE ARTIVERIEGIVE IISIFIELESIORIENGIVE ARTIVERIEGIVE IISIFIELEARE. модели с ограниченной памятью на основе ИИ.

Реактивная машина просто принимает ввод и производит некоторый вывод без какого-либо обучения. Эти машины относятся к первой ступени систем искусственного интеллекта. Примерами таких систем являются статические модели машинного обучения.

Модели с ограниченной памятью обеспечивают хранение предыдущих данных и возможности обучения, которые помогают делать более точные прогнозы на будущее. Модель ограниченной памяти следует двум подходам.

Команда постоянно обучает модель с новыми данными.
Автоматическое обучение и обновление моделей в среде ИИ.

Кроме того, существуют типы ИИ, такие как Теория Разума и Самоосознающий ИИ, тайны которых до сих пор не разгаданы. Ожидается, что эти подходы ИИ будут взаимодействовать с человеческими эмоциями и вмешиваться в их мысли.

Прежде чем мы начнем обсуждать пути карьеры искусственного интеллекта , давайте рассмотрим типы ИИ, с которыми мы обычно имеем дело. ИИ обычно подпадает под две широкие категории, а именно узкий ИИ и общий искусственный интеллект.

Типы ИИ

Чтобы лучше ответить на вопрос, является ли ИИ хорошим выбором карьеры, мы должны сначала изучить его типы. Все реальные и гипотетические проблемы и решения ИИ в основном делятся на три категории:

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

Artificial General Intelligence (AGI)

Artificial Super Intelligence (ASI)

Artificial Narrow Intelligence/ Narrow AI

Узкий ИИ, также называемый слабым ИИ, представляет собой целенаправленный подход ИИ, предназначенный для выполнения отдельных задач, таких как поиск в Интернете, биометрическое распознавание и самоуправляемые автомобили. Эти системы обучены выполнять специальные задачи с интеллектом, подобным человеческому. Они запрограммированы с узкими ограничениями, отсюда и название Weak AI.

Узкий ИИ может работать либо с реактивной моделью, либо с моделью с ограниченной памятью, в зависимости от объема данных и требуемого результата. Эти системы предназначены для индивидуального и естественного взаимодействия со своими пользователями. Узкий ИИ продолжает развиваться с использованием алгоритмов глубокого обучения, машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Большинство проблем относятся к категории узкого ИИ, что открывает бесконечные возможности для выбора ИИ в качестве карьерного пути.

Узкие примеры ИИ:

Голосовые ассистенты, такие как Siri, Alexa, Cortana
Watson от IBM
Электронные спам -фильтры
Содержание социальных сетей
Системы рекомендаций
Изображение/ речи/ распознавание. / Глубокий ИИ /Сильный ИИ
Общий искусственный интеллект, также называемый Глубокий ИИ , представляет собой подход, при котором системы могут воспроизводить человеческий интеллект, используя возможности самообучения.
Сильные системы ИИ могут думать, анализировать и реагировать на проблемы, как человек, без вмешательства человека. Чтобы добиться успеха во внедрении систем глубокого ИИ, системы должны быть снабжены полным набором когнитивных способностей, чтобы сделать машины сознательными. Исследователи и ученые изо всех сил стараются проникнуть во вселенную Глубокого ИИ так, чтобы он оказывал на вселенную только положительное влияние.
ОИИ может использовать подход теории разума ИИ, который обеспечивает взаимодействие и разделение эмоций, убеждений и когнитивных процессов различных интеллектуальных существ. Вымышленные I-роботы и Терминатор, изображенные в научно-фантастических рассказах, могут быть помечены как реализация систем сильного ИИ.
Искусственный суперинтеллект
Искусственный суперинтеллект — это теоретический алгоритм искусственного интеллекта, который может полностью понимать и воспроизводить поведение и интеллект человека. Они могут быть самосознательными и самодостаточными, которые могут превосходить человеческие возможности. Влияние ASI может иметь многочисленные последствия как в положительном, так и в отрицательном квадрантах, поэтому его внедрение находится под строгим контролем.
Проникновение ИИ в отрасли
Хотя ИИ постепенно проникает во все отрасли, отрасли, в которых ИИ оказывает значительное влияние,
Healthcare
Обслуживание клиентов
авиационная отрасль
Кибербезопасность
Образование
Маркетинг
Розничная торговля и электронная коммерция
Финансовые рынки и услуги
Связанные: 15 15. 15015
:
ИИ как выбор карьеры
Является ли ИИ хорошей карьерой? Да, это так! Искусственный интеллект был неотъемлемой частью отраслей в каждом секторе. Его алгоритмы и появляющиеся инновации помогают бизнесу преуспеть, раскрывая возможности.
Такие области, как поисковые системы, социальные сети, образование, геопространственный анализ, здравоохранение, робототехника, телекоммуникации и многие другие, начали расти с использованием возможностей ИИ. Новые технологии ставят сложные задачи по гибкому использованию традиционных алгоритмов для обеспечения успеха отрасли.
Отрасли нанимают исследователей и профессионалов, которые могут применять машинное обучение, компьютерное зрение и анализ данных к существующим данным для определения общего роста.
Согласно прогнозам, к 2029 году рынок искусственного интеллекта вырастет более чем на 1394,30 миллиарда долларов США. Этот огромный рост подтолкнет существующие компании и стартапы к инвестированию, чтобы обнаружить потенциал роста в этом секторе. В отчетах прогнозируется темп роста не менее 150% с 2020 года при среднегодовом темпе роста 20,1% в течение десятилетия [Источник].
ИИ обладает огромными возможностями, но ему не хватает специалистов, способных его использовать. Это полезная область, которая ищет бесконечные процедуры обучения. Рабочие роли являются нишевыми и требуют технического образования наряду с практическим опытом. В этом разделе описываются предварительные условия, навыки и карьерные пути, которыми вы можете заняться.
Предварительные требования Навыки для работы в области искусственного интеллекта
Наличие степени бакалавра или магистра или любого сертификационного курса в области ИТ и компьютерных наук, статистики и науки о данных может помочь создать более прочную когнитивную основу для курса. Хотя есть некоторые специализированные технические и нетехнические навыки, которые могут быть необходимы для понимания алгоритмов и платформ ИИ.
Технические
Языки программирования — C++, R, Java, Lisp, Python и Prolog — это языки программирования, которые используются для изучения основ ИИ. Знание классов и структур данных помогает легко понять алгоритмы. Python и R стали более популярными благодаря своим библиотекам, понятному синтаксису, простоте и универсальности.
Машинное обучение : Машинное обучение — это контролируемый алгоритм обучения, который использует большие наборы данных для принятия решений и прогнозов на основе шаблонов. ML в основном реализуется с использованием нейронных сетей, которые группируют данные на основе распознавания образов, изображений и речи.
Обработка естественного языка : Сочетание информатики и лингвистики для обработки и понимания человеческого языка. Специалистам по искусственному интеллекту придется работать над обработкой языка, видео и аудио, включая семантический анализ и анализ настроений.
Наука о данных и аналитика : Повторяющийся процесс, при котором данные собираются, обрабатываются и детализируются для извлечения из них полезной информации. Аналитика помогает найти закономерности, необходимые для контролируемого обучения. Специалисты по искусственному интеллекту должны преуспеть в аналитическом подходе к данным и числам.
Системы управления базами данных : Apache Cassandra, PostgreSQL, Couchbase, MLDB и Microsoft SQL Server являются наиболее часто используемыми базами данных в моделях машинного обучения и искусственного интеллекта.
Прикладная математика и исчисление : ИИ работает с традиционными методами, такими как линейная регрессия, кластеризация, байесовское моделирование, анализ случайного леса и логистическая регрессия. Специалистам по ИИ необходимо изучить процедуры, связанные с вышеупомянутыми методами, чтобы использовать их в будущих алгоритмах ИИ.
Нетехнический:
Навыки общения и сотрудничества : Задача специалистов по искусственному интеллекту состоит в том, чтобы представить заинтересованным сторонам перспективы полей. Квалифицированный специалист должен будет четко определить выводы и передать результаты, чтобы обеспечить успех. Кроме того, сильные навыки визуализации могут помочь в раскрытии нераскрытых идей и передаче их в заманчивых сюжетных формах для достижения роста и результатов.
Повышение квалификации
Интеллект — это способность человека учиться. В ИИ обучение и развитие знаний — это бесконечный процесс обучения. Системы, а также специалисты по искусственному интеллекту должны расти в постоянно развивающейся ауре искусственного интеллекта. Профессионалы могут преуспеть в карьере ИИ, понимая теоретические концепции и совершенствуя их в реальных приложениях. ИИ нуждается в универсальности и динамичности как навыке. ИИ — это уникальное сочетание технологий и знаний в той области, в которой они применяются. Таким образом, профессионал должен стремиться получить основы обеих областей.
Лучшие карьерные пути в области искусственного интеллекта
Выбор искусственного интеллекта в качестве карьеры — беспроигрышная ситуация. Профессии ИИ также занимают нишу в обучении и заработке. Стать инженером ИИ — это меню аля-карт. Можно настроить набор навыков в соответствии с ролью работы и личными способностями. У ИИ есть широкий спектр технологий, платформ и алгоритмов, на которых можно учиться. Различные области ИИ сосредоточены на восприятии, языке, машинном обучении, накоплении знаний, принятии решений и взаимодействии человека с ИИ.
ИИ открывает огромные возможности для стремящегося построить свою карьеру, но некоторые из основных рабочих ролей на выбор перечислены ниже.
Индия развивается с помощью ИИ: карьера
Международный совет по данным прогнозирует, что рынок программного обеспечения для ИИ в Индии вырастет с 2767,5 млн долларов США в 2020 году до 6358,8 млн долларов США в 2025 году, достигнув 8,119 9036 CAGR. %. По оценкам, к 2026 году использование искусственного интеллекта, машинного обучения и НЛП для достижения машинно-человеческой аугментации вырастет на 60 %9. 0032
Внедрение механизма управления технологической добычей на крупных предприятиях увеличится на 30%, что принесет дополнительную прибыль в размере около 20%. ИИ создаст рабочие места в здравоохранении, банковском секторе, финансовых услугах, маркетинге, розничной торговле, телекоммуникациях, обороне и логистике.
Промышленность и искусственный интеллект
Искусственный интеллект присутствует почти во всех отраслях промышленности. Перспективы бизнеса резко изменились благодаря использованию машинного обучения, персонализации поиска и рекомендаций. Это положительное изменение повысило производительность и эффективность отраслей. Вот некоторые основные отрасли, которые ищут профессионалов в области ИИ.
Education
Transportation and logistics
Healthcare and life science
Agriculture
Manufacturing and marketing
Ecommerce and Retail
Defense
Banking and Insurance
Cyber security
Step to take up an AI job
Получение работы в сфере ИИ — это комплексный процесс изучения и разработки как теоретических, так и практических моделей ИИ. Хотя ИИ предоставляет целый ряд возможностей, ему не хватает квалифицированных специалистов, которые могли бы добывать драгоценные камни в этой области. Наращивание знаний об ИИ можно рассматривать как постепенный процесс, начиная с основ программирования и управления базами данных и заканчивая приобретением опыта в области алгоритмов машинного обучения и навыков ИИ.
Как сменить профессию на искусственный интеллект
Прежде чем сменить профессию на искусственный интеллект, вы должны понимать, что это постоянно развивающаяся область. У вас должна быть постоянная жажда знаний. Знания, которые вы получили сегодня, могут оказаться неактуальными через 3-5 лет. Итак, давайте разделим ваш путь на два потока: один для людей, плохо знакомых с ИТ, и другой для людей с опытом работы в ИТ, но не в технологиях искусственного интеллекта.
Фон, не связанный с ИТ
Если вы пришли не из сферы ИТ, вы можете прийти с обширными знаниями в предметной области, которые ИИ может использовать для улучшения системы. Однако вы также можете использовать свои знания в предметной области и новые навыки, чтобы получить преимущество. Давайте перечислим навыки, которые вы должны приобрести до или во время перехода на ИИ.
Во-первых, наработайте достаточно навыков в Python, самом простом языке программирования. Получите правильное программирование ДНК. Вы можете начать с простых упражнений по программированию и быстро расширять свои возможности в Python. Чтобы научиться программировать, вам нужно знать несколько концепций информатики. Например, вы можете начать писать алгоритмы для небольших программ, что даст вам общее представление об алгоритмах машинного обучения.
Узнайте о системах управления базами данных.
Для машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей важно понимание математики. Так что набирайтесь необходимых знаний по математике. Если вы не планируете пачкать руки кодом ML, можете пропустить этот пункт.
Изучение вероятности, базовой статистики и случайных величин.
Узнайте об алгоритмах машинного обучения. Какова цель машинного обучения? Как достигается машинное обучение? Какие пакеты и инструменты помогают в программировании машинного обучения/глубокого обучения/обработки естественного языка?
Каждое из приведенных выше требований может потребовать от вас дополнительных знаний.
Опыт работы в сфере ИТ
Можно с уверенностью предположить, что у вас есть некоторый опыт работы с языками программирования и системами управления базами данных в сфере ИТ.
Получите опыт программирования на Python или R.
Используйте пакеты визуализации данных на Python или R для создания осмысленных визуализаций. Затем научитесь строить свою историю на основе визуализаций.
Получите знания в области машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.
Освежить в памяти статистику-вероятность, комбинаторику, байесовскую статистику и описательную статистику.
Попробуйте машинное обучение в Python или R. Узнайте о пандах, Scikit Learn, Seaborn и пакетах, доступных в Python для обработки данных и алгоритмов машинного обучения.
В заключение
Чтобы использовать мощь ИИ, вам необходимо овладеть навыками и быть готовым к достижению непревзойденных целей. Устоявшиеся предприятия и стартапы в области ИИ вложили значительные средства в ИИ для повышения производительности бизнеса.
Увеличение объемов данных и потребность в их анализе открывают более широкие возможности для построения вашей карьеры в области искусственного интеллекта. Все, что вам нужно, это руководство для обеспечения успеха в этой области.
Интегрированные курсы от AnalytixLabs, такие как бизнес-аналитика 360, разработка искусственного интеллекта и комплексный прикладной ИИ, предназначены для того, чтобы помочь завоевать перспективы ИИ и помочь получить высокооплачиваемую работу в области ИИ.
Часто задаваемые вопросы
1. Востребован ли искусственный интеллект?
Да, искусственный интеллект — горячая тенденция в отрасли. В последние 5 лет наблюдается тенденция к развитию ИИ, и все еще ожидается, что он достигнет своего пика к 2030 году. Способность ИИ упрощать сложные задачи и сокращать участие человека для повышения производительности бизнеса делает его незаменимой частью отраслей.
2. Какую работу я получу, если буду изучать искусственный интеллект?
Искусственный интеллект предлагает более широкий спектр профилей работы от новичка до уровня эксперта. Вы можете быть разработчиком искусственного интеллекта, машинного обучения или специалистом по данным, если вам нужны высококлассные технические должности. Или вы можете быть инженером по компьютерному зрению, инженером по робототехнике или бизнес-аналитиком в зависимости от ваших интересов в этой области. В секторах телекоммуникаций и кибербезопасности есть большие возможности, если вы овладеете навыками искусственного интеллекта.
3. Как начать карьеру в сфере ИИ?
Планирование, тяжелая работа и исполнение — все, что вам нужно, чтобы попасть в мир искусственного интеллекта. Вам нужно понять основы, получить степень и получить специализацию в интересующей области в доступных областях искусственного интеллекта, тогда все готово. Вы можете улучшить свои технические и аналитические навыки, записавшись на различные доступные курсы.
4. Является ли искусственный интеллект высокооплачиваемым?
ИИ — это нишевая сфера деятельности, предлагающая привлекательные пакеты заработной платы как для начального, так и для опытного уровня. Все, что вам нужно, это быть совершенным в навыках, над которыми вы работаете. Годовая зарплата может составлять примерно от 6 до 8 лакхов, в то время как у людей со средним и высоким уровнем опыта может варьироваться от 15 до 50 лакхов.
Есть вопросы? Вам есть чем поделиться? Опубликуйте их в разделе комментариев ниже, и мы сможем вам помочь.
Вам также может быть интересно прочитать:
1. Как работает искусственный интеллект и различные компоненты ИИ?
2.