Не секрет, что искусственный интеллект или ИИ - это новая технологическая тенденция. Согласно отчету Gartner, к 2020 году искусственный интеллект создаст 2,3 миллиона рабочих мест вместо 1,8 миллиона, которые он ликвидирует. Рост числа рабочих мест уже наводнил отрасль, поскольку спрос на людей, обладающих навыками искусственного интеллекта, уже удвоился за последние несколько лет.

В этой статье мы кратко рассмотрим, как стать инженером по искусственному интеллекту.

Я полагаю, что большинство из вас, ребята, натолкнулись на эту диаграмму, где четко обозначена взаимосвязь между AI, ML и DL (ну, нейронные сети тоже!). Прежде чем углубиться в нашу основную тему о том, как стать инженером по искусственному интеллекту, давайте быстро взглянем на некоторую информацию.

Что такое искусственный интеллект?

ИИ подразделяется на две части: общий ИИ и узкий ИИ. Под общим искусственным интеллектом понимается умение машин в широком спектре действий, требующих мышления и рассуждений. С другой стороны, узкий ИИ предполагает использование искусственного интеллекта для решения очень конкретной задачи. Например, общий ИИ будет означать алгоритм, способный играть во все виды настольных игр, в то время как узкий ИИ будет ограничивать диапазон возможностей машины конкретной игрой, такой как шахматы или скрэбл. В настоящее время разработчикам и исследователям доступен только узкий ИИ. Общий ИИ - это всего лишь мечта исследователей и восприятие масс, для реализации которого человечеству потребуется много времени.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это способность компьютерной системы учиться у окружающей среды и улучшать себя на основе опыта без необходимости какого-либо явного программирования. Машинное обучение нацелено на то, чтобы алгоритмы могли учиться на предоставленных данных, собирать идеи и делать прогнозы на основе ранее не проанализированных данных, используя собранную информацию. Машинное обучение может выполняться с использованием нескольких подходов.

Теперь большинству из вас может быть интересно, что такое Data Science.

Что такое наука о данных?

Наука о данных - это извлечение актуальной информации из данных. Он использует различные методы из многих областей, таких как математика, машинное обучение, компьютерное программирование, статистическое моделирование, инженерия данных и визуализация, распознавание и обучение образов, моделирование неопределенности, хранилище данных и облачные вычисления. Наука о данных не обязательно подразумевает большие данные, но тот факт, что объем данных увеличивается, делает большие данные важным аспектом науки о данных.

Давайте перейдем к нашей основной теме: Как стать инженером ИИ!

Теперь, если мы начнем с основ, сначала нужно получить степень бакалавра. Это может быть одна из следующих областей или субъектов:

  • Информатика
  • Математика
  • Информационные технологии
  • Статистика и т. Д.

Но так бывает не всегда. Несмотря на то, что степень в этих областях приветствуется, человек без этих степеней может также преуспеть в искусственном интеллекте или тесно связанных областях. Потому что важен ваш опыт в обращении с вещами, а не то, что вы узнали. Вы также можете пойти на онлайн-курсы от Udacity, Coursera, Stanford Online и т. Д., Учитывая тот факт, что высшее образование в этих областях может быть более дорогостоящим (если вы не получили ученую степень по этим темам).

Вы также можете обратиться к статье Daniel Bourke на тему Моя самосозданная степень магистра в области искусственного интеллекта. Он получил высшее образование по другой теме, но в итоге стал инженером по искусственному интеллекту (на самом деле, ML) в одном из лучших стартапов Австралии, Max Kelsen. Интересно то, что о вакансии с ним связались напрямую из компании через LinkedIn, просмотрев его проекты, которые он выполнял в рамках своего самообучения.

Следующие шаги!

Следующим шагом будет точная настройка ваших технических навыков. Здесь важно отметить, что для того, чтобы стать инженером ИИ, нужно не только хорошо программировать, но и хорошо разбираться в методах и методах разработки программного обеспечения. Им необходимо обладать теоретическими и практическими знаниями по следующим темам:

  • Жизненный цикл разработки программного обеспечения
  • Модульность, УПО, Классы
  • Шаблоны проектирования
  • Статистика и математика
  • Машинное обучение
  • Глубокое обучение и нейронные сети

Помимо технических навыков, необходимо также обладать бизнес-навыками, которыми необходимо обладать при планировании того, как стать успешным инженером по искусственному интеллекту. Некоторые из этих навыков включают:

  • Аналитическое решение проблем
  • Эффективное общение
  • Креативное мышление
  • Отраслевые знания

Теперь эти навыки можно получить либо на практике, либо выбрав степень магистра. Поскольку ИИ - это новая тема в современном мире, в настоящее время происходит множество недавних открытий и исследований, которые могут быть полезны для вашей диссертации. Рекомендуется получить степень магистра наук о данных, машинного обучения или информатики. Другой вариант - пройти отраслевые сертификаты для машинного обучения, глубокого обучения или науки о данных. Это повысит ценность вашего резюме и поможет вам получить глубокие знания по темам как теоретически, так и практически. Что, в свою очередь, поможет вам получить преимущество перед другими конкурентами.

Требуются технические навыки!

  • Языки программирования (R / Java / Python / C ++)
  • Линейная алгебра / Исчисление / Статистика
  • Прикладная математика и алгоритмы
  • Язык, обработка аудио и видео
  • Архитектура нейронных сетей

Это несколько технических навыков, необходимых для того, чтобы стать инженером ИИ, помимо нетехнических навыков, которые мы обсуждали ранее.

Главный аспект

Основной момент, который следует обсудить помимо требований, - это ОПЫТ.

Опыт лучший учитель

Когда у вас будет время, попробуйте поработать над проектами, связанными с AI или ML. Вы можете переделать проекты, доступные в Интернете. Но лучше работать над собственным проектом, чтобы его можно было продемонстрировать где угодно. Более того, он покажет рекрутеру ваш уровень мышления / креативности, что станет для вас бонусом. Кроме того, вы также можете ознакомиться с новыми исследовательскими работами, опубликованными известными исследователями искусственного интеллекта.

Теперь вам может быть интересно, какие роли доступны для ИИ-инженера. В зависимости от уровня подготовки инженеры ИИ в целом:

  • Изучение и преобразование прототипов Data Science
  • Исследование и внедрение подходящих алгоритмов машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта
  • Разработка приложений машинного обучения в соответствии с требованиями
  • Работа с командой инженеров-электриков и робототехники
  • Выберите подходящие наборы данных и методы представления данных
  • Запускайте тесты и эксперименты по машинному обучению / искусственному интеллекту
  • Обучайте и переобучайте системы при необходимости
  • Будьте в курсе событий на местах

Вывод!

  1. Получить степень
  2. Улучшите свои технические навыки (и нетехнические навыки)
  3. Работайте над собственными проектами
  4. Будьте в курсе последних новостей
  5. Обновите свой социальный профиль (LinkedIn и Github)
  6. Узнайте больше и ищите вакансии.
  7. продолжить шаги со 2 по 7

Итак, вот несколько шагов, которые необходимо предпринять, чтобы получить должность инженера по ИИ. Надеюсь, это сработает очень хорошо :)

(статья будет регулярно обновляться)