Искусственный интеллект позволяет машинам учиться на собственном опыте, приспосабливаться к новым данным и выполнять задачи, подобные человеческим. Большинство примеров ИИ, о которых вы слышали сегодня, от компьютеров, играющих в шахматы, до беспилотных автомобилей, в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка. Используя эти технологии, компьютеры можно научить обрабатывать большие объемы данных и распознавать закономерности в данных.

ИИ имеет несколько приложений и используется во все большем числе отраслей, включая здравоохранение, финансы, производство и транспорт. Некоторые из наиболее замечательных применений ИИ относятся к области робототехники, где он используется для создания машин, способных выполнять сложные и интеллектуальные задачи. Обнаружение мошенничества, создание цифровых помощников, планирование встреч, бронирование авиабилетов и онлайн-покупки — ИИ охватывает все эти разнообразные области. Учитывая растущую тенденцию к развертыванию, прогнозируется, что ИИ достигнет 62,5 млрд долларов в 2022 году при совокупном годовом темпе роста в 21,3% в течение 2021–2022 годов. Он также обещает вырасти до 360 миллиардов долларов к 2028 году, увеличившись в среднем на 33,6% в течение прогнозируемого периода 2021–2028 годов.

Навыки искусственного интеллекта, несомненно, играют важную роль во многих отраслях. Таким образом, спрос на навыки ИИ в будущем обязательно возрастет, поскольку предприятия продолжают осознавать преимущества, которые могут предложить эти навыки.

ЛУЧШИЕ НАВЫКИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. НАВЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Люди, занимающиеся ИИ, должны смотреть на проблемы и разбивать их на отдельные компоненты, чтобы они могли решать более мелкие проблемы. Недостаточно знать язык кодирования и программирование. Технические языки, такие как Python, Java, R, C++ и другие, имеют свои собственные спецификации для понимания и использования в ИИ и машинном обучении. Python является самым востребованным языком программирования в 21 веке, поэтому несколько человек, желающих сделать карьеру в этой области, должны вооружиться 🔗лучшими сертификатами ИИ от USAII. strong>, чтобы прыгнуть выше.

2. БИБЛИОТЕКИ И РАМКИ

Готовые популярные библиотеки и фреймворки доступны для решения любой проблемы. Эти библиотеки включают NumPy, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn и многие другие. Они используются для изучения огромных наборов данных, научных вычислений, числовых операций и т. д., тем самым облегчая трудную задачу эксперта по науке о данных.

3. МАТЕМАТИКА и СТАТИСТИКА

Математика и статистика нужны там, где нам нужно создавать машины, способные учиться на собственном опыте, и программировать их на способность понимать и рассуждать. Специалисты по искусственному интеллекту активно работают над алгоритмами и прикладной математикой и статистикой для сбора, интерпретации и анализа данных.

4. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ и ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

ML и DL включают в себя обучение компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. С одной стороны, машинное обучение дает компьютерам возможность учиться на собственном опыте и адаптироваться к новым ситуациям, тогда как машинное обучение — это подобласть машинного обучения, использующая нейронные сети для обучения на более глубоком уровне.

5. ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА и КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ

Говоря о 🔗навыках инженера ИИ, нельзя упускать из виду важность НЛП, поскольку оно включает в себя такие задачи, как понимание значения слов, разбор предложений на составные части и понимание их взаимосвязи между словами. Компьютерное зрение включает в себя идентификацию объектов на изображениях, распознавание черт лица и оценку трехмерной геометрии объектов на изображениях. Эти два являются важными подразделениями ИИ, которые служат целому ряду приложений.

6. НАУКА ДАННЫХ и АНАЛИЗ ДАННЫХ

Данные жизненно важны для бизнеса сегодня. И наука о данных, и анализ данных являются важными инструментами для понимания окружающего нас мира. Они облегчают задачу принятия важных решений, позволяют компаниям понять своих клиентов и их потребности, а также отслеживать их прогресс.

7. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ

Хотя мы работаем для машин и с машинами, но определенно не можем отрицать важность социальных навыков, поскольку человеческий аспект является ключевым фактором всего роста, который мы наблюдаем сегодня. Они не поддаются количественной оценке или автоматизации и включают в себя критическое мышление, решение проблем, общение и сотрудничество. Сегодня даже работодатели начали признавать важную роль социальных навыков в современном мире ИИ. И все осознали тот факт, что люди и компьютеры должны работать вместе, чтобы добиться больших успехов в области ИИ и не только.

В наши дни во всем мире не хватает 🔗сертифицированных специалистов по искусственному интеллекту, а спрос на навыки искусственного интеллекта высок, поскольку организации осознают потенциал этой технологии для улучшения своей деятельности. Те, кто сможет эффективно использовать свои навыки ИИ, будут востребованы. Любой, кто намеревается погрузиться в область ИИ, должен признать тот факт, что навыки, необходимые для карьеры в области ИИ, постоянно развиваются, поэтому жизненно важно оставаться в курсе последних тенденций и технологий.