Wil je een carrière in AI beginnen? Hier zijn de gevraagde vaardigheden

Als we denken aan kunstmatige intelligentie, denken we meestal aan de humanoïde robots uit films die worden afgeschilderd als de schurken die de wereld overnemen. Maar in werkelijkheid hebben we nog geen robots die de menselijke intelligentie kunnen overtreffen.

Dat gezegd hebbende, AI heeft ons leven al overgenomen. Uw Smart Home-apparaten, de gezichts-ID-herkenning in uw telefoon, de chatbots waarmee u communiceert terwijl u online winkelt, uw muziek, video en winkelaanbevelingen, worden allemaal mogelijk gemaakt door AI.

Wat is AI (kunstmatige intelligentie)?

In eenvoudige bewoordingen is AI elk programma dat 'intelligente' taken kan uitvoeren die vergelijkbaar zijn met een mens. Maar het is niet alleen simpele software.

Hoe leert AI?

In een softwareprogramma hangt uw output alleen af ​​van wat de code zegt. Stel dat u bijvoorbeeld een code hebt geschreven om katten te identificeren. Je code vertelt dat alles met vier poten, een staart en vacht een kat is.

Het zal elk harig dier als een kat identificeren, zelfs als het een hond of tijger of een ijsbeer ziet. De enige manier om dit te corrigeren, is door de code te wijzigen om specifieke kenmerken van een kat op te nemen, zoals grootte, vorm, kleur en huidpatroon.

In het geval van AI trainen de machine learning-experts het algoritme om zichzelf te corrigeren. Ze voeren een grote hoeveelheid gegevens in (in ons geval dierenfoto's), belonen het programma elke keer dat het de kat correct identificeert en straffen als het een fout maakt.

Wanneer je het herhaaldelijk traint met enorme hoeveelheden gegevens, zal het algoritme uiteindelijk leren de kat te identificeren. Bovendien genereert het patronen uit de gegevens en identificeert het ook andere dieren. Dit heet Machine Learning.

Deep Learning tilt machine learning naar een hoger niveau met minder behoefte aan menselijke tussenkomst. Met behulp van complexe neurale netwerken kan elk algoritme zichzelf leren en veranderen. Kunstmatige neurale netwerken zijn algoritmen die zijn gemodelleerd naar neuronen in het menselijk brein. De algoritmen draaien op krachtige computers om verbinding te maken, met elkaar te communiceren en van elkaar te leren, net als onze neuronen.

Carrière maken in AI

AI is aanwezig in de meeste toonaangevende industrieën, van e-commerce tot gezondheidszorg en landbouw. Bedrijven vertrouwen op AI voor gepersonaliseerde aanbevelingen, marktanalyse, fraudedetectie en virtual/augmented reality.

Er is een gespecialiseerd team nodig om AI-projecten te bouwen. Om te beginnen moeten we betrouwbare gegevens identificeren, analyseren, naar de machine voeren en deze vervolgens trainen om te leren. De mogelijkheden zijn dus eindeloos voor mensen die graag met data en machine learning werken.

Als een dynamisch, zeer technisch en gespecialiseerd vakgebied, zijn AI-banen goedbetaalde, en je moet zeer bekwaam en bedreven zijn in technologie om op de markt door te breken. Als je een carrière in het AI-veld op het oog hebt, moet je nu handelen. Dit zijn uw opties:

Bedrijfsanalyse en onderzoek

Onderzoek is de eerste stap van het AI-proces. De belangrijkste mensen achter dit zijn domeinexperts, bedrijfsanalisten en onderzoekers. Ze zijn experts in hun branche of domein, zoals bankieren, verzekeringen, productie, enz., en spelen een cruciale rol bij het identificeren van kansen, het definiëren van de reikwijdte, het onderzoeken van de markt en het dynamisch maken beslissingen. Ze vormen ook de schakel tussen het bedrijf en de AI-kernteams.

Vaardighedenset vereist:

Om domeinexpert of onderzoeker te zijn, heb je een gevorderd diploma in je vakgebied nodig. Bedrijfsanalisten hebben bijvoorbeeld een diploma in bedrijfskunde, economie, statistiek of een nauw verwant vakgebied. Kritisch denken, probleemoplossend vermogen en flexibiliteit zijn essentiële vaardigheden voor iemand in een onderzoeks- en analyseteam. Bovendien zullen een passie voor technologie en een bereidheid om nieuwe dingen te leren je helpen deze rollen in een AI-project te behalen.

Gegevenswetenschap

Gegevens zijn de drijvende kracht achter onze moderne wereld en er is geen AI zonder gegevens. Het succes van elk AI-project hangt af van de kwaliteit van de gegevens. Daarom is er een enorme vraag naar data-analisten, datawetenschappers en data-engineers.

Data-analisten zijn verantwoordelijk voor het verzamelen van gegevens en het analyseren ervan voor zakelijke inzichten.

Datawetenschappers brengen dit naar de volgende stap door patronen te zoeken met behulp van verschillende technieken zoals deep learning en neurale netwerken. De inzichten helpen bedrijven om problemen op te lossen en te innoveren.

De taak van een data-engineer is het bouwen van de benodigde infrastructuur voor gegevensverwerking. De ingenieurs hebben de database en communicatiepijplijnen opgezet om de gegevens te laten stromen.

Meestal zijn deze rollen losjes gedefinieerd in een datateam, en er mag van je worden verwacht dat je meer dan één hoed op hebt.

Vaardighedenset vereist:

Om in een van de functies voor gegevensverwerking te komen, zullen uw technische basisvaardigheden min of meer hetzelfde zijn, enigszins variërend in gradaties. Je moet je STEM-vaardigheden aanscherpen, leren coderen, databaseconcepten begrijpen en een diploma in computerwetenschappen, wiskunde of statistiek behalen. Je begint waarschijnlijk als data-analist en stapt over naar een wetenschapper of een technische rol met ervaring. U kunt enkele van onze Data Science leren suggesties of leren Python, een populaire programmeertaal voor Data Science.

Machinaal leren

Machine Learning-programmeurs, ingenieurs en architecten vormen de groep mensen die complexe AI-algoritmen gaat ontwerpen, ontwikkelen en testen. Ze zullen de algoritmen ook trainen om patronen te zoeken en hun output in de loop van de tijd te verbeteren.

Vaardighedenset vereist:

Het zou helpen als je een geavanceerde graad in computerwetenschappen en analytische vaardigheden en creativiteit had. Je moet bedreven zijn in programmeertalen en softwareconcepten. Als je al een software-engineer bent, kun je Machine Learning betreden met korte certificaatcursussen in AI. Deze kun je gebruiken Projectideeën voor machine learning om je leerproces een vliegende start te geven.

Productontwerp

Het eindproduct van een AI-ontwerp kan een scherm of een gigantische robot zijn, maar het is de taak van de productontwerper om ervoor te zorgen dat het product toegankelijk en gebruiksvriendelijk is.

Vaardighedenset vereist:

Productontwerpers hebben verschillende achtergronden - u kunt een UI-ontwerper, ingenieur of artiest zijn. Naast specialisatie in jouw vakgebied, moet je een tech-enthousiasteling zijn die zich kan inleven in de eindgebruikers. Flexibiliteit, aanpassingsvermogen en een mensgerichte benadering zijn essentieel om te gedijen in een AI-ontwerpteam.

AI-hardware

AI-systemen hebben enorm veel geheugen en verwerkingskracht nodig. Dankzij de innovatie van cloud computing zijn AI-systemen nu overal. De cloudgegevens worden op verschillende servers op verschillende locaties opgeslagen. Voor het opslaan en verwerken van gegevens is hardware nodig, zoals geheugen, CPU's en GPU's. Ook is er behoefte aan infrastructuur zoals cloudnetwerken.

Vaardighedenset vereist:

Overweeg een diploma in Electrical, Electronics of Network Engineering te halen om met AI-hardware te werken.

Andere rollen

Als je geen techneut bent, geef dan je droom om in de AI-wereld te stappen niet op. Er zijn altijd andere rollen zoals projectmanagers, schrijvers, taalkundigen en juristen. Naarmate meer mensgerichte industrieën zoals gezondheidszorg en onderwijs AI omarmen, openen zich ook nieuwe kansen zoals ethici en futuristen.

AI is vandaag een toekomstbestendige carrière

AI is een opwindend en opkomend vakgebied om je carrière te beginnen. Maar voor degenen op andere gebieden heb je nog steeds een optie om je carrière in AI te kiezen - alles wat je nodig hebt is de nieuwsgierigheid om te leren en jezelf bij te scholen.

De beste Linux-software en -apps

Lees volgende

Over de auteur