Hogyan válhat mesterséges intelligencia mérnökké? Útmutató a jövőhöz

Ez a cikk megadja a helyes utat és készségeket ahhoz, hogy mesterséges intelligencia mérnökké válhasson, az egyik szerepével és fizetésével az iparban.

Nem titok, hogy vagy az AI egy feltörekvő technológiai trend. A Gartner-jelentés szerint a mesterséges intelligencia létrehozni fog 2,3 millió Munkahelyek 2020-ig, felváltva a 1,8 millió megszünteti. A Munkaerő-növekedés már elárasztotta az ipart, mivel az intelligencia-készségekkel rendelkező emberek iránti kereslet az elmúlt években már megduplázódott. Tehát ebben a cikkben végigvezetem Önt a továbbhaladó úton Hogyan válhat mesterséges intelligencia mérnökként a következő sorrendben:



Mi az a mesterséges intelligencia?

Az AI olyan technika, amely lehetővé teszi a gépek számára az emberi viselkedés utánzását. A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek elvégezni az emberi intelligenciát általában megkövetelő feladatokat, például a vizuális érzékelés, a beszédfelismerés, a döntéshozatal és a nyelvek közötti fordítás.



Ha kérdezed tőlem, az AI az emberi intelligencia szimulációja, amelyet általunk programozott gépek végeznek. A gépeknek meg kell tanulniuk az érvelést és szükség szerint némi önkorrekciót kell végrehajtaniuk.

Ki a mesterséges intelligencia mérnöke?

A mesterséges intelligencia mérnöke algoritmusokkal, neurális hálózatokkal és egyéb eszközökkel dolgozik, hogy valamilyen módon előmozdítsa a mesterséges intelligencia területét. Ezek a szakemberek például a mesterséges intelligencia különböző típusain dolgozhatnak a különböző iparágakban



  • Egészségügy
  • Kiskereskedelem

A mesterséges intelligencia mérnöke az, aki a mesterséges intelligencia problémáin vagy technológiáin dolgozik.A mérnökök választhatnak gyenge vagy erős mesterséges intelligenciát magában foglaló projektek között is, ahol a különböző beállítások a különböző képességekre összpontosítanak. Ez egy másik vita témája. Most már sokféleképpen lehet elérni. Lássuk, hogyan válhatunk mesterséges intelligencia mérnökké.

Hogyan válhat mesterséges intelligencia mérnökként

egy. Most, ha az Alapokból indulunk ki, akkor a Főiskolai diploma első. A következő területek vagy alanyok egyikéből származhat:



  • Számítástechnika
  • Matematika
  • Informatika
  • Statisztika
  • Pénzügy
  • Közgazdaságtan

2. A következő lépés az Ön finomhangolása Technikai készségek . Fontos megjegyezni itt, hogy ahhoz, hogy mesterséges intelligenssé válhasson, nemcsak a programozásban kell járnia, hanem a szoftverfejlesztési technikákban és gyakorlatokban is. Elméleti és gyakorlati ismeretekkel kell rendelkezniük a következő témákban:

kapcsolata van java-ban
  • Szoftverfejlesztés életciklusa
  • Modularitás, OOPS, osztályok
  • Tervezési minták
  • Statisztika és matematika
  • Gépi tanulás
  • Mély tanulás és neurális hálózatok
  • Elektronika, robotika és műszerek (nem kötelező)

3. A technikai készségeken kívül léteznie kell is Üzleti készségek meg kell birtokolnia, miközben megtervezi, hogyan lehet sikeres mesterséges intelligencia mérnök. Ezen készségek egy része a következőket tartalmazza:

  • Analitikus problémamegoldás
  • Hatékony kommunikáció
  • Kreatív gondolkodás
  • Iparági ismeretek

Négy. Ezeket a készségeket vagy gyakorlással, vagy a Mesterképzés . Mivel az AI egy újonnan megjelenő téma a mai világban, sok friss felfedezés és kutatás folyik, amelyek hasznosak lehetnek a dolgozatához. Adattudományi, gépi tanulási vagy számítástechnikai mesterképzésre ajánlott.

Egy másik lehetőség az, hogy menjünk Iparági tanúsítványok mert , vagy . Ez sok értéket ad önéletrajzához, és elméleti és gyakorlati szempontból is mélyebb ismereteket nyújt a témákban. Ami viszont előnyt jelent a többi versenytárssal szemben.

Szükséges készségek

A Hogyan válhatunk mesterséges intelligencia mérnökként ütemtervben láttunk néhány szükséges műszaki és üzleti ismeretet. Nézzük meg közelebbről ezeket a készségeket. Kezdve a technikai készségekkel:

Technikai készségek

  • Programozási nyelvek (R / Java / Python / C ++)

Jónak kell lennie a programozási nyelvekben, és nem csak az, hogy fontos az osztályok és az adatstruktúrák alapos ismerete.

Néha nem lesz elég. Gyakran találkozhat olyan projektekkel, amelyeknek hardvert kell kihasználniuk a sebesség javításához. Győződjön meg arról, hogy ismeri az alapvető algoritmusokat, valamint az osztályokat, a memóriakezelést és a linkelést.

  • Lineáris algebra / számítás / statisztika

Alaposan ismernie kell a mátrixokat, a vektorokat és a mátrixszorzást. Ha megértette a derivatívákat és az integrálokat, akkor egyértelműnek kell lennie. A statisztikák nagyon sokat fognak mutatni.

Legalább győződjön meg arról, hogy ismeri a Gauss-féle eloszlásokat, eszközöket és szórásokat. A modellek megértéséhez szilárdan meg kell ismernie a valószínűséget

  • Gaussian keverék modellek és
  • Rejtett Markov modellek
  • Alkalmazott matematika és algoritmusok

Nagyon fontos az algoritmuselmélet szilárd megértése és az algoritmus működésének ismerete. Meg kell értenie olyan tárgyakat, mint a gradiens süllyedés, a konvex optimalizálás, a Lagrange, a másodfokú programozás, a részleges differenciálegyenlet és az összegzések.

Ez a matematika eleinte félelmetesnek tűnhet, ha egy ideig távol voltál tőle. Igen, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia sokkal több matematikát igényel, mint valami olyan, mint a front-end fejlesztés.

  • Nyelv, audio és video feldolgozás

ötvözi a munka két fő területét, azaz. A nyelvészet és az informatika és az esélyek egy bizonyos ponton szöveggel, hanggal vagy videóval fognak dolgozni.

Tehát jól ellenőrizni kell a könyvtárakat, mint például a Gensim, az NLTK, és az olyan technikákat, mint a word2vec, a szentimentális elemzés és az összesítés.

  • Neurális hálózati architektúrák

Gépi tanulásra van szükségünk olyan feladatokhoz, amelyek túl bonyolultak ahhoz, hogy az emberek közvetlenül kódolhassanak, vagyis olyan összetett feladatokhoz, amelyek nem praktikusak. A neurális hálózatok messze a legpontosabb módszerek számos probléma, például a fordítás, a beszédfelismerés és a képosztályozás megközelítésére, amelyek nagyon fontos szerepet játszanak az AI osztályon.

Ezen technikai készségeken kívül vannak olyan nem technikai készségek vagy üzleti készségek, amelyekre szintén szükség van ahhoz, hogy az egyik sikeres AI mérnök legyen. Tehát folytassuk ezt a Hogyan válhatunk mesterséges intelligencia mérnökként cikket, hogy megértsük, mit is értek pontosan nem technikai készségek alatt.

Üzleti / nem műszaki készségek

  • Kommunikáció

Meg kell magyaráznia az ML és az AI fogalmait azoknak az embereknek, akiknek alig vagy egyáltalán nincs tapasztalata a területen. Lehet, hogy tanulnia kell az elektromos és robotikai emberektől is. A kommunikáció mindezt sokkal könnyebbé teszi.

  • Kreatív és kritikus gondolkodás

Az AI mérnököknek meg kell vizsgálniuk a számokat, a trendeket és az adatokat, és a megállapítások alapján új következtetésekre kell jutniuk. A bevett üzleti gyakorlatok megkérdőjelezése és az intelligencia új megközelítésének ötletbörze.

c ++ tömb rendezés

Akár az izgalom, akár az izgalom növekedését nézi, a robotok itt vannak, hogy ilyen vagy olyan formában maradjanak. Ennek az új technológiának az egyedülálló emberi elme legerősebb vonásaival való ötvözése olyan lehetőségek világát kínálja, amelyet még nem kellett teljes mértékben felderíteni.

  • Gyors prototípus készítés

A lehető leghamarabb el kell végezni az ötletek elhalasztását ahhoz, hogy megtalálja azt, amelyik működik. A gépi tanulásban ez mindenre vonatkozik, a megfelelő modell kiválasztásától kezdve az olyan projektek kidolgozásáig, mint az A / B tesztelés. El kell végeznie egy olyan technikacsoportot, amelyet egy fizikai alkatrész vagy szerelvény méretarányos modelljének gyors elkészítéséhez használnak háromdimenziós számítógéppel támogatott tervezéssel, különösen 3D-s modellekkel való munka közben.

  • Iparági ismeretek

A legsikeresebb mesterséges intelligencia projektek olyanok lesznek, amelyek valós fájdalmi pontokat kezelnek. Bármelyik iparágnak dolgozik. Tudnia kell, hogyan működik az ipar, és mi lesz előnyös a vállalkozás számára.

Ha a Mesterséges Intelligencia Mérnöknek nincs üzleti érzéke és a sikeres üzleti modellt alkotó elemek know-how-ja, ezek a technikai készségek nem teremthetők eredményesen.

Ezekkel a készségekkel biztosan lehet egy mesterséges intelligencia mérnökként munkát vállalni, de ha már dolgozik, akkor tudnia kell, hogy pontosan mit fog tenni a mindennapi életben. Tehát itt vannak az AI mérnök legfontosabb szerepei és felelősségei.

Szerepek és felelősségek

Az AI mérnökök szakértelmének szintjétől függően általában:

  • Tanulmányozza és alakítsa át az adattudomány prototípusait
  • Kutatás és megvalósítás Megfelelő ML algoritmusok és AI eszközök
  • Fejlessze a gépi tanulási alkalmazásokat a követelményeknek megfelelően
  • Munka villamosmérnökökkel és robotikai csapattal
  • Válassza ki a megfelelő adatkészleteket és adatábrázolási módszereket
  • Futtassa a gépi tanulás / AI teszteket és kísérleteket
  • Vonat- és átképzési rendszerek, ha szükséges
  • Kövesse a fejleményeket a területen

Fizetési trendek és vállalatok felvétele

Alapján Valóban a Mesterséges Intelligencia Mérnök átlagos fizetése kb 110 000 USD Annumonként, legalább 105 244 USD és maximum 144 611 USD. Térjünk át a „Hogyan válhatunk mesterséges intelligencia-mérnökként” utolsó részünkre, és nézzük meg, melyek a vállalatok Ezeknek a szakembereknek a felvétele .

A legjobb AI tehetségeket alkalmazó vállalatok az olyan startupoktól kezdve, mint az Argo AI, az olyan technológiai óriásokig, mint az IBM. A Glassdoor szerint ezek a vezető munkaadók, akik az AI-ban kiemelkedő tehetségeket alkalmaztak az elmúlt évben.

Tehát ezzel a cikk végére értünk. Remélem, ötletet kapott a Mesterséges Intelligencia Mérnök profiljáról és arról, hogy mi az a helyes út, amire szüksége van, és milyen készségek szükségesek ahhoz, hogy ez a munka egyedülálló legyen. Most, hogy tudja, hogyan válhat mesterséges intelligencia mérnökként, meg kell néznie az Edureka's-t .

Az Edureka gépi tanulási mérnök mesterképzése elsajátítja az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és Természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, mint például a mély tanulás, a grafikus modellek és a megerősítő tanulás.

Ha bármilyen kérdése van ezzel a cikkel kapcsolatban, kérjük, hagyja őket a megjegyzések részben alatt, és a lehető leghamarabb visszatérünk.