Краткое руководство по основным навыкам для инженеров ИИ

Jun 30, 2023

Быстрое развитие технологий автоматизации и искусственного интеллекта (ИИ) приводит к значительным изменениям на рынке труда. Прогнозируется, что к 2030 году автоматизация затронет до 800 миллионов специалистов по всему миру, что приведет к необходимости создания новых рабочих мест. Одной из областей, в которой наблюдается рост, является инженерия искусственного интеллекта. Если вы стремитесь добиться успеха в этой области, вот необходимые навыки, полномочия и карьерный рост, на которых вам следует сосредоточиться.

Инженер по искусственному интеллекту отвечает за создание и внедрение программ искусственного интеллекта для бизнеса. Они разрабатывают интеллектуальные системы, которые могут учиться на данных и адаптироваться к изменениям. Кроме того, они разрабатывают модели искусственного интеллекта для получения ценной информации для принятия важных бизнес-решений.

Ключевые обязанности инженера по искусственному интеллекту включают создание новых моделей искусственного интеллекта, поддержку заинтересованных сторон и менеджеров по продуктам в анализе и внедрении, создание и обслуживание инфраструктур искусственного интеллекта, использование статистического анализа для оптимизации принятия решений, автоматизацию инфраструктуры группы по обработке данных, преобразование моделей машинного обучения в API. за интеграцию, переподготовку механизмов, проведение экспериментов по искусственному интеллекту и машинному обучению, а также сотрудничество с другими командами для содействия эффективному использованию ИИ.

Чтобы стать инженером искусственного интеллекта, вам необходимо обладать следующими навыками:

1. Знание языков программирования, таких как Python, R, Java, Scala, TypeScript и C++.2. Хорошее понимание исчисления, статистики и линейной алгебры.3. Знание моделей искусственного интеллекта, таких как модели гауссовской смеси, линейный дискриминантный анализ, скрытые модели Маркова и наивный Байес.4. Знакомство с инструментами обработки больших данных, такими как Hadoop, Apache Spark, Cassandra и MongoDB.5. Владение структурами и методами машинного обучения, включая KNN, линейную регрессию, Наивный Байес, Keras, PyTorch и Theano.6. Навыки эффективного общения.7. Сильные способности принимать решения и решать проблемы.8. Навыки критического мышления.9. Лидерские качества.

Хорошее образование имеет решающее значение для разработки искусственного интеллекта. Рассмотрите возможность получения степени бакалавра в области информатики, науки о данных, математики или смежных областях. Практический опыт также важен, поэтому подача заявки на стажировку в соответствующих отраслях может дать ценную информацию и улучшить ваши навыки.

Создание сильного портфолио ИИ очень полезно, поскольку оно демонстрирует ваш опыт. Общение с профессионалами отрасли, наставниками и коллегами может дать ценные рекомендации и возможности для профессионального роста.

Различные отрасли, такие как здравоохранение, розничная торговля, электронная коммерция, продукты питания, развлечения, игры и производство, имеют высокий спрос на инженеров ИИ. Чтобы выделиться на рынке труда, сосредоточьтесь на создании прочной образовательной базы в области математики, статистики, линейной алгебры и исчисления. Улучшение ваших навыков программирования, расширение набора навыков и получение сертификатов через онлайн-курсы по искусственному интеллекту еще больше улучшат ваш профиль и повысят ваши шансы на успех в этой конкурентной области.