Kunstig intelligens (KI) er ikke bare en fremtidstrend, men en realitet som forandrer måten virksomheter opererer på, hvordan økonomier utvikler seg og hvordan samfunn fungerer.
Det er derfor ingen overraskelse at KI-kompetanse er en av de mest etterspurte ferdighetene innenfor teknologi, og dette har innvirket på så å si alle bransjer, fra bilindustrien, produksjon og helsesektoren til datasikkerhet, programvareutvikling og IoT (Internett of Things).
Organisasjoner benytter seg i stadig større grad av KI for å skape nyttige og innovative applikasjoner og tjenester som kan heve livskvaliteten, effektivisere forretningsprosesser og minske kompleksiteten i mange operasjoner.
Etterspørselen etter KI fortsetter å stige. Ifølge SEMrush, forventes det globale KI-markedet å nå 190,61 milliarder dollar innen 2025.
Dersom du ønsker å bygge en karriere innen KI, er dette det perfekte tidspunktet for å starte. Du vil få tilgang til et bredt spekter av karrieremuligheter og du kan jobbe med organisasjoner over hele verden på spennende prosjekter. For å lykkes, er det imidlertid viktig å ha de rette ferdighetene, både tekniske og ikke-tekniske.
I denne artikkelen vil vi se nærmere på noen av de mest etterspurte KI-ferdighetene som du kan tilegne deg for å bygge en vellykket karriere innen kunstig intelligens.
La oss starte.
Tekniske Ferdigheter
En karriere innen KI krever at man behersker en rekke tekniske ferdigheter for å ha et solid fundament. La oss se nærmere på noen av disse.
Domenekunnskap
Spesialisert kunnskap innen kunstig intelligens er essensielt dersom du ønsker en karriere innen dette feltet. Det er nødvendig med ekspertise innen områder som nevrale nettverk, maskinlæring (ML) og dyp læring.
God domeneforståelse hjelper deg å forstå bransjen bedre, inkludert risikoer og utfordringer. Dette vil også hjelpe deg med å utvikle innovative teknologier som kan møte disse utfordringene. Du kan bruke din kompetanse til å skape KI-drevne teknologier og tjenester som kan forbedre hverdagen og støtte bedrifter.
Programmeringsspråk
God kjennskap til programmeringsspråk som Java, R, Python, C++, JavaScript, og andre, er grunnleggende for enhver KI-profesjonell. Du må kunne skrive kode basert på dine behov og bruksområder.
- Python: Dette språket er utbredt i KI og maskinlæring på grunn av sin enkelhet, pålitelighet og hurtige utførelse. Det hjelper deg med å skrive komplekse algoritmer med minimalt med kode. Språket kommer med mange ferdiglagde biblioteker for avansert databehandling og vitenskapelige beregninger.
- Java: Også et mye brukt språk i KI for å implementere ulike oppgaver innen intelligensprogrammering, genetisk programmering, søkealgoritmer, nevrale nettverk, ML-løsninger og mer.
- R: Er viktig for statistisk beregning, numerisk analyse, maskinlæring og nevrale nettverk. R lar deg samle inn og organisere datasett, anvende ML og statistiske funksjoner, samt utføre matrisetransformasjoner og lineær algebra for databehandling.
- C++: Det klassiske C++ brukes i KI for å muliggjøre prosedyreprogrammering og manipulering av maskinvareressurser. Det benyttes til å utvikle operativsystemer, nettlesere og videospill. Språkets fleksibilitet og objektorienterte funksjoner gjør det svært nyttig innen KI.
Det er også en fordel å ha inngående forståelse av datamaskinarkitektur, datastrukturer, optimaliseringsalgoritmer, grafer, trær, og andre relevante konsepter. Om du kan flere språk, er dette en fordel ettersom organisasjoner setter pris på ansatte med allsidig kompetanse.
Rammeverk og biblioteker: I tillegg til programmeringsspråk, må du også forstå ulike rammeverk og biblioteker. Dette vil hjelpe deg med å skrive kvalitetskode raskere. Noen av de mest brukte innen KI er TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, og PyTorch.
- TensorFlow: En åpen kildekode-plattform for maskinlæring, med et fleksibelt sett av verktøy, ressurser og biblioteker, som hjelper forskere å utvikle avanserte ML-drevne applikasjoner.
- SciPy: Et åpen kildekode Python-bibliotek som brukes til å løse vitenskapelige og matematiske problemer. Det hjelper brukere med å manipulere og visualisere data ved hjelp av diverse kommandoer.
- NumPy: En Python-basert pakke for vitenskapelig databehandling og avanserte matematiske operasjoner ved behandling av store datasett.
- Scikit-learn: Et kraftig Python-bibliotek for maskinlæring som inneholder mange ML-verktøy og modeller for statistisk modellering.
Matematisk Kunnskap
KI-profesjonelle arbeider mye med algoritmer og anvendt matematikk. Derfor er det viktig å ha sterke analytiske og problemløsende ferdigheter i tillegg til matematisk kunnskap for effektivt å kunne løse KI-relaterte problemer.
Det er ønskelig å ha matematisk kompetanse innen lineær algebra, statistikk, sannsynlighet, grafer, optimaliseringsteknikker osv. Du kan bruke disse ferdighetene til å løse problemer og lage algoritmer basert på spesifikke krav.
- Lineær algebra: Lineær og abstrakt algebra er fundamentalt for mange KI-områder som maskinlæring og datasyn. Det omfatter matriser, vektorer, tensorer, osv.
- Statistikk: Et annet viktig fagområde du må beherske for en fremgangsrik karriere innen KI og ML. Det omfatter datainnsamling, tolkning og analyse. Statistikk er nært knyttet til datavitenskap, og du trenger statistiske ferdigheter for å forstå mønstre.
- Sannsynlighet: En viktig del av kunstig intelligens. Derfor bør du ha god forståelse for sannsynlighet og sannsynlighetsfordeling for å lykkes innen KI. Det kan anvendes i diskriminerende og generative modeller, støtte vektormaskiner, med mer.
- Grafer: Å vite hvordan man leser og forstår hva grafer formidler, er nødvendig i KI. Det er en integrert del, og du vil stadig analysere data ved hjelp av grafer.
Maskinlæring
Maskinlæring (ML) er en undergruppe av kunstig intelligens. Det er studiet av datamaskinbaserte algoritmer som kan lære og forbedre seg ved hjelp av data og erfaring. ML-algoritmer lager modeller basert på et datasett, kalt treningsdata, for å ta avgjørelser og gjøre spådommer.
Kunnskap om ML er essensielt innen kunstig intelligens, ettersom KI gjør det mulig for en datamaskin eller et system å oppføre seg intelligent. ML er en prosess som lærer maskinen å være intelligent og implementere potensialet i virkelige oppgaver og problemer.
ML anvendes i forskjellige applikasjoner, inkludert datasyn, e-postfiltrering, medisin, talegjenkjenning, og mer. Det er også forbundet med beregningsstatistikk for å gjøre nøyaktige spådommer ved hjelp av datamaskiner. Eksempler på ML i hverdagen er søkemotorforslag.
Dyp Læring
Dyp læring er en gren av maskinlæring og datavitenskap som imiterer måten mennesker får kunnskap. Det inkluderer prediktiv analyse og statistikk, og utnytter flere lag for å utlede dypere funksjoner fra lyd eller bilder. Med flere lag blir detaljene mer nyanserte.
Dyp læring kan automatisere prediktiv analyse, og algoritmene er arrangert i et hierarki med økende abstraksjon og kompleksitet. Hver algoritme implementerer en ikke-lineær transformasjon av inndata. Deretter brukes den oppnådde kunnskapen til å skape en output- eller statistisk modell. Prosessen gjentas til utdataen oppnår akseptabel nøyaktighet. Det innebærer mange behandlingslag som data må gjennom for å bli raffinert og nøyaktig.
Anvendelse: Dyp læring har et bredt bruksområde innenfor ulike felt og er svært nyttig for dataforskere når de samler inn, tolker og analyserer store datavolumer på en rask og effektiv måte. Anvendelser inkluderer ansiktsgjenkjenning, talegjenkjenning, syn for selvkjørende biler, virtuelle assistenter, osv.
Nevral Nettverksarkitektur
Nevrale nettverk er en del av dyp læring, og de er inspirert av strukturen i den menneskelige hjerne. Det er et nettverk av kunstige nevroner som er utviklet for å behandle flere innganger og produsere én utgang. Nevrale nettverk etterligner menneskelig hjerneadferd for å løse komplekse problemer. De brukes til adaptiv kontroll, prediktiv modellering, regresjonsanalyse, mønstergjenkjenning, databehandling og trenbare applikasjoner.
I denne arkitekturen går inndata gjennom flere lag med kunstige nevroner for å produsere utdata.
Anvendelse: Nevrale nettverk har også anvendelser innen ulike sektorer som markedsføring, helsevesen, og mer. Eksempler inkluderer talegjenkjenning, kjøretøykontroll, spill som sjakk eller racing, sekvens- og mønstergjenkjenning, medisinsk diagnose, datautvinning, økonomiske applikasjoner, e-post spamfiltrering, med mer.
Big Data og Distribuert Databehandling
Prediktiv og dataanalyse i KI innebærer store datasett som krever høye beregningsressurser. Det kan være utilstrekkelig å bruke ett enkelt system for denne typen beregning. Derfor er konsepter som Big Data og distribuert databehandling nyttig.
- Big Data: En teknologi som innebærer å trekke ut, administrere og analysere store datamengder effektivt. Disse dataene krever høye beregningsressurser og gir god statistisk kraft. Det brukes i brukeratferdsanalyse, prediktiv analyse og andre analytiske behov som involverer store datasett.
- Distribuert databehandling: En gren av informatikk som omhandler distribuerte systemer der komponenter er plassert på forskjellige nettverksbaserte datamaskiner. Disse koordinerer og kommuniserer handlinger ved å utveksle meldinger. Anvendelser inkluderer online videospill, peer-to-peer (P2P) applikasjoner, osv.
Om du ønsker en fremgangsrik karriere innen KI, kan det være lurt å oppdatere din kompetanse innen disse teknologiene. Big Data og distribuert databehandling kan hjelpe deg med å utvikle avanserte KI-baserte produkter og tjenester. Det kan også være nyttig å lære om rammeverk som Hadoop, Apache Storm, Spark, og Flink.
Signalbehandlingsteknikker
Signalbehandling er en annen ferdighet som organisasjoner etterspør hos fagfolk. Maskinlæring involverer funksjonsutvinning for å transformere pikselverdier til meningsfull informasjon. For å oppnå dette, må du kunne løse problemer ved hjelp av signalbehandlingsteknikker. Dette kan inkludere tidsfrekvensanalyse, konvolusjon, Fourier-analyse og andre KI-konsepter.
Signalbehandling er et underfelt av elektroteknikk som fokuserer på å analysere, syntetisere og modifisere signaler som bildesignaler, lydbølger og andre vitenskapelige målinger. Disse teknikkene forbedrer lagringseffektiviteten, overføringen, kvaliteten og oppdager enkelte komponenter i et signal.
Anvendelser: Anvendelsesområdene for signalbehandling er funksjonsutvinning (som talegjenkjenning og bildeforståelse), lydsignalbehandling (som i musikk eller talerepresentasjon), bildebehandling i datamaskiner og digitale kameraer, videobehandling i bevegelige bilder, trådløs kommunikasjon og kildekodingsteknikker (som bildekomprimering, videokomprimering og lydkomprimering).
Shell Scripting
Shell-skripting refererer til et dataprogram som kjøres av en kommandolinjetolk kalt Unix-skall. Skriptspråk omfatter ulike dialekter av shell-script. Noen vanlige operasjoner som shell-skript utfører er filmanipulering, tekstutskrift og programkjøring.
Shell-skripting er en viktig del av kunstig intelligens og brukes for mønstergjenkjenning. Når du avanserer i din KI-karriere, vil du oppdage at mye av KI-databehandlingen foregår på Linux-baserte maskiner. Hvis du ikke er kjent med UNIX-verktøy og operasjoner og kommandoer som SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, osv., kan det bli vanskelig å jobbe med KI-funksjoner.
Derfor er det nyttig å lære om shell-skripting og beherske disse emnene for å jobbe godt med Linux-baserte verktøy og operasjoner. Du kan også lære om forskjellige skall som KornShell, Powershell, Perl-lignende skall, Z-skall, og mer.
Klyngeanalyse
Klyngeanalyse er oppgaven med å gruppere objekter. Dette gjøres på en slik måte at objektene i en gruppe ligner mer på hverandre enn objekter i en annen gruppe.
Klynging kan gjøres med algoritmer som er forskjellige med hensyn til komponenter og hvor effektive de er til å finne dem. På grunn av den brede bruken i ulike sektorer, kan du lære deg denne klyngeferdigheten og begynne å bygge en karriere innen kunstig intelligens. Det vil gi deg et større spekter av muligheter, og du kan utvikle innovative teknologier for ulike bransjer og virksomheter.
Anvendelse: Klyngeanalyse brukes i utforskende og statistisk dataanalyse for applikasjoner som mønstergjenkjenning, informasjonsinnhenting, bildeanalyse, datakomprimering, sekvensanalyse, maskinlæring og datagrafikk. Innen datavitenskap brukes klynging i programvareutvikling, anomalideteksjon, naturlig språkbehandling, med mer. Andre anvendelser finnes innen medisin, markedsføring, business, søkeresultatgruppering, kriminalitetsanalyse og utdanning.
Ovenfor er det diskutert tekniske ferdigheter som er nødvendige for en karriere innen kunstig intelligens.
Men det er ikke alt.
Selv om du har inngående kunnskap og ekspertise innen disse teknologiene og tekniske ferdighetene, vil det neppe hjelpe hvis du ikke kan implementere dem korrekt. Det er her myke ferdigheter kommer inn i bildet.
Myke Ferdigheter
Myke ferdigheter er nødvendige gjennom hele din profesjonelle karriere. Du trenger gode mellommenneskelige ferdigheter for å jobbe effektivt, administrere oppgaver enkelt, implementere kunnskap i oppgavene dine og samarbeide med andre.
Myke ferdigheter hjelper deg med å kommunisere dine tanker til teamet ditt, interessenter og andre du kommuniserer med. Du kan også raskere ta gode beslutninger som gagner prosjektet og teamet.
La oss se på noen av de viktigste myke ferdighetene du må utvikle for å bli en bedre profesjonell, uansett ekspertisenivå.
Kommunikasjon
Kommunikasjonsevner er alltid ønskelig i enhver yrkesrolle. Det innebærer å formidle ideer klart og nøyaktig til andre ved å bruke en passende tone og kroppsspråk.
Du må være en god kommunikator for å kunne kommunisere dine innovative ideer med ledere, andre lagkamerater eller kunder. Hvis du mangler kommunikasjonsevner, kan du oppleve problemer med å formidle budskapet ditt og forklare hva du vil. Som et resultat kan andre misforstå budskapet ditt og bli forvirret. Det er også risiko for at dine ideer ikke vil bli vurdert på grunn av manglende evne til å kommunisere effektivt.
Derfor er det lurt å jobbe med dine kommunikasjonsevner. Du kan øve med venner, familie eller kolleger, eller ta et kurs for å forbedre ferdighetene dine. Jo mer du øver, jo bedre blir du. Lær det grunnleggende om forretningskommunikasjon for å bruke de rette ordene og tonen når du formidler budskapet ditt. Lær også håndbevegelser, kroppsspråk og bevegelser for å kommunisere effektivt. I tillegg kan det være en fordel å lære flere språk dersom du jobber med internasjonale kunder.
Beslutningstaking
Beslutningsevner er svært viktig. Du må kunne ta de rette avgjørelsene til rett tid for å beskytte teamet og prosjektet ditt fra problemer, og sikre prosjektets suksess.
KI-prosjekter involverer mange analytiske ferdigheter, statistikk og spådommer. Du må være i stand til å gjøre det som er best for prosjektet og alle involverte. Gode lederegenskaper hjelper deg i beslutningsprosessen. Dette krever et skarpt sinn, langsiktig fokus og blikk for detaljer.
Du må også være i stand til å vurdere risiko og utfordringer når du tar avgjørelser. Du må kjenne konsekvensene av visse beslutninger, og hvordan de påvirker teamet og prosjektet. Derfor må alle dine beslutninger tas på en slik måte at produktiviteten og suksessen til prosjektene dine maksimeres, samtidig som kundetilfredshet opprettholdes og risikoen minimeres.
Analytisk Tenkning
Analytisk tenkning er en nødvendig myk ferdighet for alle KI-profesjonelle. Du må kunne forstå og føle hvilke problemer brukerne kan møte, og finne effektive løsninger.
KI-profesjonelle må ha gode problemløsningsevner, analytisk tenkning og et nysgjerrig sinn for å tilegne seg mer kunnskap og implementere denne kunnskapen. Dette vil hjelpe deg å utvikle innovative ideer og planer som kan løse et problem, og bygge banebrytende teknologier som kan være til nytte for folk. Du må også være ivrig etter å lære deg nye teknologier og verktøy for å bruke i planleggingen og utviklingen.
Kreativitet
Kreativitet er en viktig ferdighet for KI-profesjonelle. Du må være i stand til å komme med unike ideer og tenke utenfor boksen når det er nødvendig. Det er en ettertraktet ferdighet i dag, på alle felt, og om du er en KI-profesjonell, må du beherske den.
KI-profesjonelle må finne kreative måter å løse et problem på en måte som er enkel, effektiv og gjennomførbar. Dette vil hjelpe deg med å utvikle unike produkter og tjenester som er nyttige for brukerne.
Konklusjon: Fremtiden for KI-profesjonelle
Ifølge LinkedIn har ansettelser av KI-fagfolk økt med 32% siden 2019, til tross for pandemien. Denne veksten fortsetter ettersom etterspørselen etter KI-drevne applikasjoner og tjenester øker.
En CNBC-rapport sier at medianlønnen for dataforskere er 100 000-130 000 USD, mens den for KI-ingeniører er 124 000-150 000 USD. Fremtiden for KI-profesjonelle ser derfor lys ut. Hvis du er interessert i dette feltet, er det på tide å begynne å bygge din karriere innen det. Du kan bli dataforsker, KI-ingeniør, ML-ingeniør, business intelligence-utvikler, og andre relaterte roller innen KI.
Start å bygge din karriere innen KI og utvikle de tekniske og ikke-tekniske ferdighetene som er diskutert her. Dette vil hjelpe deg å starte karrieren din jevnt og sørge for at du er i en god posisjon.
Lykke til!
Du kan også være interessert i nettkurs for å lære KI eller
Nettkurs for å lære det grunnleggende om datateknikk.