Topp 14 etterspurte ferdigheter som kreves for AI-profesjonelle

Kunstig intelligens (AI) er fremtiden og har et stort potensial for å transformere virksomheter, økonomier og samfunn.

Ikke rart AI er en av de mest ettertraktede ferdighetene i teknologidomenet som har påvirket nesten alle sektorer, fra bil, produksjon og medisinsk til cybersikkerhet, programvare og IoT.

Organisasjoner utnytter AI raskt for å bygge nyttige, banebrytende applikasjoner og tjenester som kan forbedre livskvaliteten, gjøre forretningsdriften mer effektiv og redusere kompleksiteten.

Til syvende og sist fortsetter etterspørselen etter AI å øke. I følge SEMrush vil det globale AI-markedet nå 190,61 milliarder dollar innen 2025.

Så hvis du ønsker å bygge en karriere innen AI, er det den beste tiden å komme i gang. Det vil gi deg bredere karrieremuligheter, og du kan jobbe med organisasjoner fra hele verden på spennende prosjekter. Men for dette må du ha de rette ferdighetene, både tekniske og ikke-tekniske.

I denne artikkelen vil jeg introdusere deg for noen av de etterspurte ferdighetene i AI som du kan lære og oppgradere selv for å bygge en strålende karriere innen kunstig intelligens.

La oss komme i gang.

Tekniske ferdigheter

En karriere innen AI krever at fagfolk mestrer noen tekniske ferdigheter for å gi deg en sterk base. Så la oss snakke om noen av disse tekniske ferdighetene.

Domenekunnskap

Kunnskap og spesialisering innen kunstig intelligens er nødvendig hvis du søker en karriere innen AI. Du må ha kompetanse innen nevrale nettverk, maskinlæring, dyp læring m.m.

Å ha domenekunnskap hjelper deg å forstå bransjen mer med risikoer og utfordringer du må håndtere. Det vil også hjelpe deg med å utvikle innovative teknologier som kan møte disse utfordringene. Du kan bruke kunnskapen din til å lage AI-aktiverte teknologier og tjenester som på en eller annen måte kan gjøre livet bedre og støtte bedrifter.

Programmerings språk

God kunnskap og ferdigheter i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++, JavaScript, etc., er avgjørende for enhver AI-profesjonell. Du må kunne skrive kode basert på dine behov og bruksområder.

• Python: Python er mye brukt i AI og maskinlæring på grunn av sin enkelhet, kodepålitelighet og raskere utførelse. Det vil hjelpe deg med å skrive komplekse algoritmer og krever minimalt med kode. Den leveres med mange ferdiglagde biblioteker for avansert databehandling og vitenskapelig beregning.
• Java: Java brukes også mye i AI for å implementere kartleggere og reduseringer, intelligensprogrammering, genetisk programmering, søkealgoritmer, nevrale nettverk, ML-løsninger og mer.
• R: Du trenger R for statistisk beregning, numerisk analyse, maskinlæring, nevrale nettverk og mer. R lar deg samle inn og organisere datasett, bruke ML og statistiske funksjoner, og bruke matrisetransformasjoner og lineær algebra for databehandling.
• C++: Den gode gamle C++ brukes i AI for å muliggjøre prosedyreprogrammering og manipulering av maskinvareressurser. Du kan bruke den til å utvikle operativsystemer, nettlesere og videospill. Dens fleksibilitet og objektorienterte funksjoner gjør den svært nyttig i AI.

I tillegg ville det hjelpe om du også hadde en dyp forståelse av datamaskinarkitektur, datastrukturer, optimaliseringsalgoritmer, grafer, trær og mer. Og hvis du kan lære mer enn ett språk, kan det være en ekstra fordel siden du kan bidra mer siden organisasjoner vektlegger fagfolk med flere ferdigheter.

Rammer og biblioteker: I tillegg til programmeringsspråk må du også forstå ulike rammer og biblioteker. Det vil hjelpe deg med å skrive kvalitetskode med en raskere hastighet. Noen av de svært nyttige i AI er TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch og mer.

• TensorFlow er en maskinlæringsplattform med åpen kildekode med et omfattende og fleksibelt sett med verktøy, fellesskapsressurser og biblioteker for å hjelpe forskere med å utvikle sofistikerte ML-drevne applikasjoner med letthet.
• SciPy er 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 ulike kommandoer.
• NumPy er en Python-basert pakke som brukes til vitenskapelig databehandling og avanserte matematiske operasjoner mens du håndterer massive datasett.
• Scikit-learn er et kraftig Python-bibliotek for maskinlæring og har mange ML og statistiske modelleringsverktøy.

Matematisk kunnskap

AI-fagfolk jobber mye med algoritmer og anvendt matematikk. Dette er grunnen til at du må ha sterke analytiske og problemløsende ferdigheter sammen med matematisk kunnskap slik at du effektivt kan løse AI-problemer.

Matematiske ferdigheter som lineær algebra, statistikk, sannsynlighet, grafer, optimaliseringsteknikker osv. er ønskelig. Du kan bruke disse ferdighetene til å løse problemer og lage algoritmer basert på kravene.

• Lineær algebra: Lineær og abstrakt algebra danner grunnlaget for mange deler av AI som maskinlæring og datasyn. Det involverer matriser, vektorer, tensorer og andre.
• Statistikk: Statistisk er et annet viktig fag du må mestre hvis du vil ha en lys karriere innen AI og ML. Det involverer datainnsamling, tolkning og analyse. Det faller sammen med datavitenskap, men du trenger statistiske ferdigheter for å forstå mønstrene.
• Sannsynlighet: Sannsynlighet er en vesentlig del av kunstig intelligens. Derfor må du ha god kunnskap om sannsynlighet og sannsynlighetsfordeling for å få en jevn start i AI. Den kan brukes på diskriminerende og generative modeller, støtte vektormaskiner, etc.
• Graf: Å vite hvordan man ser på grafer og forstår hva de formidler er nødvendig i AI. Det er en integrert del av AI, og du vil hele tiden bli eksponert for å analysere data ved å se på ulike grafer.

Maskinlæring

Machine Learning (ML) er en undergruppe av kunstig intelligens. Det er studiet av datamaskinbaserte algoritmer som er i stand til å lære og forbedre seg selv ved hjelp av data og gjennom erfaringer. ML-algoritmer lager modeller basert på et bestemt datautvalg, kalt treningsdata, for å ta avgjørelser og spådommer.

Kunnskapen om ML er nødvendig i kunstig intelligens ettersom AI gir en datamaskin eller et system mulighet til å oppføre seg intelligent. ML er en prosess som lærer maskinen å være intelligent og implementere potensialet i sanntidsoppgaver og problemer.

ML brukes i ulike applikasjoner, inkludert datasyn, e-postfiltrering, medisin, talegjenkjenning og mer. Det er også assosiert med beregningsstatistikk for å lage nøyaktige spådommer ved hjelp av datamaskiner. Noen av de daglige eksemplene på ML er søkemotorforslag.

Deep Learning

Deep learning er en gren av maskinlæring og datavitenskap som etterligner hvordan mennesker får spesifikk kunnskap. Den inkluderer prediktiv analyse og statistikk og utnytter forskjellige lag for å få dypere funksjoner fra en lyd eller et bilde. Med høyere lag ville detaljeringen blitt mer nyansert.

Dyplæring kan automatisere prediktiv analyse, og algoritmene er ordnet i et hierarki med økende abstraksjon og kompleksitet. Her implementerer hver algoritme en ikke-lineær transformasjon til input. Deretter bruker den den oppnådde kunnskapen til å lage en utdata- eller statistisk modell. Den vil fortsette å iterere til utgangen har oppnådd en nøyaktighet på det aksepterte nivået. Dermed vil det være mange behandlingslag som data må passere gjennom for å bli raffinert og nøyaktig.

Anvendelse: Deep learning har en bred anvendelse innen forskjellige felt og er svært fordelaktig for dataforskere når de samler inn, tolker og analyserer enorme datavolumer med letthet og hastighet. Noen av applikasjonene er ansiktsgjenkjenning, talegjenkjenning, muliggjøring av syn i førerløse biler, virtuelle assistenter, etc.

Nevral nettverksarkitektur

Nevrale nettverk er en del av Deep Learning og er inspirert av menneskelig hjernestruktur. De er et nettverk av kunstige nevroner som er komplekse og utviklet for å behandle flere innganger for å produsere én utgang. Nevrale nettverk etterligner menneskelig hjerneadferd for å løse komplekse problemer. De brukes til adaptiv kontroll, prediktiv modellering, regresjonsanalyse, mønstergjenkjenning, databehandling og trenerbare applikasjoner.

I denne arkitekturen går inndataene gjennom forskjellige lag med kunstige nevroner stablet for å produsere utdata.

Anvendelse: Nevrale nettverk finner også applikasjoner i ulike sektorer som markedsføring, helsetjenester og mer. Eksempler er talegjenkjenning, kjøretøykontroll, spill som sjakk eller racing, sekvens- og mønstergjenkjenning, medisinsk diagnose, datautvinning, økonomiske applikasjoner, e-post spamfiltrering og mer.

Big Data og distribuert databehandling

Prediktiv og dataanalyse i AI involverer et stort antall datasett som trenger høyere beregningsressurser. Å bruke et enkelt system for å oppnå denne typen beregning er kanskje ikke tilstrekkelig. Derfor er konsepter som Big Data og distribuert databehandling nyttige.

• Big Data er en teknologi som innebærer å trekke ut, administrere og analysere en enorm mengde data effektivt. Disse dataene trenger høye beregningsressurser og tilbyr utmerket statistisk kraft. Den brukes i brukeratferdsanalyse, prediktiv analyse og andre analytiske behov som involverer store datasett.
• Distribuert databehandling er en gren av informatikk som involverer distribuerte systemer hvis komponenter er plassert på forskjellige nettverksbaserte datamaskiner som koordinerer og kommuniserer handlingene deres ved å utveksle meldinger. Applikasjonene er flerspiller online videospill, peer-to-peer (P2P) applikasjoner, etc.

Så hvis du vil ha en strålende karriere innen AI, ville det hjelpe om du oppgraderer deg selv med disse teknologiene. Big Data og distribuert databehandling kan hjelpe deg med å utvikle AI-baserte toppmoderne produkter og tjenester. Du kan også få kunnskap om rammeverk som Hadoop, Apache Storm, Spark og Flink.

Signalbehandlingsteknikker

Signalbehandling er en annen ønsket ferdighet som organisasjoner kan se etter hos fagfolk. Maskinlæring involverer funksjonsutvinning for å transformere pikselverdier til noe meningsfylt informasjon. Og for å oppnå dette må du vite hvordan du løser problemer ved hjelp av signalbehandlingsteknikker. Det kan inkludere tidsfrekvensanalyse, konvolusjon, Fourier-analyse og andre AI-konsepter.

Signalbehandling er et underfelt av elektroteknikk som legger vekt på å analysere, syntetisere og modifisere signaler som bildesignaler, lydbølger og andre vitenskapelige målinger. Disse teknikkene forbedrer lagringseffektiviteten, overføringen, kvaliteten og oppdager noen komponenter i et signal.

Applikasjoner: Bruksområdene for signalbehandling er funksjonsekstraksjon 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 bilde komprimering, videokomprimering og lydkomprimering.

Shell Scripting

Shell-skripting refererer til et dataprogram som kjøres av en kommandolinjetolk kalt Unix-skall. Skriptspråk involverer ulike shell-script-dialekter. Noen vanlige operasjoner som shell-skript utfører er filmanipulering, utskrift av tekst og programkjøring.

Shell-skripting er en annen viktig komponent i kunstig intelligens som brukes til mønstergjenkjenning. Når du avanserer din karriere innen AI, vil du komme til det punktet hvor mesteparten av AI-databehandlingen foregår på Linux-baserte maskiner. Så hvis du ikke er kjent med UNIX-verktøy og operasjoner og kommandoer som SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., vil det være utfordrende å jobbe med AI-funksjoner.

Derfor ville det være flott å lære om shell-scripting og få taket på disse emnene for å fungere godt med Linux-baserte verktøy og operasjoner. Du kan også lære om forskjellige skjell som KornShell, Powershell, Perl-lignende skall, Z-skall og mer.

Klyngeanalyse

Klyngeanalyse er oppgaven med å gruppere eller gruppere objekter. Det er gjort på en slik måte at objektene i en gruppe ligner mer på hverandre enn de i en annen gruppe.

Clustering kan gjøres av algoritmer som er forskjellige når det gjelder komponentene og hvor effektivt man kan finne dem. Gitt den brede bruken på tvers av ulike sektorer, kan du lære deg denne ferdigheten med klynging og begynne å bygge din karriere innen kunstig intelligens. Det vil gi deg større omfang, og du kan utvikle innovative teknologier for ulike bransjer og virksomheter.

Applikasjon: Den brukes i utforskende og statistisk dataanalyse for applikasjoner som mønstergjenkjenning, informasjonsinnhenting, bildeanalyse, datakomprimering, bildeanalyse, sekvensanalyse, maskinlæring og datagrafikk. I informatikk brukes klynging i programvareutvikling, oppdagelse av anomalier, naturlig språkbehandling og mer. Dens andre applikasjoner er medisinsk, markedsføring, business, søkeresultatgruppering, kriminalitetsanalyse, utdanning og mer.

Så alt det ovenfor diskuterte var tekniske ferdigheter du må mestre hvis du vil bygge en karriere innen kunstig intelligens.

Men dette er ikke det.

Selv om du har dyp kunnskap og ekspertise innen disse teknologiene og tekniske ferdighetene, ville den neppe blitt brukt hvis du ikke kan implementere dem riktig. Det er her myke ferdigheter kommer inn i bildet.

Myke ferdigheter

Myke ferdigheter er nødvendige på alle deler av din profesjonelle reise. Du må ha de nødvendige mellommenneskelige ferdighetene for å jobbe effektivt, administrere alt med letthet, implementere kunnskapen i oppgavene dine på riktig måte og samarbeide godt med andre.

Myke ferdigheter vil hjelpe deg med å levere tankene dine riktig til teamet ditt, interessenter og andre du kommuniserer med. Du kan også raskt ta bedre beslutninger som kan være til fordel for prosjektet ditt og teamet generelt.

Så la oss snakke om noen av de essensielle myke ferdighetene du må utvikle for å bli en bedre profesjonell, uansett ekspertise og kunnskapsnivå.

Kommunikasjon

Kommunikasjonsevner er alltid ønskelig i alle yrker. Det betyr evnen til å kommunisere klart og nøyaktig dine ideer til andre ved å bruke en riktig og passende tone sammen med kroppsspråk mens du leverer budskapet ditt.

Du må være en god kommunikator slik at du enkelt kan kommunisere dine innovative ideer med ledere og andre lagkamerater eller kunder. Men hvis du mangler kommunikasjonsevner, kan du føle problemer med å sende budskapet ditt og forklare hva du vil.

Som et resultat av dette vil jevnaldrende ikke forstå budskapet ditt og kan bli forvirret på bestemte punkter. Og sjansen er stor for at ideene dine ikke vil bli vurdert bare fordi du ikke kunne levere meldingen på riktig måte.

Så det ville være nyttig om du kunne jobbe med kommunikasjonsevnene dine. Du kan enten øve på det med venner, familiemedlemmer eller kolleger eller ta et kurs for å forbedre ferdighetene dine. Jo mer du øver, jo mer vil du forbedre kommunikasjonsevnen.

Lær det grunnleggende om forretningskommunikasjon for å sikre at du bruker de riktige ordene og riktig tone mens du leverer budskapet ditt. Du kan også lære håndbevegelser, kroppsspråk og riktige bevegelser for å kommunisere effektivt med andre. I tillegg kan du lære flere språk hvis du arbeider med internasjonale kunder. Dette vil være en bonus.

Beslutningstaking

Beslutningsevne er svært avgjørende. Du må være i stand til å ta de riktige avgjørelsene til rett tid for å redde teamet og prosjektet ditt fra skade eller problemer og sikre suksessen til prosjektene dine.

AI-prosjekter involverer mye analytiske ferdigheter, statistikk og spådommer, og du må kunne gjøre det som passer for prosjektet ditt og alle involverte i teamet. Du må ha gode lederegenskaper som vil hjelpe deg under beslutningsprosessen. Det krever et skarpt, langsiktig sinn, fokus og øye for detaljer.

Videre må du kunne beregne risiko og utfordringer dersom du tar noen avgjørelser. Du må også kjenne konsekvensene av visse beslutninger og hvordan de kan påvirke teamet og prosjektet ditt. Derfor må alle beslutningene dine tas på en slik måte som kan maksimere produktiviteten og suksessen til prosjektene dine, og sikre at kundene og kundene dine er fornøyde samtidig som risikoen minimeres.

Analytisk tenkning

Analytisk tenkning er en myk ferdighet som må ha for alle AI-fagfolk. Du må være i stand til å forstå og føle problemene brukere kan stå overfor og komme opp med en effektiv løsning.

AI-fagfolk må ha gode problemløsningsevner, analytisk tenkning og et nysgjerrig sinn for å vite mer, lære mer og implementere mer. Det vil hjelpe deg med 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 opplære deg selv med nye teknologier og verktøy for å hjelpe deg mens du planlegger og utvikler.

Kreativitet

Kreativitet er en krevende ferdighet som AI-fagfolk må ha. Du må tenke ut unike ideer og tenke ut av boksen hvis du trenger det. Det er faktisk i dag en svært ettertraktet ferdighet på alle felt. Og hvis du er en AI-profesjonell, må du ha det.

AI-fagfolk må komme med kreative måter å løse et problem på på en måte som er enkel, effektiv og gjennomførbar. Det vil hjelpe deg med å utvikle unike produkter og tjenester og gjøre dem nyttige for brukerne.

Konklusjon: Fremtiden til AI-profesjonelle

I følge LinkedIn har ansettelsen av AI-fagfolk økt med 32 % siden 2019 til tross for de alvorlige scenariene på grunn av pandemien. Og denne veksten fortsetter å øke ettersom etterspørselen etter AI-drevne applikasjoner og tjenester øker.

En CNBC-rapport sier at medianlønnen til dataforskere er 100 000-130 000 USD, mens den for AI-ingeniører er 124 000-150 000 USD. Derfor ser fremtiden til AI-fagfolk lys ut. Og hvis du er interessert i dette feltet, er det nå på tide å begynne å bygge din karriere rundt det. Du kan bli dataviter, AI-ingeniør, ML-ingeniør, business intelligence-utvikler og forfølge andre relaterte jobber innen AI.

Så begynn å bygge din karriere innen AI og utvikle de tekniske og ikke-tekniske ferdighetene diskutert ovenfor. De vil hjelpe deg å starte karrieren din jevnt og sørge for at du kjører høyt med maksimal hastighet.

Beste ønsker!

Du kan også være interessert i nettkurs for å lære AI eller
Nettkurs for å lære det grunnleggende om datateknikk.