Top 14 efterspurgte færdigheder, der kræves for AI-professionelle

Kunstig intelligens (AI) er fremtiden og har et stort potentiale til at transformere virksomheder, økonomier og samfund.

Ikke underligt, at AI er en af ​​de mest efterspurgte færdigheder inden for teknologidomænet, der har påvirket næsten alle sektorer, fra bil, fremstilling og medicinsk til cybersikkerhed, software og IoT.

Organisationer udnytter AI hurtigt til at bygge nyttige, banebrydende applikationer og tjenester, der kan forbedre livskvaliteten, gøre forretningsdriften mere effektiv og reducere kompleksiteten.

I sidste ende fortsætter efterspørgslen efter kunstig intelligens med at stige. Ifølge SEMrush vil det globale AI-marked nå $190,61 milliarder i 2025.

Så hvis du vil bygge en karriere inden for kunstig intelligens, er det det bedste tidspunkt at komme i gang. Det vil give dig bredere karrieremuligheder, og du kan arbejde med organisationer fra hele verden om spændende projekter. Men til dette skal du have de rigtige færdigheder, både tekniske og ikke-tekniske.

I denne artikel vil jeg introducere dig til nogle af de efterspurgte færdigheder i AI, som du kan lære og opkvalificere dig selv for at opbygge en strålende karriere inden for kunstig intelligens.

Lad os komme igang.

Tekniske færdigheder

En karriere inden for kunstig intelligens kræver, at fagfolk mestrer nogle tekniske færdigheder for at give dig en stærk base. Så lad os tale om nogle af disse tekniske færdigheder.

Domæneviden

Viden og specialisering inden for kunstig intelligens er nødvendig, hvis du søger en karriere inden for AI. Du skal have ekspertise indenfor neurale netværk, machine learning, deep learning mv.

At have domæneviden hjælper dig med at forstå branchen mere med risici og udfordringer, som du skal løse. Det vil også hjælpe dig med at udvikle innovative teknologier, der kan løse disse udfordringer. Du kan anvende din viden til at skabe AI-aktiverede teknologier og tjenester, der på en eller anden måde kan gøre livet bedre og støtte virksomheder.

Programmeringssprog

God viden og færdigheder i programmeringssprog som Java, R, Python, C++, JavaScript osv. er afgørende for enhver AI-professionel. Du skal kunne skrive kode baseret på dine behov og use-cases.

• Python: Python er meget brugt i AI og maskinlæring på grund af dets enkelhed, kodepålidelighed og hurtigere udførelse. Det vil hjælpe dig med at skrive komplekse algoritmer og kræver minimal kode. Den leveres med mange præfabrikerede biblioteker til avanceret databehandling og videnskabelig beregning.
• Java: Java bruges også i vid udstrækning i AI til implementering af kortere og reducerere, intelligensprogrammering, genetisk programmering, søgealgoritmer, neurale netværk, ML-løsninger og mere.
• R: Du skal bruge R til statistisk beregning, numerisk analyse, maskinlæring, neurale netværk og mere. R giver dig mulighed for at indsamle og organisere datasæt, anvende ML og statistiske funktioner og bruge matrixtransformationer og lineær algebra til databehandling.
• C++: Den gode gamle C++ bruges i AI til at muliggøre proceduremæssig programmering og manipulation af hardwareressourcer. Du kan bruge det til at udvikle operativsystemer, browsere og videospil. Dens fleksibilitet og objektorienterede funktioner gør den yderst nyttig i kunstig intelligens.

Derudover ville det hjælpe, hvis du også havde en dyb forståelse af computerarkitektur, datastrukturer, optimeringsalgoritmer, grafer, træer og meget mere. Og hvis du kan lære mere end ét sprog, kan det være en ekstra fordel, da du kan bidrage mere, da organisationer lægger vægt på fagfolk med flere færdigheder.

Rammer og biblioteker: Udover programmeringssprog skal du også forstå forskellige rammer og biblioteker. Det vil hjælpe dig med at skrive kvalitetskode med en hurtigere hastighed. Nogle af de meget nyttige i AI er TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch og mere.

• TensorFlow er en open source maskinlæringsplatform med et omfattende og fleksibelt sæt værktøjer, fællesskabsressourcer og biblioteker til at hjælpe forskere med at udvikle sofistikerede ML-drevne applikationer med lethed.
• SciPy er et open source Python-bibliotek, der bruges til at løse videnskabelige og matematiske problemer. Det hjælper brugere med at manipulere og visualisere data ved hjælp af forskellige kommandoer.
• NumPy er en Python-baseret pakke, der bruges til videnskabelig databehandling og avancerede matematiske operationer, mens man håndterer massive datasæt.
• Scikit-learn er et kraftfuldt Python-bibliotek til maskinlæring og har masser af ML og statistiske modelleringsværktøjer.

Matematisk viden

AI-professionelle arbejder meget med algoritmer og anvendt matematik. Det er derfor, du skal have stærke analytiske og problemløsningsevner sammen med matematisk viden, så du effektivt kan løse AI-problemer.

Matematiske færdigheder som lineær algebra, statistik, sandsynlighed, grafer, optimeringsteknikker osv. er ønskelige. Du kan bruge disse færdigheder til at løse problemer og skabe algoritmer baseret på kravene.

• Lineær algebra: Lineær og abstrakt algebra danner grundlaget for mange dele af AI som maskinlæring og computersyn. Det involverer matricer, vektorer, tensorer og andre.
• Statistik: Statistisk er et andet vigtigt emne, som du skal mestre, hvis du vil have en lys karriere inden for AI og ML. Det involverer dataindsamling, fortolkning og analyse. Det falder sammen med datavidenskab, men du har brug for statistiske færdigheder for at forstå mønstrene.
• Sandsynlighed: Sandsynlighed er en væsentlig del af kunstig intelligens. Derfor skal du have et solidt kendskab til sandsynlighed og sandsynlighedsfordeling for at få en jævn start i AI. Det kan bruges på de diskriminerende og generative modeller, understøtte vektormaskiner osv.
• Graf: At vide, hvordan man ser på grafer og forstår, hvad det formidler, er nødvendigt i AI. Det er en integreret del af AI, og du vil konstant blive eksponeret for at analysere data ved at se på forskellige grafer.

Maskinelæring

Machine Learning (ML) er en delmængde af kunstig intelligens. Det er studiet af computerbaserede algoritmer, der er i stand til at lære og forbedre sig selv ved hjælp af data og gennem oplevelser. ML-algoritmer skaber modeller baseret på en bestemt dataprøve, kaldet træningsdata, for at træffe beslutninger og forudsigelser.

Viden om ML er nødvendig inden for kunstig intelligens, da AI giver en computer eller et system mulighed for at opføre sig intelligent. ML er en proces, der lærer maskinen at være intelligent og implementere sit potentiale i opgaver og problemer i realtid.

ML bruges i forskellige applikationer, herunder computersyn, e-mailfiltrering, medicin, talegenkendelse og meget mere. Det er også forbundet med beregningsstatistik at lave præcise forudsigelser ved hjælp af computere. Nogle af de daglige eksempler på ML er søgemaskineforslag.

Dyb læring

Deep learning er en gren af ​​maskinlæring og datavidenskab, der efterligner, hvordan mennesker får specifik viden. Det inkluderer forudsigende analyser og statistik og udnytter forskellige lag til at få dybere funktioner fra en lyd eller et billede. Med højere lag ville detaljeringen være mere nuanceret.

Deep learning kan automatisere prædiktiv analyse, og dens algoritmer er arrangeret i et hierarki med stigende abstraktion og kompleksitet. Her implementerer hver algoritme en ikke-lineær transformation til dens input. Dernæst bruger den sin opnåede viden til at skabe en output- eller statistisk model. Den vil fortsætte med at iterere, indtil dens output har opnået en nøjagtighed på det accepterede niveau. Der vil således være mange behandlingslag, som data skal igennem for at blive raffineret og nøjagtig.

Anvendelse: Deep learning har en bred anvendelse inden for forskellige områder og er yderst gavnlig for datavidenskabsfolk til at indsamle, fortolke og analysere enorme datamængder med lethed og hastighed. Nogle af dens applikationer er ansigtsgenkendelse, talegenkendelse, muliggør vision i førerløse biler, virtuelle assistenter osv.

Neural netværksarkitektur

Neurale netværk er en del af Deep Learning og er inspireret af menneskets hjernestruktur. De er et netværk af kunstige neuroner, der er komplekse og udviklet til at behandle flere input for at producere et output. Neurale netværk efterligner menneskelig hjerneadfærd for at løse komplekse problemer. De bruges til adaptiv kontrol, prædiktiv modellering, regressionsanalyse, mønstergenkendelse, databehandling og applikationer, der kan trænes.

I denne arkitektur går inputdataene gennem forskellige lag af kunstige neuroner, der er stablet for at producere output.

Anvendelse: Neurale netværk finder også applikationer i forskellige sektorer som marketing, sundhedspleje og mere. Eksempler er talegenkendelse, køretøjskontrol, spil som skak eller væddeløb, sekvens- og mønstergenkendelse, medicinsk diagnose, datamining, finansielle applikationer, e-mail-spamfiltrering og mere.

Big Data og Distributed Computing

Forudsigende og dataanalyse i AI involverer et stort antal datasæt, der har brug for højere beregningsressourcer. Det er muligvis ikke tilstrækkeligt at bruge et enkelt system til at opnå denne form for beregning. Derfor er begreber som Big Data og distribueret computing nyttige.

• Big Data er en teknologi, der involverer at udtrække, administrere og analysere en enorm mængde data effektivt. Disse data kræver høje beregningsressourcer og tilbyder fremragende statistisk kraft. Det bruges i brugeradfærdsanalyse, prædiktiv analyse og andre analytiske behov, der involverer store datasæt.
• Distribueret computing er en gren af ​​datalogi, der involverer distribuerede systemer, hvis komponenter er placeret på forskellige netværkscomputere, der koordinerer og kommunikerer deres handlinger ved at udveksle meddelelser. Dens applikationer er multiplayer online videospil, peer-to-peer (P2P) applikationer osv.

Så hvis du vil have en strålende karriere inden for kunstig intelligens, ville det hjælpe, hvis du opkvalificerer dig selv med disse teknologier. Big Data og distribueret computing kan hjælpe dig med at udvikle AI-baserede state-of-the-art produkter og tjenester. Du kan også få viden om rammer som Hadoop, Apache Storm, Spark og Flink.

Signalbehandlingsteknikker

Signalbehandling er en anden ønsket færdighed, som organisationer kan kigge efter hos fagfolk. Maskinlæring involverer udtræk af funktioner for at omdanne pixelværdier til noget meningsfuld information. Og for at opnå dette skal du vide, hvordan du løser problemer ved hjælp af signalbehandlingsteknikker. Det kan omfatte tids-frekvensanalyse, foldning, Fourier-analyse og andre AI-koncepter.

Signalbehandling er et underområde inden for elektroteknik, der lægger vægt på at analysere, syntetisere og ændre signaler som billedsignaler, lydbølger og andre videnskabelige målinger. Disse teknikker forbedrer lagereffektiviteten, transmissionen, kvaliteten og detekterer nogle komponenter i et signal.

Anvendelser: Anvendelser af signalbehandling er funktionsekstraktion som talegenkendelse og billedforståelse, lydsignalbehandling som i musik eller talerepræsentation, billedbehandling i computere og digitale kameraer, videobehandling i levende billeder, trådløs kommunikation og kildekodningsteknikker som billede komprimering, videokomprimering og lydkomprimering.

Shell Scripting

Shell scripting refererer til et computerprogram, der køres af en kommandolinjefortolker kaldet Unix shell. Scriptsprog involverer forskellige shell-script-dialekter. Nogle almindelige handlinger, som shell-scripts udfører, er filmanipulation, udskrivning af tekst og programkørsel.

Shell-scripting er en anden vigtig komponent i kunstig intelligens, der bruges til mønstergenkendelse. Når du avancerer din karriere inden for AI, vil du komme til det punkt, hvor det meste af AI-databehandling foregår på Linux-baserede maskiner. Så hvis du ikke er bekendt med UNIX-værktøjer og -operationer og -kommandoer som SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut osv., vil det være udfordrende at arbejde med AI-funktioner.

Derfor ville det være fantastisk at lære om shell-scripting og få styr på disse emner til at fungere godt med Linux-baserede værktøjer og operationer. Du kan også lære om forskellige skaller såsom KornShell, Powershell, Perl-lignende shell, Z shell og mere.

Klyngeanalyse

Klyngeanalyse er opgaven med at klynge eller gruppere objekter. Det er gjort på en sådan måde, at objekterne i en gruppe minder mere om hinanden end dem i en anden gruppe.

Clustering kan udføres ved hjælp af algoritmer, der adskiller sig med hensyn til deres komponenter og hvor effektivt man kan finde dem. I betragtning af dens brede anvendelse på tværs af forskellige sektorer, kan du lære denne færdighed med klyngedannelse og begynde at opbygge din karriere inden for kunstig intelligens. Det vil give dig bredere rammer, og du kan udvikle innovative teknologier til forskellige industrier og virksomheder.

Anvendelse: Det bruges i undersøgende og statistisk dataanalyse til applikationer som mønstergenkendelse, informationssøgning, billedanalyse, datakomprimering, billedanalyse, sekvensanalyse, maskinlæring og computergrafik. I datalogi bruges klyngedannelse i softwareudvikling, afsløring af anomalier, naturlig sprogbehandling og mere. Dens andre applikationer er medicinsk, marketing, business, søgeresultatgruppering, kriminalitetsanalyse, uddannelse og mere.

Så alt det ovenfor diskuterede var tekniske færdigheder, som du skal mestre, hvis du vil bygge en karriere inden for kunstig intelligens.

Men det er det ikke.

Selvom du har dyb viden og ekspertise inden for disse teknologier og tekniske færdigheder, ville det næppe blive brugt, hvis du ikke kan implementere dem ordentligt. Det er her, bløde færdigheder kommer i spil.

Bløde værdier

Bløde færdigheder er nødvendige på alle dele af din professionelle rejse. Du skal have de nødvendige interpersonelle færdigheder til at arbejde effektivt, styre alt med lethed, implementere viden i dine opgaver korrekt og samarbejde godt med andre.

Bløde færdigheder hjælper dig med at levere dine tanker korrekt til dit team, interessenter og andre, du kommunikerer med. Du kan også hurtigt træffe bedre beslutninger, som kan gavne dit projekt og det overordnede team.

Så lad os tale om nogle af de væsentlige bløde færdigheder, du skal udvikle for at blive en bedre professionel, uanset din ekspertise og vidensniveau.

Meddelelse

Kommunikationsevner er altid ønskelige i ethvert erhverv. Det betyder evnen til at kommunikere klart og præcist dine ideer til andre ved hjælp af en ordentlig og passende tone sammen med kropssprog, mens du leverer dit budskab.

Du skal være en god kommunikator, så du nemt kan kommunikere dine innovative ideer med dine ledere og kollegaer eller kunder. Men hvis du mangler kommunikationsevner, kan du have problemer med at sende dit budskab igennem og forklare, hvad du vil.

Som et resultat vil dine jævnaldrende ikke forstå dit budskab og kan blive forvirrede på bestemte punkter. Og chancerne er, at dine ideer ikke bliver overvejet, bare fordi du ikke kunne levere dit budskab korrekt.

Så det ville være nyttigt, hvis du kunne arbejde med dine kommunikationsevner. Du kan enten øve det sammen med dine venner, familiemedlemmer eller kolleger eller tage et kursus for at forbedre dine færdigheder. Jo mere du øver dig, jo mere vil du forbedre dine kommunikationsevner.

Lær det grundlæggende i forretningskommunikation for at sikre, at du bruger de rigtige ord og korrekte tone, mens du leverer dit budskab. Du kan også lære håndbevægelser, kropssprog og korrekte bevægelser for at kommunikere effektivt med andre. Derudover kan du lære flere sprog, hvis du har med internationale kunder at gøre. Dette vil være en bonus.

Beslutningstagning

Beslutningsevner er meget afgørende. Du skal være i stand til at træffe de rigtige beslutninger på det rigtige tidspunkt for at redde dit team og projekt fra enhver skade eller besvær og sikre succes med dine projekter.

AI-projekter involverer en masse analytiske færdigheder, statistikker og forudsigelser, og du skal kunne gøre det, der passer til dit projekt og alle involverede i teamet. Du skal have gode ledelsesevner, der hjælper dig under beslutningstagningen. Det kræver et skarpt, langt ude sind, fokus og øje for detaljer.

Desuden skal du kunne beregne risici og udfordringer, hvis du træffer nogle beslutninger. Du skal også kende konsekvenserne af bestemte beslutninger, og hvordan de kan påvirke dit team og dit projekt. Derfor skal alle dine beslutninger tages på en sådan måde, at de kan maksimere produktiviteten og succesen af ​​dine projekter, hvilket sikrer, at dine kunder og kunder er glade, samtidig med at risiciene minimeres.

Analytisk tænkning

Analytisk tænkning er et must-have bløde færdigheder for alle AI-professionelle. Du skal være i stand til at forstå og mærke de problemer, brugerne kan stå over for og komme med en effektiv løsning.

AI-professionelle skal have fremragende problemløsningsevner, analytisk tænkning og et nysgerrigt sind for at vide mere, lære mere og implementere mere. Det vil hjælpe dig med at udvikle innovative ideer og planer, der kan løse et problem og bygge banebrydende teknologier, der kan gavne mennesker. Du skal også være ivrig efter at opkvalificere dig selv med nye teknologier og værktøjer til at hjælpe dig, mens du planlægger og udvikler.

Kreativitet

Kreativitet er en krævende færdighed, som AI-professionelle skal have. Du skal udtænke unikke ideer og tænke ud af boksen, hvis du har brug for det. Det er faktisk i dag en meget efterspurgt færdighed på alle områder. Og hvis du er AI-professionel, skal du have det.

AI-professionelle skal komme med kreative måder at løse et problem på på en måde, der er nem, effektiv og gennemførlig. Det vil hjælpe dig med at udvikle unikke produkter og tjenester og gøre dem nyttige for brugerne.

Konklusion: Fremtiden for AI-professionelle

Ifølge LinkedIn er ansættelsen af ​​AI-professionelle steget med 32% siden 2019 på trods af de alvorlige scenarier på grund af pandemien. Og denne vækst fortsætter med at stige, da efterspørgslen efter AI-drevne applikationer og tjenester er stigende.

En CNBC-rapport siger, at medianlønnen for dataforskere er 100.000-130.000 USD, mens den for AI-ingeniører er 124.000-150.000 USD. Derfor virker fremtiden for AI-professionelle lys. Og hvis du er interesseret i dette felt, er det nu, du skal begynde at bygge din karriere op omkring det. Du kan blive dataforsker, AI-ingeniør, ML-ingeniør, business intelligence-udvikler og forfølge andre relaterede job i AI.

Så begynd at bygge din karriere inden for AI og udvikle de tekniske og ikke-tekniske færdigheder, der er diskuteret ovenfor. De vil hjælpe dig med at starte din karriere problemfrit og sørge for, at du kører højt med maksimal hastighed.

Alt det bedste!

Du kan også være interesseret i onlinekurser til at lære AI eller
Onlinekurser for at lære det grundlæggende i Data Engineering.