Hindi lihim iyon o Ai ay isang umuusbong na teknolohikal na kalakaran. Ayon sa isang Gartner Report, lilikha ang Artipisyal na Intelligence 2.3 milyon Trabaho sa pamamagitan ng 2020, kapalit ng 1.8 milyon tatanggalin nito. Ang Job Growth ay bumaha na sa industriya, dahil ang pangangailangan para sa isang taong may mga kasanayan sa AI ay dumoble sa nakaraang ilang taon. Kaya, sa artikulong ito, gagabay ako sa daanan Paano Maging isang Artipisyal na Engineer ng Intelligence sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:
- Ano ang Artipisyal na Katalinuhan?
- Sino ang isang Artipisyal na Intelligence Engineer?
- Paano Maging isang Artipisyal na Engineer ng Intelligence: RoadMap
- Kasanayan na Kinakailangan
- Mga Tungkulin at Responsibilidad ng isang Ai Engineer
- Mga Uso sa Suweldo at Pag-upa ng Mga Kumpanya
Ano ang Artipisyal na Katalinuhan?
Ang AI ay isang pamamaraan na nagbibigay-daan sa mga makina na gayahin ang pag-uugali ng tao. Ang Artipisyal na Katalinuhan ay teorya at pagpapaunlad ng mga computer system na nakagagawa ng mga gawain na karaniwang nangangailangan ng intelihensiya ng tao, tulad ng pananaw sa paningin, pagkilala sa pagsasalita, paggawa ng desisyon at pagsasalin sa pagitan ng mga wika. 
Kung tinanong mo ako, ang AI ay ang simulation ng human intelligence na ginawa ng mga machine na na-program namin. Ang mga makina ay kailangang malaman kung paano mangatuwiran at gumawa ng ilang pagwawasto sa sarili kung kinakailangan sa daan.
Sino ang isang Artipisyal na Intelligence Engineer?
Gumagawa ang isang artipisyal na intelligence engineer sa mga algorithm, neural network, at iba pang mga tool upang maisulong ang larangan ng artipisyal na intelihensiya sa ilang paraan. Ang mga propesyonal na ito ay maaaring gumana sa iba't ibang mga uri ng artipisyal na intelihensiya sa iba't ibang mga industriya, halimbawa
- Pangangalaga sa kalusugan
- Tingi
Ang isang inhinyero ng Artipisyal na Intelihensiya ay isang taong gumagana sa mga problema o teknolohiya ng artipisyal na katalinuhan.Maaari ring pumili ang mga inhinyero sa pagitan ng mga proyekto na kinasasangkutan ng mahina o malakas na artipisyal na intelihensiya, kung saan ang iba't ibang mga pag-setup ay nakatuon sa iba't ibang mga kakayahan. Isang paksa iyon para sa isa pang talakayan. Ngayon maraming mga paraan na maabot ng isang tao doon. Kaya, tingnan natin kung paano maging isang Artipisyal na Intelligence Engineer.
pagkakaiba sa pagitan ng qtp at siliniyum
Paano Maging isang Artipisyal na Engineer ng Intelligence
isa Ngayon, kung nagsisimula tayo mula sa Mga Pangunahing Kaalaman, ang isa ay kailangang kumita ng Degree's Degree una Maaari itong mula sa alinman sa mga sumusunod na lugar o Paksa:
- Computer science
- Matematika
- Teknolohiya ng Impormasyon
- Mga Istatistika
- Pananalapi
- Ekonomiks
2. Ang susunod na hakbang ay upang maiayos ang iyong Teknikal na kasanayan . Ang isang mahalagang bagay na dapat tandaan dito ay upang maging isang AI Engineer hindi lamang kailangang maging mahusay sa pagprograma ngunit maging mahusay sa mga diskarte at kasanayan sa Pag-unlad ng Software. Kailangan nilang maging kaalaman parehong teoretikal at praktikal tungkol sa mga sumusunod na paksa:
- Pag-ikot ng Buhay na Pag-unlad ng Software
- Modularity, OOPS, Mga Klase
- Mga pattern ng Disenyo
- Mga Istatistika at Matematika
- Pag-aaral ng Makina
- Malalim na Learning at Neural Networks
- Electronics, Robotics, at Instrumentation (Hindi isang Mandato)
3. Bukod sa mga Kasanayang panteknikal mayroon ding dapat magkaroon Mga Kasanayan sa Negosyo dapat magkaroon ng isa habang nagpaplano sa Paano Maging isang Matagumpay na Artipisyal na Artipisyal na Intelihensiya. Ang ilan sa mga kasanayang ito ay kinabibilangan ng:
- Paglutas ng Problema sa Analytic
- Mabisang Komunikasyon
- Malikhaing pag-iisip
- Kaalaman sa industriya
Apat. Ngayon, ang mga kasanayang ito ay maaaring makamit sa pamamagitan ng pagsasanay o sa pamamagitan ng pagpili para sa a Master's Degree . Tulad ng Ai ay isang bagong umuusbong na paksa sa mundo ngayon, maraming mga kamakailang natuklasan at pananaliksik ang nangyayari na maaaring maging kapaki-pakinabang para sa iyong thesis. Ang pagpunta sa isang Master's Degree sa Data Science, Machine Learning o Computer Science ay pinayuhan.
Ang isa pang Pagpipilian ay upang pumunta para sa Mga Sertipikasyon sa industriya para sa , o . Magdaragdag ito ng maraming halaga sa iyong resume at makakatulong sa iyo na makakuha ng malalim na kaalaman sa mga paksa kapwa teoretikal at praktikal. Alin, sa turn, makakatulong sa iyo na makakuha ng isang gilid sa iba pang mga kakumpitensya.
Kasanayan na Kinakailangan
Sa roadmap ng Paano Maging isang Artipisyal na Intelligence Engineer, nakita namin na kinakailangan ng ilang Mga Kasanayan sa Teknikal at Negosyo. Tingnan natin nang mas malapit ang mga kasanayang iyon. Simula sa Mga Kasanayang Teknikal:
Teknikal na kasanayan
- Mga Wika sa Programming (R / Java / Python / C ++)
Kailangang maging mahusay ang isang tao sa pag-program ng mga wika at hindi lamang iyon mahalaga na magkaroon ng isang matatag na pag-unawa sa mga klase at istruktura ng data.
Minsan hindi magiging sapat. Kadalasan makakasalubong ka ng mga proyekto na kailangang magamit ang hardware para sa bilis ng pagpapabuti. Tiyaking pamilyar ka sa mga pangunahing algorithm, pati na rin mga klase, pamamahala sa memorya, at pag-link.
- Linear Algebra / Calculus / Statistics
Kakailanganin mong maging pamilyar sa pamilyar sa mga matris, vector, at pagpaparami ng matrix. Kung mayroon kang isang pag-unawa sa mga derivatives at integral, dapat ay malinaw ka. Malalaking darating ang istatistika.
Siguraduhin na pamilyar ka sa pamamahagi ng Gaussian, paraan, at karaniwang mga paglihis. Kailangan mong magkaroon ng isang matibay na pag-unawa sa Probabilidad upang maunawaan ang mga modelo tulad
- Mga Modelong Paghahalo ng Gaussian at
- Mga Nakatagong Markov na Model
- Inilapat na Math at Mga Algorithm
Ang pagkakaroon ng isang matatag na pag-unawa sa teorya ng algorithm at pag-alam kung paano gumagana ang algorithm ay napakahalaga. Kakailanganin mong maunawaan ang mga paksa tulad ng Gradient Descent, Convex Optimization, Lagrange, Quadratic Programming, Partial Differential equation, at Mga Pagbubuod.
Ang lahat ng matematika na ito ay maaaring mukhang nakakatakot sa una kung malayo ka rito. Oo, ang Pag-aaral ng Makina at Artipisyal na Katalinuhan ay mas masidhi sa matematika kaysa sa isang bagay tulad ng pag-unlad sa harap.
- Pagpoproseso ng Wika, Audio at Video
pinagsasama ang dalawa sa mga pangunahing mga lugar ng trabaho ie. Ang Linggwistika at Agham sa Computer at ang mga pagkakataon ay sa isang punto na gagana ka sa alinman sa teksto o audio o video.
Kaya kinakailangang magkaroon ng mahusay na kontrol sa mga silid aklatan tulad ng Gensim, NLTK, at mga diskarte tulad ng word2vec, Sentimental Analysis, at Sumarization.
- Mga Neural Network Architecture
Kailangan namin ng Pag-aaral ng Machine para sa mga gawain na masyadong kumplikado para sa mga tao na direktang mag-code, ibig sabihin, mga gawaing napakumplikado na hindi praktikal. Ang mga neural network ay naging ang pinaka-tumpak na paraan ng paglapit sa maraming mga problema, tulad ng Pagsasalin, Pagkilala sa Pagsasalita, at Pag-uuri ng Larawan, na kung saan ay gumaganap ng isang napakahalagang papel sa departamento ng AI.
Bukod sa mga Kasanayang Teknikal na ito, may ilang mga kasanayan na Hindi Teknikal o Mga Kasanayan sa Negosyo na hinahangad din upang maging isang matagumpay na AI Engineer. Kaya, ipagpatuloy natin ito Paano Maging isang artipisyal na Artikulo ng Intelligence Engineer upang maunawaan kung ano ang eksaktong ibig kong sabihin sa Mga Kasanayang Hindi Teknikal.
Mga Kasanayan sa Negosyo / Hindi Teknikal
- Komunikasyon
Kakailanganin mong ipaliwanag ang mga konsepto ng ML at AI sa mga taong walang dalubhasa sa larangan. Maaaring kailanganin mo ring malaman mula sa mga tao na elektrikal at robotiko. Ang komunikasyon ay gagawing mas madali ang lahat ng ito.
- Malikhain at Kritikal na Pag-iisip
Dapat tingnan ng mga AI Engineer ang mga numero, uso, at data at magkaroon ng mga bagong konklusyon batay sa mga natuklasan. Ang pagtatanong sa itinatag na mga kasanayan sa negosyo at brainstorming ng mga bagong diskarte sa AI.
malalim na kopya vs mababaw na kopya ng java
Kung titingnan mo ang pagtaas ng AI ay kaguluhan o pangamba, ang mga robot ay narito upang manatili sa isang form o iba pa. Ang pagsasama-sama ng bagong teknolohiyang ito sa mga pinakamalakas na ugali ng natatanging pag-iisip ng tao ay nag-aalok ng isang mundo ng potensyal na hindi pa ganap na masisiyasat.
- Mabilis na Prototyping
Ang pag-iisip ng mga ideya nang mabilis hangga't maaari ay sapilitan para sa paghahanap ng isa na gumagana. Sa pag-aaral ng makina, nalalapat ito sa lahat mula sa pagpili ng tamang modelo, hanggang sa pagtatrabaho sa mga proyekto tulad ng pagsubok sa A / B. Kailangan mong gawin ang isang pangkat ng mga diskarte na ginamit upang mabilis na gumawa ng isang modelo ng sukat ng isang pisikal na bahagi o pagpupulong gamit ang disenyo ng tulong na computer na tinulungan ng tatlong-dimensional, lalo na habang nagtatrabaho sa mga modelo ng 3D.
- Kaalaman sa industriya
Ang pinakamatagumpay na proyekto ng Artipisyal na Intelihensiya doon ay magiging mga tumutugon sa totoong mga punto ng sakit. Alinmang industriya ang iyong pinagtatrabahuhan. Dapat mong malaman kung paano gumagana ang industriya na iyon at kung ano ang magiging kapaki-pakinabang para sa negosyo.
Kung ang isang Artipisyal na Intelligence Engineer ay walang katalinuhan sa negosyo at ang kaalaman ng mga elemento na bumubuo sa isang matagumpay na modelo ng negosyo, ang lahat ng mga kasanayang panteknikal na iyon ay hindi maaring mai-channel nang produktibo.
Ngayon, sa Mga Kasanayang ito, tiyak na mapunta ang isang Job bilang isang Artipisyal na Artipisyal na Intelihensiya, ngunit sa tuwing nagtatrabaho ka kailangan mong malaman din kung ano ang eksaktong gagawin mo sa pang-araw-araw na buhay. Kaya narito ang susi ng Mga Tungkulin at Responsibilidad ng isang Ai Engineer.
Mga Tungkulin at Responsibilidad
Nakasalalay sa kanilang Antas ng Mga Dalubhasang AI Engineer sa pangkalahatan:
- Pag-aralan at baguhin ang Mga Prototype ng Agham ng Data
- Magsaliksik at magpatupad ng Naaangkop na mga algorithm ng ML at mga tool ng AI
- Bumuo ng Mga Aplikasyon sa Pag-aaral ng Machine ayon sa Mga Kinakailangan
- Ang pagtatrabaho sa Electric Engineers at Robotics Team
- Piliin ang naaangkop na Mga Dataset at Mga Paraan ng Paghaharap ng Data
- Patakbuhin ang Pag-aaral ng Machine / Mga Pagsubok sa AI at Mga Eksperimento
- Sanayin at sanayin muli ang mga system Kapag Kinakailangan
- Panatilihin ang Abreast ng Mga Pagpapaunlad sa Patlang
Mga Uso sa Suweldo at Pag-upa ng Mga Kumpanya
Ayon kay Sa totoo lang ang Karaniwang Salary ng isang Artipisyal na Intelihensiyang Insinyero ay nasa paligid $ 110,000 bawat Annum, na may minimum na $ 105,244 at isang maximum na $ 144,611. Lumipat tayo sa aming pangwakas na seksyon ng 'Paano Maging isang Artipisyal na Intelihensiyang Engineer' at tingnan kung aling mga kumpanya ang Ang pagkuha ng mga Propesyonal na ito .
Ang mga kumpanya na kumukuha ng nangungunang talento mula sa mga startup tulad ng Argo AI hanggang sa mga tech higanteng tulad ng IBM. Ayon sa Glassdoor, ito ang mga nangungunang tagapag-empleyo na kumuha ng nangungunang talento ng AI sa nakaraang taon.
Kaya, sa pamamagitan nito, natapos na tayo sa artikulong ito. Inaasahan kong nakakuha ka ng ideya tungkol sa profile ng Artipisyal na Intelligence Engineer at kung ano ang tamang landas na kailangan ng isang tao at kinakailangan ng mga hanay ng kasanayan na gawing kakaiba ang trabahong ito. Ngayon na alam mo kung paano maging isang Artipisyal na Intelligence Engineer, dapat mong suriin ang Edureka .
Ang Program ng Engine Learning Engineer Masters ng Edureka ay gumagawa sa iyo ng husay sa mga diskarte tulad ng Pinangangasiwaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.
kung paano itakda ang landas ng java sa mga bintana
Kung mayroon kang anumang mga query na nauugnay sa artikulong ito mangyaring iwanan ang mga ito sa seksyon ng mga komento sa ibaba at babalik kami sa lalong madaling panahon.