Які навички AI найбільш затребувані?

Комментарии · 9 Просмотры

Передбачається, що між 2022 і 2025 роками буде створено 97 мільйонів робочих місць із застосуванням штучного інтелекту (АІ).

 
Передбачається, що між 2022 і 2025 роками буде створено 97 мільйонів робочих місць із застосуванням штучного інтелекту (АІ). АІ має потенціал для трансформації кожної галузі; однак підприємства все ще намагаються знайти співробітників з навичками, необхідними для створення, навчання та роботи разом з інтелектуальними машинами.
Оскільки компанії усвідомлюють підвищення ефективності, яке можна досягти завдяки використанню можливостей машинного навчання, комп’ютерного зору та подібних технологій, попит на кваліфікованих працівників у цій галузі швидко перевищує пропозицію.
Коледжі та університети відповіли на це, створивши нові курси та освітні програми, зосереджені на цих навичках. Але будь-хто, хто хоче пробитися в індустрію, все ще може бути збентежений у доступних їм варіантах. Тож ось короткий список деяких з найцінніших навичок, які ви можете навчитися сьогодні, якщо хочете бути готовим працювати з автоматизованими, інтелектуальними машинами майбутнього!
Програмування
Незважаючи на те, що з’являються рішення з штучним інтелектом без коду та з низьким кодом, які дозволяють нам використовувати рішення з штучним інтелектом, не бруднивши руки, цілком імовірно, що підприємствам, які хочуть розгорнути власні рішення з штучним інтелектом на замовлення, ще довго знадобляться кваліфіковані кодери. Базове розуміння принаймні однієї з найпопулярніших мов програмування для AI - Python, R, C++ і Java - дуже корисно для тих, хто працює з алгоритмами машинного навчання. Це може здатися трохи суперечливим, оскільки мета АІ — дозволити комп’ютерам «вчитися» без спеціального кодування для виконання роботи. Тим не менш, більшість людей, які сьогодні працюють у ролях, пов’язаних із штучним інтелектом, рекомендують, щоб певний рівень досвіду в кодуванні був дуже цінним для тих, хто хоче підготуватися до використання AI.
Наука про дані
Дані є абсолютно основоположними для здатності машин думати і вчитися. Дані – це вхідні дані, які використовуються для навчання АІ приймати рішення та виконувати завдання. Дослідники даних розуміють, як отримувати дані, маніпулювати та працювати з ними, щоб отримати з них інформацію. Ці навички є важливими в області АІ, оскільки вони охоплюють передову аналітику, необхідну в алгоритмах машинного навчання. Наука про дані вже довгий час була частиною навчальних програм з інформатики, і сьогодні вони, як правило, зосереджені на застосуванні АІ для вирішення бізнес-задач з використанням доступної інформації.
AIOps
Це відносно новий термін, який з’явився в останні роки, щоб охопити навички, необхідні, коли справа доходить до роботи з безліччю інструментів і послуг, пов’язаних із штучним інтелектом, які стали доступними. AIOps передбачає адміністрування та керування всіма підключеними системами, які використовуються для забезпечення сучасної інфраструктури штучного інтелекту, щоб забезпечити безперервну роботу та хороший рівень обслуговування кінцевого користувача, яким може бути сам бізнес або його клієнти. Це може включати координацію використання ряду елементів AI-як-сервісу, які з’єднуються разом для створення інфраструктури AI організації. AIOps також відноситься до процесу адміністрування або нагляду за аналітикою AI за ІТ та операціями з даними організації.
Статистика і ймовірність
Це старомодні математичні навички, які досі вважаються необхідними для тих, хто хоче зрозуміти, як працює АІ, чому він корисний і де його можна найбільш корисно застосувати. Такі методи, як лінійна регресія, логістична регресія, кластеризація, байєсівське моделювання та аналіз випадкових лісів, були повсюдні задовго до того, як АІ став модним словом у бізнесі та промисловості та виконував основне завдання — робити прогнози на основі виявлення закономірностей та виявлення викидів. Ось чому вони досі є основою багатьох найскладніших алгоритмів АІ. Розуміння принципів їхньої роботи є ключем до розуміння того, чому комп’ютери є такими потужними інструментами, коли справа доходить до автоматизації прийняття рішень у підприємствах та інших організаціях.
Навички спілкування та візуалізації
Це чудово — мати можливість використовувати комп’ютери для прийняття рішень і глибшого розуміння складних предметів, ніж це було б можливо за допомогою аналітики виключно людського масштабу. Однак, якщо ми не маємо можливості повідомити про ці висновки іншим людям – і пояснити, чому вони такі цінні, – тоді це все марна трата часу. Багато організацій довели, що можна досягти широкомасштабних позитивних змін – як всередині суспільства, так і в суспільстві в цілому – за допомогою штучного інтелекту та машинного прийняття рішень. Але комунікативні навички мають важливе значення для отримання підтримки, необхідної для отримання переваг. Це причина того, що «комунікатори даних» та «перекладачі даних» є одними з найбільш затребуваних навичок, коли справа доходить до АІ та машинного навчання в бізнесі.
Bernard Marr
 
@biznessboty #biznessboty biznessboty
Комментарии