Inżynierowie AI są poszukiwani w większości branż i jest ku temu dobry powód. Jeśli zastanawiasz się, co robi inżynier AI, to rozbijemy to dla Ciebie.

Firmy mogą wykorzystywać ogromne ilości danych, które generują codziennie, aby poprawić i uprościć wspólne, codzienne zadania. Dzięki odpowiednim systemom sztucznej inteligencji firmy mogą zdjąć te zadania z rąk swoich zespołów, aby mogły skupić się na bardziej znaczącej pracy. Technologie takie jak generatywna sztuczna inteligencja, rozpoznawanie mowy, zarządzanie procesami biznesowymi i przetwarzanie obrazu to tylko niektóre z technologii sztucznej inteligencji zmieniających świat.

Firmy potrzebują inżynierów AI, aby wprowadzić te systemy, utrzymać je i dostosować je do zmian w biznesie. Według Światowego Forum Ekonomicznego zatrudnienie analityków i naukowców z branży danych, specjalistów ds. Bigów danych, uczenia maszynowego / inżynierów AI i specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa wzrośnie średnio o 30% do 2027 r. W tym artykule zbadamy, co robią inżynierowie sztucznej inteligencji, jakich umiejętności potrzebują i jak można zacząć na ścieżce kariery inżynieryjnej AI.

Ale najpierw zbadajmy, czym jest inżynieria sztucznej inteligencji i jak odnosi się do uczenia maszynowego.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja wykorzystuje komputery i maszyny do naśladowania, jak działa ludzki umysł, aby wykonywać zadania rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji. To połączenie solidnych zbiorów danych, które generujemy codziennie z informatyką, aby osiągnąć ten cel w najprostszej formie.

W AI maszyny uczą się wyników określonych działań, chrupując góry z poprzednich danych. Następnie wykorzystują wgląd uzyskany z tego procesu, aby podejmować decyzje dotyczące przyszłych działań i rozwiązywania problemów. Jednocześnie dane są zbierane na temat decyzji maszyny i są wykorzystywane do korygowania i doskonalenia przyszłych działań i decyzji.

Jaka jest różnica między AI a uczeniem maszynowym?

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są często łączenia się w tej samej definicji, ale niekoniecznie są takie same. Sztuczna inteligencja odnosi się do kompletnych systemów (w tym zarówno sprzętu, jak i oprogramowania), które wchodzą w interakcję ze światem i mogą wykorzystywać różne modele, w tym z uczenia maszynowego. Z drugiej strony, uczenie maszynowe koncentruje się w szczególności na wykrywaniu wzorców w danych i konstruowaniu modeli w celu reprezentowania aspektów rzeczywistości. Podczas gdy modele uczenia maszynowego mogą być komponentami w systemach sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja obejmuje szerszy zakres technologii i metodologii wykraczających poza uczenie maszynowe.

Na naszych forach jeden z naszych uczniów, J, dostarcza pomocne wyjaśnienie:

Sztuczna inteligencja może być opisana jako gdy maszyny wykonują zadania w inteligentny lub inteligentny sposób, w oparciu o ustalone zasady rozwiązywania pewnych problemów. Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja podejmuje decyzje, uczy się i rozwiązuje problemy podobne do tego, jak ludzie.

Z drugiej strony, uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji. To wtedy, gdy podajemy dane maszyn i dajemy im wnioski z tych danych na własną rękę, bez wyraźnego programowania. Modele uczenia maszynowego uczą się na podstawie danych i starają się wprowadzać ulepszenia w przewidywaniu w czasie.

Tak więc uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, ale nie cała sztuczna inteligencja to uczenie maszynowe. AI to szersza dziedzina. Sprawdź nasz blog na temat różnic między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się, aby dowiedzieć się więcej.

Czym zajmuje się inżynier AI?

Inżynierowie AI opracowują nowe aplikacje i systemy do:

• Zwiększ wydajność i efektywność procesów biznesowych
• Pomóż biznesowi podejmować lepsze decyzje
• Niższe koszty
• Zwiększ przychody i zyski

Mówiąc najprościej, wykorzystują inżynierię oprogramowania i nauki o danych, aby usprawnić biznes dzięki automatyzacji.

Wiele zadań inżyniera AI pokrywa się z zadaniami inżyniera uczenia maszynowego. Niektóre z obowiązków inżyniera AI obejmują:

• Koordynacja z liderami biznesu i zespołami programistycznymi w celu określenia, jakie procesy biznesowe można poprawić za pomocą sztucznej inteligencji
• Tworzenie i utrzymywanie procesu rozwoju sztucznej inteligencji oraz infrastruktury, na której działa.
• Zastosowanie technik uczenia maszynowego do rozpoznawania obrazów.
• Zastosowanie technik przetwarzania języka naturalnego do transkrypcji tekstu i głosu w celu wyciągnięcia wglądu i analizy z tych danych.
• Budowanie i utrzymywanie chatbotów, które wchodzą w interakcję z klientami.
• Rozwijanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które naśladują ludzkie zachowania, aby wykonywać powtarzające się zadania wykonywane obecnie przez ludzi.
• Budowanie, szkolenie i doskonalenie modeli uczenia maszynowego.
• Uproszczenie procesu uczenia maszynowego, aby inne aplikacje biznesowe mogły wchodzić z nimi w interakcje za pomocą API.
• Budowanie silników rekomendacji dla witryn zakupowych, usług przesyłania strumieniowego i innych zastosowań.
• Opracowanie rurociągów danych, które usprawniają proces przekształcania surowych danych w ustrukturyzowane dane niezbędne do procesów sztucznej inteligencji.

Wymagane umiejętności dla inżyniera AI

AI jest szeroką dziedziną, a inżynier AI wymaga zarówno umiejętności inżyniera oprogramowania, jak i oprogramowania naukowca. Może nawet pomóc poznać matematykę i statystyki.

Inżynier AI zdecydowanie musi znać co najmniej jeden język programowania i zwykle kończy się uczeniem się wielu w trakcie swojej kariery. Wiele narzędzi, których używają inżynierowie AI, aby ułatwić im pracę, będzie wymagało znajomości języka Python, R lub Java.

Aby zbudować i pracować z modelami uczenia maszynowego, inżynier AI będzie również musiał znać podstawy różnych ram uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, Theano, PyTorch i Caffe. Będą również musieli wiedzieć, jak przekształcić surowe dane w funkcje, z których korzystają modele uczenia maszynowego. Na naszej ścieżce umiejętności Buduj modele głębokiego uczenia z TensorFlow, dowiesz się, jak trenować, testować i dostrajać sieci neuronowe do regresji i klasyfikacji.

Ponadto inżynier AI musi mieć doświadczenie w różnych typach modeli uczenia maszynowego i jakiego rodzaju pracy pracują najlepiej. Typy te obejmują:

• Sieci neuronowe
• Nawracające sieci neuronowe
• Algotem Algorytmy sąsiedzkie
• Ogólne sieci przeciwnika
• Uczenie się nadzorowane
• Uczenie się nienadzorowane
• Losowe lasy
• Uczenie się wzbudową

Aby faktycznie stworzyć nowe modele i zrozumieć, jak działają, ekspert AI może być musiał znać algebra liniowe, prawdopodobieństwo i statystyki zamiast używać wstępnie zbudowanych modeli. Tematy te pomagają zrozumieć ukryte modele Markowa, Naiwne Bayes, Gaussowskie modele mieszanin i liniową analizę dyskryminacyjną - techniki stosowane w uczeniu maszynowym.

Dane są również istotną częścią pracy inżyniera AI. Wiele z tych danych jest przechowywanych w relacyjnych systemach zarządzania bazami danych, więc posiadanie podstawowej znajomości języka SQL, języka baz danych, jest przydatne. Mimo to niektóre z tych danych będą przechowywane w nieustrukturyzowanych lub półstrukturalnych magazynach danych - więc znajomość technologii dużych zbiorów danych, takich jak Apache Spark, Apache Hadoop, Cassandra i MongoDB, jest dużym plusem.

Inżynierowie AI wymagają jednak więcej niż umiejętności technicznych. Muszą również:

• Bądź skrupulatny i zorientowany na szczegóły, ponieważ małe niespójności w danych mogą powodować duże rozbieżności w modelach uczenia maszynowego.
• Posiadać doskonałe umiejętności komunikacyjne, ponieważ wielu ludzi, z którymi pracują, nie zrozumie wiele z tego, co robią. Będą musieli wyjaśnić wyniki swoich zadań w sposób, który każdy może zrozumieć.
• Bądź dobry w myśleniu o dużych zdjęciach, aby mogli zrozumieć potrzeby biznesowe i budować systemy sztucznej inteligencji, które przynoszą korzyści firmie.

Wynagrodzenie inżyniera AI

Inżynierowie AI zarabiają dobre pieniądze. Według danych z 2023 r. z witryny zarobków technologicznych Levels.fyi, inżynier AI w USA zarabia średnio 247 200 USD rocznie.

Zrozumienie tych nowszych umiejętności sztucznej inteligencji może naprawdę zwiększyć indywidualny potencjał zarobkowy. Niedawny raport z witryny wyszukiwania pracy Indeed stwierdził, że gdy opisy stanowisk obejmowały „generywną sztuczną inteligencję” jako pożądaną umiejętność, wynagrodzenie wzrosło o 47%.

Ponieważ coraz więcej organizacji chce zintegrować sztuczną inteligencję ze swoimi usługami i ofertami, zapotrzebowanie na inżynierów AI, którzy mogą wdrożyć tę technologię, rośnie. W raporcie Skillsoft 2023 IT Skills and Salary Report, 30% decydentów IT ma największe trudności z zatrudnianiem wykwalifikowanych specjalistów od sztucznej inteligencji. Opanowując umiejętności na żądanie i zdobywając doświadczenie w pracy z generatywną sztuczną inteligencją, możesz wyróżnić się na konkurencyjnym rynku pracy.

Jak zostać inżynierem AI

Dawno minęły czasy, kiedy stopień informatyki lub nawet jakikolwiek stopień college'u byłby wymagany, aby zostać inżynierem AI. Dobrzy inżynierowie AI są zbyt bardzo poszukiwani, a pracodawcy nauczyli się, że wielu wykwalifikowanych ekspertów AI nawet ich nie potrzebuje. Robią to, bo kochają pracę.

Jeśli sztuczna inteligencja jest dla Ciebie ścieżką kariery i nie masz dyplomu lub chcesz spędzić cztery lata na uczeniu się sztucznej inteligencji, nie musisz. Istnieje wiele możliwości edukacyjnych, aby nauczyć się sztucznej inteligencji online, gdy masz czas i gdziekolwiek jesteś na świecie. Ponadto większość narzędzi, których potrzebujesz do procesu uczenia się, jest open-source i jest swobodnie dostępna online.

Jeśli jesteś nowy w AI i szukasz najlepszego miejsca na rozpoczęcie podróży, dlaczego nie spróbować Codecademy? Mamy wiele kursów, które mają na celu to, abyś czuł się komfortowo z wykorzystaniem generatywnych AI w pracy i codziennym życiu. Zacznij od Intro do OpenAI API, aby zagłębić się w duże modele językowe i skuteczne monity. Możesz też skupić się na umiejętnościach AI, które uzupełniają zadania związane z tworzeniem oprogramowania, takie jak nauka korzystania z sztucznej inteligencji do kodowania i uczenia się, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizy danych.

Ponieważ znajomość co najmniej jednego języka programowania jest warunkiem wstępnym, aby zostać inżynierem AI, doskonałym miejscem do rozpoczęcia jest nasz kurs Learn Python 3. Python jest jednym z najlepszych języków używanych przez Data Scientists i AI Engineers. Jest to również wymóg naszej ścieżki umiejętności Build a Machine Learning Model. Jeśli jesteś zaangażowany w zostania specjalistą od sztucznej inteligencji, sprawdź naszą ścieżkę kariery Machine Learning / AI Engineer, która obejmuje wszystkie umiejętności, których będziesz potrzebować jako inżynier AI.

Podczas tych kursów upewnij się, że uczysz się i pracujesz nad niestandardowymi projektami AI we własnym czasie i dodawaj zarówno projekty kursów, jak i projekty poboczne do swojego portfolio. Znajdź projekty, które są podobne do pracy, którą wykonasz w pracy. Na przykład programy, które zbudujesz w naszej ścieżce umiejętności Build a Recommender System, mogą pomóc w przygotowaniu się do pracy z usługami przesyłania strumieniowego, platformami mediów społecznościowych, aplikacjami randkowymi i innymi organizacjami, które zapewniają użytkownikom spersonalizowane rekomendacje. W ścieżce umiejętności Dane i programowanie Foundations for AI wykonasz trzy projekty, które możesz rozważyć również dla swojego portfolio.

Ponadto trzymaj swój profil na LinkedIn na bieżąco z nowymi osiągnięciami i projektami edukacyjnymi, aby wyróżniać się dla rekruterów i firm poszukujących inżynierów AI. Płaci również ćwiczenie umiejętności w zakresie wywiadu, aby być gotowym, gdy otrzymasz telefon od rekrutera - nasz nowy symulator wywiadu może pomóc w przygotowaniu.

Utrzymuj naukę już dziś

Nigdy nie przestawaj się uczyć. AI to szeroka dziedzina, a uczenie się języka Python i podstaw uczenia maszynowego to świetny początek, ale każda umiejętność dodana do CV może zwiększyć wartość do firmy.

Aby uzyskać jeszcze więcej kursów, aby zbudować swoje umiejętności sztucznej inteligencji, sprawdź nasz pełny katalog kursów i ponownie przewiśnij sekcję umiejętności tego artykułu. Powodzenia z ścieżką kariery AI!

Blog został pierwotnie opublikowany w styczniu 2022 roku i został zaktualizowany o najnowsze dane o wynagrodzeniach oraz nowe kursy i ścieżki sztucznej inteligencji.