Najpomembnejše veščine umetne inteligence za izboljšanje vaše kariere danes

Umetna inteligenca (AI) spreminja vse — od tega, kako nakupujemo na spletu, do tega, kako zdravniki diagnosticirajo bolezni. In najboljši del? Ni vam treba biti tehnološki čarovnik, da bi se začeli učiti veščin AI, ki jih iščejo delodajalci. Ne glede na to, ali menjate kariero ali želite le zavarovati svojo trenutno vlogo za prihodnost, je razvijanje veščin AI pametna poteza. V tej objavi bomo razčlenili nujne veščine AI, na katere bi se morali osredotočiti (v preprostih izrazih), zakaj so pomembne in kako se jih začeti učiti — že danes.

Zakaj so veščine AI trenutno tako pomembne?

Priznajmo si — AI ni več neka futuristična ideja iz znanstvenofantastičnega filma. Je že tukaj in preoblikuje industrije od zdravstva do financ in trženja. Podjetja tekmujejo pri uvajanju tehnologije AI in potrebujejo ljudi, ki razumejo, kako graditi, upravljati in delati s sistemi AI. Kaj to pomeni za vas? Če imate iskane veščine umetne inteligence, boste veliko bolj verjetno izstopali pri prijavah na delovna mesta, dobili napredovanja in pristali na bolje plačanih položajih. Vse je v tem, da ostanete korak pred drugimi.

Najpomembnejše veščine umetne inteligence, ki bi se jih morali naučiti

AI se sprva sliši zapleteno — in da, deli so lahko. Ampak ne skrbite. S pravim pristopom se je lahko nauči vsakdo. Tu so ključne veščine, vredne vašega časa.

1. Programerske veščine

Začnimo z osnovami. Če bi bila AI avto, je programiranje motor. Morali boste znati pisati kodo za gradnjo modelov AI in interakcijo s podatki.

• Python je najpogosteje uporabljen programski jezik v AI, ker je prijazen do začetnikov in ima na tone koristnih knjižnic (posebnih orodij za kodiranje)
• Drugi uporabni jeziki vključujejo R, Javo in C++, odvisno od vaših ciljev

Pomislite na kodiranje kot na jezik, ki ga “govori” AI. Če ga znate govoriti tudi vi, boste lahko zgradili nekaj res kul stvari — kot so klepetalni roboti, orodja za napovedovanje ali celo preprosti roboti.

2. Matematika in statistika

Ne bežite še stran! Ni vam treba biti matematični genij, vendar bi morali poznati osnove. Matematika pomaga sistemom AI razumeti podatke. Nekako tako, kot bi učili psa novih trikov — nagraditi morate vedenje, ki ga želite. Matematika daje AI te nagrade. Pomembna področja, na katera se je treba osredotočiti:

• Linearna algebra – Pomaga razumeti, kako modeli AI manipulirajo z velikimi nabori podatkov
• Verjetnost in Statistika – Pomagata napovedovati rezultate in razumeti, kako samozavestna je AI v svojih odgovorih
• Račun diferencialnih in integralnih enačb (Calculus) – Malo bolj napredno, vendar relevantno za učenje, kako algoritmi sprejemajo odločitve

3. Strojno učenje (ML)

Tu postane AI resnično razburljiva. Strojno učenje je podpodročje AI, ki uči sisteme, da se učijo iz podatkov, ne da bi bili eksplicitno programirani. Nekako tako, kot se mi učimo iz izkušenj. Z ML lahko:

• Ustvarite orodja, ki lahko prepoznajo neželeno e-pošto
• Zgradite mehanizme za priporočila filmov, izdelkov ali seznamov predvajanja
• Analizirate vedenje strank, da pomagate podjetjem rasti

Priljubljena orodja in ogrodja ML vključujejo TensorFlow in scikit-learn. Ne skrbite glede pomnjenja teh — navadili se jih boste med učenjem.

4. Globoko učenje

V redu, pomislite na globoko učenje kot na “pametnejšega” bratranca strojnega učenja. Osredotoča se na algoritme, ki posnemajo delovanje človeških možganov — prek nečesa, čemur pravimo nevronske mreže. Te so še posebej dobre pri prepoznavanju vzorcev, kot so obrazi na slikah ali sentiment v napisanem besedilu. Globoko učenje stoji za tehnologijami, kot so:

• Glasovni asistenti, kot sta Siri ali Alexa
• Samovozeči avtomobili
• Napredno prepoznavanje slik ali videoposnetkov

5. Obdelava naravnega jezika (NLP)

Ste kdaj uporabili Google Prevajalnik ali klepetali z robotom za podporo strankam? To je NLP pri delu. Skratka, pomaga računalnikom razumeti človeški jezik. Če vas zanima trženje, pisanje ali komunikacija, bi lahko bila ta veščina AI vaša vstopnica v svet tehnologije. NLP omogoča računalnikom, da:

• Analizirajo ocene in povratne informacije strank
• Povzamejo dolge članke ali dokumente
• Prevajajo med jeziki

6. Podatkovna znanost in analiza podatkov

Verjetno ste že slišali, da so “podatki novo olje”. No, AI je stroj, ki to olje spremeni v nekaj uporabnega — in podatkovna znanost je začetek vsega. Morali boste razumeti, kako:

• Zbirati, čistiti in organizirati velike nabore podatkov
• Uporabljati orodja, kot so Pandas, NumPy in Jupyter Notebooks
• Ustvarjati vizualizacije za predstavitev svojih spoznanj

Tudi če ne postanete podatkovni znanstvenik s polnim delovnim časom, vam bodo te veščine pomagale sprejemati boljše odločitve z močjo številk.

Dodatne veščine, ki vas lahko ločijo od drugih

Poleg tehničnih veščin delodajalci iščejo tudi mehke veščine — tiste vrste, ki vas naredijo za dobro zaokroženega timskega igralca in učinkovitega reševalca problemov.

• Kritično razmišljanje – Ali lahko razčlenite težave in jih rešite korak za korakom?
• Komunikacija – Ali lahko tehnične ideje razložite na preprost način?
• Timsko delo – AI redko predstavlja samostojni projekt. Pogosto vključuje medfunkcionalne ekipe.

Kako začeti z učenjem veščin AI

Dobra novica? Za začetek učenja AI vam ni treba imeti diplome iz računalništva. Na spletu je na tone virov, prijaznih do začetnikov, mnogi med njimi so brezplačni. Tu je nekaj korakov za začetek:

• Izberite učno pot – Odločite se, ali se želite najprej osredotočiti na kodiranje, podatke ali strojno učenje
• Obiskujte spletne tečaje – Platforme, kot so Coursera, Udemy in edX, ponujajo odlične programe AI
• Vadite z resničnimi projekti – Poskusite zgraditi klepetalnega robota ali analizirati preproste nabore podatkov
• Pridružite se skupnosti – Pridobite povratne informacije, postavljajte vprašanja in ostanite motivirani

Zaključne misli: AI ni samo za tehnološke strokovnjake

AI preoblikuje trg dela — vendar ni več samo za kodirnike ali inženirje. Vloge, kot so produktni vodje, poslovni analitiki in celo tržniki, zdaj koristijo razumevanju umetne inteligence. Ne pozabite, ključno je začeti z majhnim. Izberite eno veščino in gradite od tam. Z enakomernim napredkom boste presenečeni, kako hitro se stvari začnejo sestavljati. Torej vprašajte se — ste pripravljeni začeti učiti veščine umetne inteligence in zavarovati svojo kariero za prihodnost? Če je tako, nikoli ni bil boljši čas za potop.

Ste pripravljeni začeti?

Oglejte si tečaje AI, prijazne do začetnikov, na platformah, kot je Coursera, in začnite svojo učno pot danes. Konec koncev, prihodnost pripada tistim, ki jo sprejmejo — in z vzponom AI ni boljšega časa kot zdaj.