Sări la conţinut

8 sfaturi pentru a face carieră în inteligență artificială

Iot (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence) și Machine Learning reprezintă viitorul tehnologiei, dar deopotrivă elementele lumii de mâine care ne vor transforma radical viețile. Adulții vor trebui să se adapteze unor noi medii de lucru, iar copiii de acum se vor pregăti pentru meserii la care, probabil, nimeni nu se gândeste în prezent. Actualii și viitorii studenți ar trebui să învețe matematică, inteligență computațională, inginerie informațională, rețele neurale și tehnologie de ultimă oră pentru a face carieră în domeniul inteligenței artificiale. 

inteligenta artificiala

Ce înseamnă inteligență artificială?

 Inteligenţa artificială este un termen destul de vast care se referă la sisteme sau maşini care imită inteligenţa umană. Cuvântul exact „inteligenţă artificială” a apărut în anul 1955 şi a fost definit ca fiind „arta de a crea mașini care să îndeplinească funcții care ar necesita inteligență dacă ar fi îndeplinite de oameni”.

În sensul larg al termenului, Inteligenţa Artificială înseamnă orice tehnologie proiectată să imite, într-un fel sau altul, modul în care funcţionează un om. Tehnologia AI disponibilă astăzi nu poate să copieze mintea umană şi să o transforme într-un cip de computer. În schimb, partea aşa-zis „umană” se referă la experiența pe care o percepe utilizatorul: aceasta trebuie să fie cât mai asemănătoare cu interacțiunea dintre doi oameni.

În acest sens, sistemele de Inteligență Artificială funcționează, în mare parte, așa cum funcționează și un om. Trebuie să învețe, să se adapteze la condițiile din jur. Asta se face la fel ca în cazul oamenilor: prin asimilarea de informații, procesarea lor și păstrarea lor pentru a fi folosite în alte situații similare.

inteligenta artificiala robotica

Chiar dacă termenii machine learning şi IA sunt adesea puşi în discuţie împreună, ei nu înseamnă acelaşi lucru. O diferenţă importantă este aceea că, deşi toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.

Astăzi, machine learning lucrează peste tot în jurul nostru. Atunci când interacţionăm cu băncile, cumpărăm online sau utilizăm mediile de socializare, algoritmii de machine learning intră în joc pentru a ne crea o experienţă eficientă şi sigură. 

Deci, cum își începe cineva cariera în domeniul inteligenței artificiale? În acest articol, abordăm această întrebare și îți vom spune 8 sfaturi utile pentru a face o carieră de succes în inteligența artificială și robotică. 

  1. Studii și cursuri de specialitate

Dacă te interesează o carieră în inteligența artificială și machine learning sunt necesare cunoștințele de bază ale informaticii. Este nevoie de licență în Informatică și Inginerie, Matematică, sau cursuri de specialitate în informatică sau robotică pentru entry-level. 

  1. Învață limbaje de programare 

Dacă vrei o carieră în machine learning sau inteligență artificială (AI), atunci trebuie să fii un programator bun. Trebuie să cunoști foarte bine sintaxa unui limbaj de programare, pentru a dezvolta un proiect de inteligență artificială sau de învățare automată. Poți citi acest articol scris despre 10 limbaje de programare pe care le poți folosi cu raspberry Pi.

De exemplu, Python, Java, JavaScript, Scratch, C ++ sunt câteva dintre limbajele de programare cele mai folosite. Printre acestea, Python este cel mai popular și ușor de utilizat limbaj de programare pentru aplicații artificiale și învățare automată. Sintaxa sa simplă este ușor de învățat și de implementat. 

programare software raspberry pi

  1. Fii la curent cu fiecare tip de algoritm

Un algoritm este o parte crucială a învățării automate și a inteligenței artificiale. Algoritmii de învăţare automată sunt grupaţi în trei tipuri: învăţare supervizată, învăţare fără supervizare şi învăţare prin armare (eng. reinforcement).

Există mai mulți algoritmi și fiecare algoritm este foarte important pentru a dezvolta orice proiect de învățare automată. Fiecare algoritm este diferit unul de celălalt. Unii sunt algoritmi de bază și ușor, în timp ce alții sunt avansați și complecși. Iată câțiva dintre ei: Regresie liniară, Mașină de asistență vectorială (SVM), Nae Byes, arbori de decizie, K-means, K-near-Kigh (KNN), Gradient Descent și mulți alții. 

  1. Îmbunătățește-ți cunoștințele de statistică

Un bun specialist în inteligență artificială, ar trebui să aibă cunoștințe de statistică pentru a înțelege algoritmii critici. Există foarte mulți algoritmi populari bazați pe teoreme statistice precum modele Hidden Markov (HMM), Modele Gaussian Mixture, Naïve Bayes etc.

Cu toate acestea, pentru a-ți construi o carieră în domeniu, cunoștințele de matematică sunt esențiale, pentru a extrage informații din date în mod eficient. Înțelegerea metodelor statistice te va ajută să fii un profesionist AI foarte bun.

  1. Creează propriile proiecte

Dacă ai acumulat suficiente cunoștințe teoretice despre inteligența artificială, este timpul să aplici cunoștințele realizând propriile proiecte. Poți merge pe proiecte IOT sau robotică, pe crearea unor aplicații de recunoaștere vocală sau pe recunoașterea biometrică. Proiectele bazate pe inteligență artificială reprezintă unul dintre cele mai puternice trenduri tehnologice, deoarece poate fi aplicat unui număr mare de industrii. Datorită lor, multe activități umane au fost automatizate, iar procesele de business au fost optimizate.

proiecte raspberry pi

  1. Fii la curent cu ultimele trenduri

Video-uri, articole de blog, diverse tutoriale și știri din domeniul în care îți dorești să faci carieră trebuie să reprezinte surse de informare din care să citești și să înveți permanent. Este un domeniu în care lucrurile se schimbă foarte ușor și mereu apar noi produse, așadar fii la curent citind periodic. 

  1. Învață responsabilitățile unui specialist

Un profesionist în AI trebuie să știe să implementeze algoritmi și cum să-i evalueze, deoarece este responsabil pentru cercetarea proiectelor de inteligență artificială și de învățare automată. El ar trebui să știe, de asemenea, despre colectarea datelor, software și baze de date. 

Procesarea datelor este primul pas pentru dezvoltarea oricărui proiect de învățare automată. Întrucât datele sunt colectate din surse diferite, ele trebuie validate. Este o tehnică de transformare a datelor brute în formatul dorit. Pentru a obține un job de învățare automată, trebuie să cunoaști profund tehnica de procesare a datelor.

  1. Fii la curent cu oportunitățile de carieră

Categoric, un specialist în inteligență artificială va avea viitor luminos în anii următori. Aproape toate companiile inovatoare încearcă să atragă specialiști în machine learning și inteligența artificială. Deci, înainte de a începe cariera în domeniul inteligenței artificiale, caută informații despre perspectiva locului de muncă pe care ți-l dorești.

Inteligența artificială este un trend tehnologic a cărui popularitate a explodat în ultimii ani, nu doar pentru că reprezintă o piață foarte promițătoare, ci și pentru că oferă oportunități noi pentru multe business-uri diferite.  În anumite industrii, menținerea competitivității începe să fie legată chiar de implementarea noilor inovații tehnologice și de automatizarea proceselor.

Lasă un răspuns

Completează mai jos detaliile tale sau dă clic pe un icon pentru a te autentifica:

Logo WordPress.com

Comentezi folosind contul tău WordPress.com. Dezautentificare /  Schimbă )

Fotografie Google

Comentezi folosind contul tău Google. Dezautentificare /  Schimbă )

Poză Twitter

Comentezi folosind contul tău Twitter. Dezautentificare /  Schimbă )

Fotografie Facebook

Comentezi folosind contul tău Facebook. Dezautentificare /  Schimbă )

Conectare la %s

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.

%d blogeri au apreciat: