Как построить успешную карьеру в сфере ИИ

В этом уроке по искусственному интеллекту мы узнаем, как построить успешную карьеру в области искусственного интеллекта. 

Введение

Мир искусственного интеллекта (ИИ) — это огромный и захватывающий рубеж, полный безграничного потенциала для тех, кто стремится построить успешную карьеру. В таких разнообразных отраслях, как здравоохранение, финансы, транспорт и логистика, ИИ быстро меняет ландшафт рынка труда, что делает его важным полем для наблюдения.

Эта статья призвана познакомить вас со многими возможностями и возможностями, которые предоставляет ИИ, предлагая информацию о необходимых навыках, образовании и сертификации для процветания. Мы также расскажем о стратегиях поиска работы и развития карьеры, представим 10 лучших карьерных возможностей в сфере ИИ на 2023 год и заглянем в будущее карьеры в сфере ИИ.

Приготовьтесь отправиться в путешествие, полное открытий, где каждый вызов — это возможность, а каждая возможность — это шанс преуспеть в мире ИИ.

Определение ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) — это революционная технология, меняющая наш мир, а не просто модный термин. Компьютерные системы, способные обучаться, решать проблемы и принимать решения — задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта, — обычно называют искусственным интеллектом (ИИ).

Приложения ИИ

От здравоохранения и банковского дела до транспорта и логистики, а также во всех промежуточных отраслях, эта удивительная технология открывает новые творческие возможности.

• ИИ меняет то, как практикующие врачи диагностируют и лечат заболевания, интерпретируют медицинские изображения и прогнозируют течение заболеваний.
• ИИ используется в финансах для выявления мошенничества, оценки кредитоспособности и улучшения торговой тактики.
• ИИ позволяет использовать автономные транспортные средства, оптимизировать движение и повысить безопасность дорожного движения в транспортном секторе.

ИИ — это технология, которая открывает большие перспективы для нашего будущего, и ее приложения только начинают изучаться.

Важность ИИ на современном рынке труда

Невозможно переоценить значение искусственного интеллекта (ИИ) на современном рынке труда. Предприятия и отрасли все больше зависят от ИИ для оптимизации операций, автоматизации деятельности и получения конкурентного преимущества, поскольку технологии продолжают развиваться с беспрецедентной скоростью.

• Способность использовать возможности ИИ становится важным талантом для профессионалов в самых разных отраслях, и его влияние на рынок труда быстро растет.
• Вакансии, связанные с машинным обучением, сейчас очень востребованы. С увеличением объема доступных данных компании ищут профессионалов, которые могут помочь им извлечь информацию и разработать прогностические модели с использованием этих данных.
• Все, что вам нужно сделать, это быть в курсе последних тенденций и технологий и оттачивать свои навыки, чтобы выделиться на этом конкурентном рынке труда.

Согласно Докладу о будущем рабочих мест за 2023 г.,

• Прогнозируется, что 23% рабочих мест изменятся в течение следующих пяти лет.
• Работодатели ожидают создания 69 миллионов новых рабочих мест и сокращения 83 миллионов из 673 миллионов рабочих мест, соответствующих набору данных.
• Чистое сокращение рабочих мест на 14 миллионов, или 2% от текущей занятости.

Возможности ИИ

ИИ быстро проникает в нашу повседневную жизнь и трансформирует множество секторов, включая здравоохранение, банковское дело, транспорт и логистику, и открывает бесчисленные возможности для людей, пытающихся продвинуться по карьерной лестнице. Понятно, почему все больше людей интересуется карьерой в области ИИ, учитывая широкий спектр доступных возможностей трудоустройства.

Отрасли и сферы деятельности

ИИ имеет множество возможностей в различных отраслях и областях. Вот некоторые из наиболее перспективных секторов:

Здравоохранение

ИИ используется для улучшения ухода за пациентами, снижения затрат на здравоохранение и ускорения поиска лекарств. Некоторые должности, которые можно найти в секторе ИИ, — это аналитик медицинских данных, специалист по информатике в области здравоохранения, аналитик поддержки принятия клинических решений и т. д.

Финансы и банковское дело

ИИ используется для обнаружения мошенничества, автоматизации финансовых процессов и предоставления персонализированных финансовых консультаций. Инвестиционные аналитики, алгоритмические трейдеры, разработчики чат-ботов для обслуживания клиентов и другие — вот примеры рабочих мест с использованием ИИ в финансовой индустрии.

Джелвикс

Розничная торговля и электронная коммерция

ИИ используется для персонализации обслуживания клиентов, повышения эффективности цепочки поставок и улучшения рекомендаций по продуктам. Аналитик клиентских данных, аналитик электронной коммерции, аналитик прогнозирования продаж, разработчик алгоритмов персонализации и т. д. — вот лишь некоторые из вакансий ИИ, которые можно найти в секторах розничной торговли и электронной коммерции.

ИИ Смартз

Транспорт и логистика

ИИ используется для оптимизации логистики и повышения безопасности. Некоторые из вакансий ИИ в логистике и транспортной отрасли включают инженера по автономным транспортным средствам, аналитика по оптимизации трафика и аналитика по оптимизации логистики.

УСМ бизнес-системы

Заработная плата и перспективы карьерного роста

Специалисты по искусственному интеллекту пользуются большим спросом, и их зарплаты отражают это. Согласно отчету Indeed, средняя зарплата специалиста по искусственному интеллекту в США составляет 141 609 долларов в год. В другом отчете Glassdoor инженер по искусственному интеллекту, специалист по данным и научный сотрудник по искусственному интеллекту перечислены как три из 10 самых высокооплачиваемых профессий в США.

Навыки, необходимые для карьеры в области ИИ

Для людей, обладающих знаниями и способностями, необходимыми для достижения успеха в этом секторе, карьера в области ИИ стала одним из самых увлекательных и многообещающих вариантов. Вам нужен особый набор талантов, который сочетает в себе технические, аналитические и творческие способности, чтобы преуспеть в карьере ИИ.

Мы рассмотрим основные способности, необходимые для карьеры в области искусственного интеллекта (ИИ), и то, как вы можете отточить их, чтобы быть конкурентоспособными в этой постоянно развивающейся отрасли. Следовательно, читайте дальше, чтобы узнать, как перейти на ИИ или улучшить свой текущий набор навыков.

Технические навыки

• Языки программирования : для специалистов по искусственному интеллекту требуется знание таких языков, как Python , R и Java.
• Структуры данных и алгоритмы. Чтобы обрабатывать огромные объемы данных, специалисты по ИИ должны уметь разрабатывать и внедрять эффективные структуры данных и алгоритмы.
• Фреймворки машинного обучения: специалисты по ИИ должны хорошо разбираться в фреймворках для машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch.
• Платформы для облачных вычислений. Специалисты по ИИ должны быть знакомы с такими сервисами, как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud.

Мягкие навыки

• Сотрудничество и общение: эксперты по ИИ должны иметь возможность успешно сотрудничать с межфункциональными командами, чтобы иметь возможность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам.
• Анализ сложных проблем и поиск нестандартных решений: специалисты по искусственному интеллекту должны уметь анализировать сложные проблемы.
• Гибкость и адаптируемость. Работники ИИ должны быть гибкими, поскольку область ИИ постоянно развивается с появлением новых технологий.
• Инновации и креативность. Люди, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), должны уметь решать сложные проблемы новыми способами. Следовательно, специалисты по искусственному интеллекту должны быть в состоянии разработать новые решения существующих проблем, которые, возможно, остались нерешенными в прошлом. Они должны проявлять творческий подход и применять новые методологии, сталкиваясь с любыми будущими проблемами.

Образовательный путь и сертификаты

Существуют различные образовательные пути и сертификаты, которые могут привести к успешной карьере в области ИИ. К ним относятся:

Степенные программы

Получение степени в области искусственного интеллекта может дать вам необходимые знания и опыт, чтобы преуспеть в этой области. Многочисленные университеты и организации по всему миру ввели программы на получение степени в области ИИ в ответ на растущую популярность технологий. Эти курсы представляют собой тщательную учебную программу, которая охватывает ряд тем ИИ, таких как роботы, обработка естественного языка, машинное обучение и многое другое. Кроме того, поскольку работодатели все чаще ищут профессионалов с глубоким пониманием ИИ, получение степени в области ИИ может дать вам конкурентное преимущество на рынке труда.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежных областях . Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежных областей является хорошей отправной точкой для карьеры в области искусственного интеллекта. Вы изучите основы программирования, алгоритмов и структур данных, которые составляют основу ИИ.
• Степень магистра в области ИИ или науки о данных . Степень магистра в области ИИ или науки о данных дает более глубокие знания в области ИИ, включая машинное обучение, обработку естественного языка и робототехнику.
• Кандидат наук. в области искусственного интеллекта или смежных областях - доктор философии. в области искусственного интеллекта или смежных областях для тех, кто хочет продолжить карьеру в области исследований или научных кругов. Он включает в себя углубленное исследование и изучение технологий искусственного интеллекта.

Онлайн-курсы и сертификаты

Потребность в сотрудниках с навыками ИИ быстро растет. К счастью, существует множество онлайн-сертификатов и курсов, которые можно использовать, чтобы помочь людям получить опыт, необходимый для достижения успеха в этой увлекательной области. Analytics Vidhya — отличный ресурс, где вы можете получить доступ к нескольким таким курсам. От новичков до опытных практиков, эти онлайн-программы предоставляют адаптируемые и доступные возможности обучения, подходящие для различных слоев общества и уровней опыта.

Coursera, edX и Udacity — эти платформы предлагают широкий спектр онлайн-курсов по искусственному интеллекту и смежным областям, включая машинное обучение, обработку естественного языка и робототехнику. Например:

• В партнерстве со Стэнфордским университетом Coursera предлагает программу сертификации по машинному обучению, которая охватывает такие предметы, как линейная и логистическая регрессия, нейронные сети и обучение без учителя.
• Профессиональный сертификат в области искусственного интеллекта доступен через edX и включает ключевые проекты в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка.
• Уделяя особое внимание контролируемому и неконтролируемому обучению, глубокому обучению и развертыванию моделей, Udacity предлагает программу Nanodegree в области машинного обучения.

· Сертификаты от Google, AWS и Microsoft. Эти компании предлагают различные сертификаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут продемонстрировать ваш опыт потенциальным работодателям. Например:

• Google предлагает сертификацию инженера по машинному обучению, которая оценивает способность кандидата создавать и развертывать модели машинного обучения с использованием Google Cloud Platform.
• AWS предлагает несколько сертификатов, связанных с машинным обучением, включая сертификацию AWS Certified Machine Learning — Specialty и сертификацию AWS Certified Data Analytics — Specialty.

Соревнования Kaggle и проекты с открытым исходным кодом. Участие в соревнованиях Kaggle и участие в проектах искусственного интеллекта с открытым исходным кодом может дать вам практический опыт и поможет создать ваше портфолио. Analytics Vidhya также готовит вас к таким соревнованиям и дает рекомендации на каждом этапе вашего пути.

Поиск работы и развитие карьеры

После того, как вы приобрели необходимые навыки и знания, важно знать, как искать работу в сфере ИИ и продвигаться по карьерной лестнице. Некоторые стратегии и ресурсы, которые следует учитывать, включают:

Стратегии поиска работы и ресурсы

Ниже приведены некоторые из востребованных ресурсов и стратегий, которые могут помочь вам увеличить ваши шансы на получение желаемой работы и преуспеть в вашей карьере:

LinkedIn и другие доски объявлений о вакансиях

LinkedIn — отличная платформа для поиска работы в области искусственного интеллекта и смежных областях. Другие доски объявлений о вакансиях, такие как Glassdoor, Indeed и Monster, также могут помочь вам найти вакансии.

Нетворкинг и рефералы

Создание профессиональной сети в сообществе ИИ может помочь вам обнаружить вакансии, которые могут не рекламироваться на досках объявлений. Рекомендации от людей, которых вы знаете в отрасли, также могут увеличить ваши шансы на получение работы.

Конференции и отраслевые мероприятия

Посещение конференций и отраслевых мероприятий — отличный способ познакомиться с людьми из сообщества ИИ и быть в курсе последних тенденций и технологий.

10 лучших карьерных возможностей в области искусственного интеллекта в 2023 году

Для профессионалов, ищущих работу, которая сочетает в себе технологии и инновации с решением проблем и творчеством, ИИ открыл целый мир возможностей. С появлением на горизонте новых и интригующих профессий 2023 год кажется захватывающим моментом для карьеры в сфере ИИ. Взгляни.

Трамплин

Инженеры по искусственному интеллекту/машинному обучению

Это мозг, стоящий за самыми сложными моделями и алгоритмами, обеспечивающими автоматизацию, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы. Именно они преобразуют сложные данные в полезную информацию, принося пользу как предприятиям, так и обществу. Эти одаренные люди разрабатывают и совершенствуют алгоритмы, способные учиться и адаптироваться с течением времени, революционизируя различные отрасли, включая здравоохранение и финансы.

Специалисты по данным

Используя передовые статистические методы и методы машинного обучения, специалисты по обработке данных — это профессионалы, способные извлекать значимую информацию из огромных сложных наборов данных, чтобы принимать важные бизнес-решения и повышать эффективность работы. У них есть талант выявлять тенденции и закономерности, которые другие могли бы не заметить, и они обладают аналитическими и коммуникативными способностями, необходимыми для преобразования данных в полезную информацию.

Исследователи ИИ

Они являются первопроходцами, которые продвигают область исследований и разработок ИИ, создавая новаторские алгоритмы, модели и архитектурные проекты, которые открывают двери для дальнейших разработок. Каждый день они ищут новые методы использования ИИ для решения сложных проблем и улучшения жизни людей, будь то в области здравоохранения, транспорта или экологической устойчивости.

Специалисты по этике ИИ

По мере того, как ИИ проникает во все сферы нашей жизни, как никогда важно иметь профессионалов, которые могут обеспечить его разработку и развертывание в соответствии с самыми высокими этическими и моральными стандартами. Эти эксперты отвечают за выявление и решение любых этических проблем с ИИ, следя за тем, чтобы технология создавалась и применялась таким образом, чтобы приносить пользу всему человечеству.

ИИ-менеджеры по продуктам

Эти люди являются первопроходцами в разработке продуктов на основе ИИ, определяя функции, контролируя графики проектов и координируя продукт с всеобъемлющим бизнес-планом. У них редкое сочетание технических знаний и коммерческого чутья, что позволяет им разрабатывать продукты на основе ИИ, которые удовлетворяют потребности клиентов и повышают ценность компании.

AI-стратеги

Эти эксперты создают и реализуют стратегические планы использования технологий ИИ в компаниях и других организациях, тем самым способствуя достижению общих корпоративных целей и достижению успеха. У них есть глубокое понимание искусственного интеллекта и его потенциальных применений, а также четкое понимание рынка и требований организации, в которой они работают. Они используют эту информацию для разработки разумных планов, которые максимизируют преимущества.

Инженеры-роботы

По мере быстрого развития робототехники и автоматизации растет потребность в специалистах, которые могут проектировать и создавать сложные роботы и автоматизированные системы. Эти специалисты отвечают за создание роботов, которые могут выполнять сложные работы в различных областях, включая производство, здравоохранение и сельское хозяйство.

Консультанты по ИИ

Эти эксперты предлагают рекомендации и консультации предприятиям, которые хотят применять технологии искусственного интеллекта. Они оценивают бизнес-требования, определяют потенциальные решения и разрабатывают стратегии внедрения. Они хорошо разбираются в технологиях искусственного интеллекта и их приложениях и прекрасно понимают особые трудности и возможности, с которыми сталкиваются их клиенты.

НЛП-инженеры

Это профессионалы, которые создают алгоритмы и модели, позволяющие роботам понимать человеческий язык и взаимодействовать с ним. Обработка естественного языка (NLP) — одна из самых увлекательных областей разработки ИИ. Они отвечают за разработку новаторских чат-ботов, голосовых помощников и других программ на основе ИИ, которые могут революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и используем их.

Тренеры ИИ

Эти эксперты отвечают за создание и сбор огромных и разнообразных наборов данных, которые обучают модели машинного обучения для эффективного и точного решения сложных задач. Они хорошо разбираются в науке о данных и машинном обучении, а также хорошо понимают особые возможности и проблемы, связанные с различными типами данных.

Карьерный рост и продвижение

После того, как вы начали свою карьеру в области ИИ, важно продолжать расти и развивать свои навыки, чтобы продвигаться вперед и оставаться актуальными в этой области. Вот несколько советов по развитию карьеры:

Коучинг и наставничество

Ищите тренера или наставника, который может дать совет и помощь, пока вы принимаете решения о своей карьере. Ищите кого-то, кто может дать рекомендации о том, как достичь и кто имеет опыт работы в отрасли.

Непрерывное образование и развитие навыков

Запишитесь на курсы и конференции, чтобы быть в курсе новейших разработок в области искусственного интеллекта. Это повысит ваши шансы найти работу и сохранит вашу конкурентоспособность.

Возможности для лидерства и управления

По мере роста вашего профессионального опыта ищите возможности управлять командами или занимать руководящие должности. Вы можете улучшить свои управленческие способности и подготовиться к будущему продвижению, делая это.

Будущее карьеры ИИ

Поскольку влияние искусственного интеллекта продолжает распространяться на предприятия и по всему миру, будущее карьеры в сфере ИИ вызывает большой интерес и вызывает спекулятивные дискуссии. Мы можем ожидать создания новых профессиональных маршрутов и перспектив трудоустройства из-за быстрого прогресса в технологии искусственного интеллекта, некоторые из которых мы, возможно, даже не в состоянии понять сейчас. Особенно в области этики ИИ ожидаются новые карьеры, поскольку опасения по поводу ИИ также возрастают с расширением его применимости.

ИИ уже меняет то, как мы живем и работаем, и его потенциал только увеличивается. Он меняет все, от здравоохранения и банковского дела до транспорта и развлечений.

Яватпойнт

Понимание будущего карьеры ИИ будет иметь важное значение для вашего успеха, независимо от того, начинаете ли вы свой карьерный путь или хотите переключиться на новую. Давайте рассмотрим интригующую область карьеры ИИ и шансы, которые открываются впереди, если сразу же прыгнуть в нее. Ниже приведены несколько вероятных тенденций, на которые следует обратить внимание:

Новые модели и технологии

Объяснимый ИИ, квантовое машинное обучение и граничные вычисления — вот лишь несколько примеров растущих разработок в области искусственного интеллекта. Эти инновации могут изменить то, как мы используем ИИ.

Потенциальные возможности трудоустройства и рабочие роли

По мере того как ИИ проникает во все больше аспектов нашей повседневной жизни, появляются новые возможности трудоустройства и рабочие роли. Например, может возрасти спрос на инструкторов с искусственным интеллектом, медицинских работников и представителей службы поддержки клиентов.

Влияние ИИ на рынок труда

Хотя ожидается, что ИИ создаст новые рабочие места, он также может повлиять на существующие рабочие места. Некоторые роли могут быть автоматизированы или дополнены искусственным интеллектом, что приведет к увольнению. Для специалистов в этой области важно знать об этих потенциальных изменениях и продолжать развивать свои навыки, чтобы оставаться актуальными.

Заключение

Успешная работа в сфере ИИ включает в себя сочетание обучения, совершенствования своих способностей и налаживания связей. Вы можете настроить себя на успех в этой увлекательной и быстро развивающейся отрасли, выбрав подходящую образовательную траекторию, следуя последним тенденциям и технологиям, а также воспользовавшись возможностями карьерного роста.

Чтобы узнать больше об этой захватывающей области, даже в качестве карьеры, отправляйтесь на Analytics Vidhya, исключительную платформу для энтузиастов науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Благодаря огромному количеству ресурсов, в том числе информативным статьям, онлайн-курсам, вебинарам и форумам сообщества, Analytics Vidhya предоставляет беспрецедентный опыт обучения. Особенно в их украшенном курсе, таком как программа AI и ML Blackbelt , вы получите лучшее индивидуальное наставничество от отраслевых экспертов. Если вы хотите улучшить свои навыки, сделать следующий шаг в своей карьере или остаться впереди конкурентов, Analytics Vidhya — идеальная платформа для вас.

Часто задаваемые вопросы

Q1. Какие полномочия мне необходимы, чтобы начать карьеру в области ИИ?

О. Хотя для большинства вакансий в области ИИ обычно требуется степень в области компьютерных наук или смежных дисциплин, существуют и другие способы попасть в отрасль, например, получить опыт через стажировки или работать над личными проектами. Также необходимы хорошие знания математики, статистики и компьютерных языков, таких как Python.

Q2. Каковы основные квалификации для карьеры в области ИИ?

О. Навыки программирования, знание алгоритмов и методов машинного обучения, навыки анализа данных, критическое мышление, креативность и коммуникативные способности — вот некоторые из важнейших качеств, которые высоко ценятся при работе с ИИ. Кроме того, крайне важно быть в курсе самых последних событий в отрасли и быть открытым для непрерывного образования и технологических прорывов.

Q3. Каковы некоторые указатели на создание процветающей карьеры ИИ?

A. Создание прочной профессиональной сети, постоянное изучение последних событий в этой области, постоянное обучение и совершенствование навыков, а также развитие глубокого понимания как технических, так и деловых аспектов — вот некоторые советы для развития успешной карьеры в области искусственного интеллекта.

Источник статьи: https://www.analyticsvidhya.com

#ai #artificial-intelligence 

如何在 AI 领域建立成功的职业生涯

在本 AI 教程中，我们将了解如何在 AI 领域建立成功的职业生涯。 

介绍

人工智能 (AI) 的世界是一个广阔而令人兴奋的前沿领域，对于那些寻求成功事业的人来说，它充满了无限的潜力。在医疗保健、金融、运输和物流等不同行业，人工智能正在迅速改变就业市场的格局，使其成为一个值得关注的重要领域。

本文旨在引导您了解 AI 带来的众多机遇和可能性，深入了解实现蓬勃发展所需的技能、教育和认证。我们还将涵盖求职和职业发展策略，展示 2023 年 10 大 AI 职业机会，并一窥 AI 职业的未来。

准备好踏上探索之旅，每一次挑战都是一次机遇，每一次机会都是在 AI 世界中茁壮成长的机会。

人工智能的定义

人工智能 (AI) 是一项正在改变我们世界的革命性技术，而不仅仅是一个时髦的术语。能够学习、解决问题和做出决策（传统上需要人类智能才能完成的任务）的计算机系统通常被称为人工智能 (AI)。

人工智能的应用

从医疗保健和银行业到运输和物流以及介于两者之间的每个行业，这项惊人的技术正在推动新的和创造性的应用。

• 人工智能正在改变医生诊断和治疗疾病、解读医学影像以及预测疾病进程的方式。
• 人工智能正被用于金融领域，以识别欺诈、评估信誉和改进交易策略。
• 人工智能正在推动交通领域的自动驾驶汽车、简化交通并加强道路安全。

人工智能是一项对我们的未来充满希望的技术，其应用才刚刚开始探索。

人工智能在当今就业市场中的重要性

不可能高估人工智能 (AI) 在当今就业市场中的重要性。随着技术以前所未有的速度持续发展，企业和行业越来越依赖人工智能来简化运营、自动化活动并获得竞争优势。

• 能够驾驭人工智能的力量正在成为各行各业专业人士的重要人才，其对劳动力市场的影响正在迅速扩大。
• 机器学习工作现在需求量很大。随着可用数据量的增加，公司正在寻找可以帮助他们提取见解并使用这些数据开发预测模型的专业人员。
• 您需要做的就是让自己了解最新的趋势和技术，并磨练自己的技能，以便在这个竞争激烈的就业市场中脱颖而出。

根据 2023 年就业报告的未来，

• 预计 23% 的工作在未来五年内会发生变化。
• 在匹配数据集的 6.73 亿个工作岗位中，雇主预计将创造 6900 万个新工作岗位，并删除 8300 万个工作岗位。
• 净减少 1400 万个工作岗位，占当前就业人数的 2%。

人工智能的机会

AI 正在迅速接管我们的日常生活并改变各个行业，包括医疗保健、银行、交通和物流，它为试图提升职业生涯的人们提供了无数机会。鉴于可用的就业机会范围广泛，为什么越来越多的人对 AI 职业感兴趣是可以理解的。

行业领域

人工智能在各个行业和领域都有很多机会。以下是一些最有前途的行业：

卫生保健

人工智能正被用于改善患者护理、降低医疗成本和加快药物发现。人工智能领域的一些职位包括医疗数据分析师、健康信息学专家、临床决策支持分析师等。

金融和银行

人工智能正被用于检测欺诈、自动化财务流程并提供个性化的财务建议。投资分析师、算法交易员、客户服务聊天机器人开发人员等都是金融行业中人工智能工作的例子。

杰尔维克斯

零售和电子商务

人工智能正被用于个性化客户体验、提高供应链效率和增强产品推荐。客户数据分析师、电子商务分析师、销售预测分析师、个性化算法开发人员等，是零售和电子商务领域可能出现的一些人工智能工作。

艾智智

运输与物流

人工智能正被用于优化物流和提高安全性。物流和运输行业的一些人工智能工作包括自动驾驶汽车工程师、交通优化分析师和物流优化分析师。

USM商业系统

薪资和就业增长前景

人工智能专业人士的需求量很大，他们的薪水反映了这一点。根据 Indeed 的一份报告，美国 AI 专业人员的平均年薪为 141,609 美元。Glassdoor 的另一份报告将 AI 工程师、数据科学家和 AI 研究科学家列为美国收入最高的 10 大工作中的三个。

人工智能职业所需的技能

对于拥有在该领域取得成功所必需的知识和能力的人来说，AI 职业已成为最吸引人和最有前途的选择之一。您需要一组结合技术、分析和创新能力的特殊人才才能在 AI 事业中取得成功。

我们将讨论人工智能 (AI) 职业所需的基本能力，以及如何磨练这些能力以在这个不断发展的行业中保持竞争力。因此，请继续阅读以了解如何过渡到 AI 或提高您当前的技能组合。

技术能力

• 编程语言： AI 专家需要精通Python 、R 和 Java等语言。
• 数据结构和算法：为了处理海量数据，人工智能专家需要能够设计和实施有效的数据结构和算法。
• 机器学习框架：人工智能专家需要了解机器学习框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch。
• 云计算平台： AI 专家应该熟悉 AWS、Microsoft Azure和 Google Cloud 等服务。

软技能

• 协作与沟通：人工智能专家必须能够与跨职能团队成功协作，才能向非技术利益相关者解释复杂的技术概念。
• 分析难题并提出创造性的解决方案：人工智能专家需要能够分析复杂的问题。
• 灵活性和适应性： AI 工作者必须具有灵活性，因为 AI 领域随着新技术不断发展。
• 创新和创造力：在人工智能 (AI) 领域工作的人们必须能够以新颖的方式解决复杂的问题。因此，人工智能专家必须能够针对过去可能尚未解决的现有问题设计出新颖的解决方案。他们必须富有创造力，并在遇到任何未来挑战时采用更新的方法。

教育路径和认证

有多种教育途径和认证可以帮助您在 AI 领域取得成功的职业生涯。这些包括：

学位课程

攻读 AI 学位课程可以为您提供必要的知识和专业知识，让您在该领域脱颖而出。为了应对技术的日益普及，世界各地的许多大学和组织都开设了人工智能学位课程。这些课程提供全面的课程，涵盖一系列 AI 主题，例如机器人、自然语言处理、机器学习等。此外，由于雇主越来越多地寻找对人工智能有深入了解的专业人士，攻读人工智能学位可以让你在就业市场上获得竞争优势。

• 计算机科学或相关领域的学士学位——计算机科学或相关领域的学士学位是 AI 职业的良好起点。您将学习构成 AI 基础的编程、算法和数据结构的基础知识。
• 人工智能或数据科学硕士学位——人工智能或数据科学硕士学位提供更深入的人工智能知识，包括机器学习、自然语言处理和机器人技术。
• 博士 在人工智能或相关领域- 博士学位 人工智能或相关领域的博士学位适用于那些想在研究或学术界从事职业的人。它涉及对人工智能技术的深入研究和探索。

在线课程和认证

对具有 AI 技能的员工的需求正在迅速增加。幸运的是，有大量在线认证和课程可用于帮助人们获得在这个迷人领域取得成功所需的专业知识。Analytics Vidhya 是一个极好的资源，您可以在其中访问多个此类课程。从新手到经验丰富的从业者，这些在线课程提供适应性强且易于获取的学习机会，适合各种背景和经验水平。

Coursera、edX 和 Udacity——这些平台提供 AI 及相关领域的广泛在线课程，包括机器学习、自然语言处理和机器人技术。例如：

• Coursera 与斯坦福大学合作，提供机器学习认证计划，涵盖的主题包括线性和逻辑回归、神经网络和无监督学习。
• 人工智能专业证书可通过 edX 获得，包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理方面的顶点项目。
• Udacity 专注于监督和非监督学习、深度学习和模型部署，提供机器学习工程的纳米学位课程。

·来自谷歌、AWS 和微软的认证——这些公司提供人工智能和机器学习方面的各种认证，可以向潜在雇主展示你的专业知识。例如：

• 谷歌提供机器学习工程师认证，评估候选人使用谷歌云平台构建和部署机器学习模型的能力。
• AWS 提供多项与机器学习相关的认证，包括 AWS Certified Machine Learning – Specialty 认证和 AWS Certified Data Analytics – Specialty 认证。

Kaggle 竞赛和开源项目——参加 Kaggle 竞赛并为开源 AI 项目做出贡献可以提供实践经验并帮助建立您的投资组合。Analytics Vidhya 还为您准备此类比赛，并为您的每一步提供指导。

求职和职业发展

一旦您获得了必要的技能和知识，了解如何寻找 AI 工作和提升您的职业生涯就很重要了。需要考虑的一些策略和资源包括：

求职策略和资源

以下是一些广受欢迎的资源和策略，它们可以帮助您增加获得理想工作和在职业生涯中脱颖而出的机会：

LinkedIn 和其他工作委员会

LinkedIn 是 AI 及相关领域求职的绝佳平台。Glassdoor、Indeed 和 Monster 等其他招聘网站也可以帮助您找到职位空缺。

网络和推荐

在 AI 社区中建立专业网络可以帮助您发现可能不会在求职板上发布的职位空缺。来自您认识的业内人士的推荐也可以增加您被录用的机会。

会议和行业活动

参加会议和行业活动是结识 AI 社区人士并了解最新趋势和技术的好方法。

2023 年人工智能领域的 10 大职业机会

对于寻找将技术和创新与解决问题和创造力相结合的工作的专业人士来说，人工智能打开了一个充满机遇的世界。随着新的和有趣的职业的出现，2023 年似乎是 AI 职业的激动人心的时刻。看一看。

跳板

人工智能/机器学习工程师

这些是支持自动化、商业智能和智能系统的最复杂模型和算法背后的大脑。他们将复杂的数据转化为有用的见解，为企业和社会带来利益。这些才华横溢的人设计和改进了可以随着时间的推移学习和适应的算法，从而彻底改变了包括医疗保健和金融在内的各个领域。

数据科学家

使用尖端的统计和机器学习技术，数据向导是能够从庞大、复杂的数据集中挖掘有意义的信息的专业人员，以便为重要的业务选择提供信息并提高运营效率。他们具有发现其他人可能忽视的趋势和模式的天赋，并且具有将数据转化为有用见解所必需的分析和沟通能力。

人工智能研究人员

他们是通过创建开创性的算法、模型和架构设计来推动 AI 研究和开发领域发展的先行者，这些算法、模型和架构设计为进一步开发打开了大门。每一天，他们都在寻找新的方法来使用 AI 来解决具有挑战性的问题并改善人们的生活，无论是在医疗保健、交通运输还是环境可持续性领域。

人工智能伦理学家

随着人工智能逐渐渗透到我们生活的方方面面，拥有能够确保其开发和部署符合最高道德和道德标准的专业人员比以往任何时候都更加重要。这些专家负责检测和解决人工智能的任何伦理问题，确保以造福全人类的方式创建和应用该技术。

人工智能产品经理

这些人是开发基于 AI 的产品、定义功能、控制项目进度以及协调产品与总体业务计划的开拓者。他们罕见地融合了技术专长和商业意识，这使他们能够开发出满足客户需求并为公司增值的人工智能驱动产品。

人工智能战略家

这些专家制定并执行在企业和其他组织中使用 AI 技术的战略计划，从而促进整体企业目标和成功。他们对人工智能及其潜在应用有透彻的了解，对市场和他们所在组织的要求有敏锐的了解。他们利用这些信息来制定最大化优势的智能计划。

机器人工程师

随着机器人技术和自动化技术的快速发展，越来越需要能够设计和构建复杂机器人和自动化系统的专家。这些专业人员负责创造和制造可以在各个领域执行复杂工作的机器人，包括制造、医疗保健和农业。

人工智能顾问

这些专家为希望应用人工智能技术的企业提供指导和咨询。他们评估业务需求，查明潜在的解决方案，并制定实施策略。他们对人工智能技术及其应用有透彻的了解，并敏锐地意识到客户面临的特殊困难和机遇。

自然语言处理工程师

他们是构建算法和模型的专业人员，让机器人能够理解和使用人类语言。自然语言处理 (NLP) 是 AI 开发中最引人入胜的领域之一。他们负责开发突破性的聊天机器人、语音助手和其他人工智能程序，这些程序可以彻底改变我们接触和使用技术的方式。

人工智能培训师

这些专家负责生成和收集大量多样化的数据集，这些数据集训练机器学习模型以有效、准确地解决具有挑战性的问题。他们对数据科学和机器学习有透彻的了解，并且非常了解各种类型的数据带来的特殊机会和问题。

职业发展和进步

一旦您在 AI 领域开始了您的职业生涯，重要的是要继续发展和发展您的技能，以便在该领域取得进步并保持相关性。以下是职业发展的一些技巧：

辅导和指导

寻找可以在您做出职业决定时提供建议和帮助的教练或导师。寻找可以提供有关如何实现的指导并且具有行业经验的人。

继续教育和技能发展

报名参加课程和会议，了解 AI 的最新发展。这将增加您找到工作的机会并保持您的竞争力。

领导和管理的机会

随着您专业知识的增长，寻找管理团队或担任领导职位的机会。通过这样做，您可以提高您的管理能力并为未来的发展做好准备。

人工智能职业的未来

随着人工智能的影响继续在企业和世界范围内传播，人工智能职业的未来成为人们非常感兴趣和推测性讨论的话题。由于人工智能技术的快速发展，我们可能会期待新的职业路线和工作前景的出现，其中一些我们现在甚至可能无法理解。尤其是在 AI 伦理领域，人们对 AI 恐惧的担忧也随着其适用性的提高而增加，因此预计会出现新的职业。

人工智能已经在改变我们的生活和工作方式，而且它的潜力只会越来越大。它正在重塑从医疗保健和银行业到交通和娱乐的方方面面。

Java点

了解 AI 职业的未来对于您的成功至关重要，无论您是刚刚开始您的职业旅程还是寻求转行。让我们来看看 AI 职业的迷人领域以及直接进入的机会。以下是一些可能需要注意的趋势：

新兴模式和技术

可解释的人工智能、量子机器学习和边缘计算是人工智能不断发展的几个例子。这些创新有可能改变我们使用人工智能的方式。

潜在的工作机会和工作角色

随着人工智能渗透到我们日常生活的更多方面，将会出现新的就业机会和工作角色。例如，对 AI 增强型讲师、医疗保健专业人员和客户服务代表的需求可能会增加。

人工智能对就业市场的影响

虽然人工智能有望创造新的就业机会，但它也可能影响现有的工作岗位。一些角色可能会被人工智能自动化或增强，从而导致工作流离失所。对于该领域的专业人士来说，了解这些潜在的变化并继续发展他们的技能以保持相关性非常重要。

结论

一项成功的 AI 工作涉及学习、提高个人能力和建立人际网络。通过选择合适的教育途径、紧跟最新趋势和技术并利用职业发展机会，您可以为自己在这个迷人且快速发展的行业中取得成功做好准备。

要探索这个令人兴奋的领域的更多信息，甚至作为职业，请前往 Analytics Vidhya，这是一个面向数据科学、机器学习和人工智能爱好者的卓越平台。Analytics Vidhya 拥有大量资源，包括有见地的文章、在线课程、网络研讨会和社区论坛，可提供无与伦比的学习体验。特别是在他们精心设计的课程中，如AI 和 ML Blackbelt 程序，您将获得行业专家最​​好的一对一指导。无论您是想提高技能、在职业生涯中迈出下一步，还是在竞争中保持领先地位，Analytics Vidhya 都是适合您的完美平台。

经常问的问题

Q1。我需要什么证书才能开始 AI 的职业生涯？

答：虽然大多数 AI 工作通常需要计算机科学或相关学科的学位，但还有其他进入该行业的方法，例如通过实习或从事个人项目获得经验。扎实的数学、统计学和计算机语言（如 Python）背景也是必不可少的。

Q2。人工智能职业的一些基本资格是什么？

A. 编程技能、机器学习算法和技术的知识、数据分析技能、批判性思维、创造力和沟通能力是人工智能就业中备受推崇的一些关键特征。此外，了解行业的最新发展并对继续教育和技术突破持开放态度至关重要。

Q3. 建立繁荣的 AI 事业有哪些建议？

A. 建立强大的专业网络，紧跟该领域的最新发展，不断学习和提高技能，并对技术和业务方面都有深刻的理解，这些都是在人工智能领域取得成功的一些建议。

文章来源： https: //www.analyticsvidhya.com

#ai #artificial-intelligence 

Como construir uma carreira de sucesso em IA

Neste tutorial de IA, aprenderemos como construir uma carreira de sucesso em IA. 

Introdução

O mundo da Inteligência Artificial (IA) é uma fronteira vasta e excitante, repleta de potencial ilimitado para aqueles que buscam construir uma carreira de sucesso. Em setores tão diversos como saúde, finanças, transporte e logística, a IA está transformando rapidamente o cenário do mercado de trabalho, tornando-se um campo essencial a ser observado.

Este artigo tem como objetivo guiá-lo pelas muitas oportunidades e possibilidades que a IA oferece, oferecendo informações sobre as habilidades, educação e certificação necessárias para prosperar. Também abordaremos estratégias de busca de emprego e desenvolvimento de carreira, apresentaremos as 10 principais oportunidades de carreira em IA para 2023 e vislumbraremos o futuro das carreiras de IA.

Prepare-se para embarcar em uma jornada de descoberta, onde todo desafio é uma oportunidade e toda oportunidade é uma chance de prosperar no mundo da IA.

Definição de IA

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia revolucionária que está alterando nosso mundo, não apenas um termo da moda. Os sistemas de computador que são capazes de aprender, resolver problemas e tomar decisões - tarefas que tradicionalmente exigem inteligência humana - são geralmente chamados de inteligência artificial (IA).

Aplicações de IA

De saúde e bancos a transporte e logística e todos os setores intermediários, essa incrível tecnologia está impulsionando aplicativos novos e criativos.

• A IA está transformando a maneira como os médicos diagnosticam e tratam doenças, interpretam imagens médicas e preveem o curso de doenças.
• A IA está sendo utilizada em finanças para identificar fraudes, avaliar a credibilidade e melhorar as táticas de negociação.
• A IA está habilitando veículos autônomos, simplificando o tráfego e aumentando a segurança nas estradas no setor de transporte.

A IA é uma tecnologia que promete muito para o nosso futuro, e suas aplicações estão apenas começando a ser exploradas.

A importância da IA ​​no mercado de trabalho atual

É impossível superestimar a importância da inteligência artificial (IA) no mercado de trabalho de hoje. Empresas e setores dependem cada vez mais da IA ​​para simplificar operações, automatizar atividades e obter uma vantagem competitiva à medida que a tecnologia continua crescendo a um ritmo sem precedentes.

• A capacidade de aproveitar o poder da IA ​​está se tornando um talento crucial para profissionais de diversos setores, e sua influência no mercado de trabalho está se expandindo rapidamente.
• Os trabalhos de aprendizado de máquina estão em alta demanda no momento. Com a crescente quantidade de dados disponíveis, as empresas procuram profissionais que possam ajudá-las a extrair insights e desenvolver modelos preditivos a partir desses dados.
• Tudo o que você precisa fazer é se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias e aprimorar suas habilidades para se destacar neste competitivo mercado de trabalho.

De acordo com o relatório Future of Jobs 2023,

• Prevê-se que 23% dos empregos mudem durante os próximos cinco anos.
• Os empregadores preveem 69 milhões de novos empregos a serem criados e 83 milhões a serem excluídos entre os 673 milhões de empregos correspondentes ao conjunto de dados.
• Uma queda líquida de 14 milhões de postos de trabalho, ou 2% do emprego atual.

Oportunidades em IA

A IA está rapidamente assumindo o controle de nossas vidas diárias e transformando uma variedade de setores, incluindo saúde, bancos, transporte e logística, e está abrindo inúmeras oportunidades para pessoas que tentam avançar em suas carreiras. É compreensível que um número crescente de pessoas esteja interessado em uma carreira em IA, dada a ampla gama de oportunidades de emprego disponíveis.

Setores e domínios da indústria

A IA tem inúmeras oportunidades em vários setores e domínios. Aqui estão alguns dos setores mais promissores:

Assistência médica

A IA está sendo usada para melhorar o atendimento ao paciente, reduzir os custos de saúde e acelerar a descoberta de medicamentos. Algumas posições encontradas no setor de IA são analista de dados médicos, especialista em informática em saúde, analista de suporte à decisão clínica, etc.

Finanças e bancos

A IA está sendo usada para detectar fraudes, automatizar processos financeiros e fornecer consultoria financeira personalizada. Analistas de investimentos, traders algorítmicos, desenvolvedores de chatbots de atendimento ao cliente e outros são exemplos de trabalhos de IA encontrados no setor financeiro.

Jelvix

Varejo e e-commerce

A IA está sendo usada para personalizar as experiências do cliente, melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos e aprimorar as recomendações de produtos. Analista de dados do cliente, analista de comércio eletrônico, analista de previsão de vendas, desenvolvedor de algoritmos de personalização, etc., são alguns dos trabalhos de IA que podem ser encontrados nos setores de varejo e comércio eletrônico.

IA Smartz

Transporte e Logística

A IA está sendo usada para otimizar a logística e melhorar a segurança. Alguns dos trabalhos de IA nas indústrias de logística e transporte incluem Engenheiro para veículos autônomos, Analista para otimização de tráfego e Analista para otimização logística.

Sistemas de Negócios USM

Perspectivas de crescimento salarial e de emprego

Os profissionais de IA estão em alta demanda e seus salários refletem isso. De acordo com um relatório da Indeed, o salário médio de um profissional de IA nos EUA é de US$ 141.609 por ano. Outro relatório da Glassdoor lista Engenheiro de IA, Cientista de Dados e Cientista de Pesquisa de IA como três dos 10 empregos mais bem pagos nos EUA.

Habilidades necessárias para uma carreira em IA

Para quem possui o conhecimento e as habilidades necessárias para ter sucesso nesse setor, uma carreira em IA surgiu como uma das opções mais fascinantes e promissoras. Você precisa de um conjunto especial de talentos que combine habilidades técnicas, analíticas e criativas para ter sucesso em uma carreira de IA.

Examinaremos as habilidades fundamentais necessárias para uma carreira em inteligência artificial (IA) e como você pode aprimorá-las para ser competitivo nesta indústria em constante desenvolvimento. Consequentemente, continue lendo para aprender como fazer a transição para IA ou melhorar seu conjunto de habilidades atual.

Habilidades técnicas

• Linguagens de programação : Conhecimento em linguagens como Python , R e Java é necessário para especialistas em IA.
• Estruturas de dados e algoritmos: para lidar com grandes quantidades de dados, os especialistas em IA precisam ser capazes de projetar e implementar estruturas de dados e algoritmos eficazes.
• Estruturas de aprendizado de máquina: os especialistas em IA precisam ter conhecimento sobre estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e PyTorch.
• Plataformas para computação em nuvem: os especialistas em IA devem estar familiarizados com serviços como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud.

Habilidades interpessoais

• Colaboração e comunicação: os especialistas em IA devem ser capazes de colaborar com sucesso com equipes multifuncionais para explicar conceitos técnicos complicados a partes interessadas não técnicas.
• Analisando questões difíceis e apresentando soluções criativas: os especialistas em IA precisam ser capazes de analisar questões complexas.
• Flexibilidade e adaptabilidade: os trabalhadores de IA devem ser flexíveis, pois o campo da IA ​​está em constante evolução com tecnologias mais recentes.
• Inovação e Criatividade: As pessoas que trabalham no campo da inteligência artificial (IA) devem ser capazes de resolver problemas complicados de maneiras inovadoras. Consequentemente, os especialistas em IA devem ser capazes de criar novas soluções para problemas existentes que podem ter permanecido sem solução no passado. Eles devem ser criativos e adotar novas metodologias ao enfrentar quaisquer desafios futuros.

Percurso Educacional e Certificações

Existem vários caminhos educacionais e certificações que podem levar a uma carreira de sucesso em IA. Esses incluem:

Programas de graduação

Seguir um programa de graduação em IA pode fornecer a você o conhecimento e a experiência necessários para se destacar nesse campo. Inúmeras universidades e organizações em todo o mundo introduziram programas de graduação em IA em resposta à crescente popularidade da tecnologia. Esses cursos fornecem um currículo completo que abrange uma variedade de tópicos de IA, como robôs, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e muito mais. Além disso, como os empregadores estão buscando cada vez mais profissionais com uma sólida compreensão da IA, buscar um diploma em IA pode lhe dar uma vantagem competitiva no mercado de trabalho.

• Bacharel em Ciência da Computação ou áreas afins – Um diploma de bacharel em ciência da computação ou áreas afins é um bom ponto de partida para uma carreira em IA. Você aprenderá os fundamentos da programação, algoritmos e estruturas de dados que formam a base da IA.
• Mestrado em IA ou Ciência de Dados – Um mestrado em IA ou Ciência de Dados fornece um conhecimento mais aprofundado de IA, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e robótica.
• doutorado em IA ou área relacionada – Ph.D. em IA ou áreas afins é para aqueles que desejam seguir uma carreira em pesquisa ou academia. Envolve pesquisa e exploração aprofundadas de tecnologias de IA.

Cursos e Certificações Online

A necessidade de funcionários com habilidades de IA está aumentando rapidamente. Felizmente, existem inúmeras certificações e cursos online que podem ser usados ​​para ajudar as pessoas a obter o conhecimento necessário para ter sucesso nesse campo fascinante. Analytics Vidhya é um excelente recurso onde você pode obter acesso a vários desses cursos. De novatos a profissionais experientes, esses programas on-line oferecem oportunidades de aprendizado adaptáveis ​​e acessíveis que são adequadas para uma variedade de origens e níveis de experiência.

Coursera, edX e Udacity – Essas plataformas oferecem uma ampla gama de cursos online em IA e áreas afins, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e robótica. Por exemplo:

• Em parceria com a Universidade de Stanford, o Coursera oferece um programa de certificação de aprendizado de máquina que abrange assuntos como regressão linear e logística, redes neurais e aprendizado não supervisionado.
• Um certificado profissional em inteligência artificial está disponível através do edX e inclui projetos importantes em aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural.
• Com foco em aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado profundo e implantação de modelo, a Udacity oferece um programa Nanodegree em engenharia de aprendizado de máquina.

·Certificações do Google, AWS e Microsoft – Essas empresas oferecem várias certificações em IA e aprendizado de máquina que podem demonstrar sua experiência para potenciais empregadores. Por exemplo:

• O Google oferece uma certificação de Machine Learning Engineer, que avalia a capacidade do candidato de criar e implantar modelos de aprendizado de máquina usando o Google Cloud Platform.
• A AWS oferece várias certificações relacionadas ao aprendizado de máquina, incluindo a certificação AWS Certified Machine Learning – Specialty e a certificação AWS Certified Data Analytics – Specialty.

Competições Kaggle e projetos de código aberto – Participar de competições Kaggle e contribuir para projetos de IA de código aberto pode fornecer experiência prática e ajudar a construir seu portfólio. O Analytics Vidhya também prepara você para tais competições e fornece orientação para cada etapa do seu caminho.

Procura de emprego e desenvolvimento de carreira

Depois de adquirir as habilidades e conhecimentos necessários, é importante saber como procurar empregos em IA e avançar em sua carreira. Algumas estratégias e recursos a serem considerados incluem:

Estratégias e recursos de busca de emprego

Abaixo estão alguns dos recursos e estratégias mais procurados que podem ajudá-lo a aumentar suas chances de conseguir o emprego desejado e se destacar em sua carreira:

LinkedIn e outros quadros de empregos

O LinkedIn é uma ótima plataforma para buscas de emprego em IA e áreas afins. Outros quadros de empregos como Glassdoor, Indeed e Monster também podem ajudá-lo a encontrar vagas de emprego.

Networking e Referências

Construir uma rede profissional na comunidade de IA pode ajudá-lo a descobrir vagas de emprego que não podem ser anunciadas em quadros de empregos. Indicações de pessoas que você conhece no setor também podem aumentar suas chances de ser contratado.

Conferências e Eventos do Setor

Participar de conferências e eventos do setor é uma ótima maneira de conhecer pessoas da comunidade de IA e manter-se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias.

As 10 principais oportunidades de carreira em IA em 2023

Para profissionais que procuram um emprego que combine tecnologia e inovação com resolução de problemas e criatividade, a IA abriu um mundo de oportunidades. Com profissões novas e intrigantes no horizonte, 2023 parece ser um momento emocionante para as carreiras de IA. Dar uma olhada.

trampolim

Engenheiros de IA/Machine Learning

Esses são os cérebros por trás dos modelos e algoritmos mais sofisticados que alimentam a automação, inteligência de negócios e sistemas inteligentes. São eles que transformam dados complicados em insights úteis, gerando benefícios para empresas e sociedades. Esses indivíduos talentosos projetam e aprimoram algoritmos que podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, revolucionando uma variedade de setores, incluindo saúde e finanças.

Cientistas de dados

Usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina de ponta, os assistentes de dados são profissionais capazes de extrair informações significativas de conjuntos de dados enormes e complicados para informar escolhas de negócios importantes e melhorar a eficácia operacional. Eles têm talento para detectar tendências e padrões que outros podem ignorar e têm as habilidades analíticas e de comunicação necessárias para transformar dados em insights úteis.

Pesquisadores de IA

Eles são os precursores que estão avançando no campo da pesquisa e desenvolvimento de IA, criando algoritmos, modelos e designs arquitetônicos inovadores que abrem as portas para novos desenvolvimentos. Todos os dias, eles procuram novos métodos para usar a IA para enfrentar questões desafiadoras e melhorar a vida das pessoas, seja nas áreas de saúde, transporte ou sustentabilidade ambiental.

Eticistas de IA

À medida que a IA cresce para permear todas as partes de nossas vidas, é mais importante do que nunca ter profissionais que possam garantir que ela seja desenvolvida e implantada de acordo com os mais altos padrões éticos e morais. Esses especialistas são responsáveis ​​por detectar e abordar quaisquer questões éticas com a IA, garantindo que a tecnologia seja criada e aplicada de forma que beneficie toda a humanidade.

Gerentes de produto de IA

Esses indivíduos são os pioneiros no desenvolvimento de produtos baseados em IA, definindo recursos, controlando cronogramas de projetos e coordenando o produto com o plano de negócios abrangente. Eles têm uma rara mistura de conhecimento técnico e senso comercial, o que lhes permite desenvolver produtos orientados por IA que satisfaçam as necessidades do cliente e agreguem valor à empresa.

Estrategistas de IA

Esses especialistas criam e executam planos estratégicos para o uso da tecnologia de IA em empresas e outras organizações, promovendo assim os objetivos corporativos gerais e o sucesso. Eles têm uma compreensão completa da inteligência artificial e suas aplicações potenciais, bem como uma compreensão aguçada do mercado e dos requisitos da organização para a qual trabalham. Eles empregam essas informações para desenvolver planos inteligentes que maximizam as vantagens.

engenheiros robóticos

À medida que a robótica e a automação avançam rapidamente, há uma necessidade crescente de especialistas que possam projetar e construir robôs sofisticados e sistemas automatizados. Esses profissionais são responsáveis ​​por criar e construir robôs que podem realizar tarefas complicadas em vários campos, incluindo manufatura, saúde e agricultura.

Consultores de IA

Esses especialistas oferecem orientação e consultoria para empresas que buscam aplicar tecnologias de IA. Eles avaliam os requisitos de negócios, identificam possíveis soluções e desenvolvem estratégias de implementação. Eles têm uma compreensão completa da tecnologia de IA e seus aplicativos e estão cientes das dificuldades e oportunidades específicas que seus clientes enfrentam.

Engenheiros de PNL

Eles são os profissionais que constroem os algoritmos e modelos que permitem que os robôs compreendam e interajam com a linguagem humana. O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um dos campos mais fascinantes do desenvolvimento da IA. Eles são responsáveis ​​pelo desenvolvimento de chatbots inovadores, assistentes de voz e outros programas baseados em IA que podem revolucionar a forma como nos relacionamos e usamos a tecnologia.

Instrutores de IA

Esses especialistas são responsáveis ​​por produzir e coletar conjuntos de dados enormes e diversos que treinam modelos de aprendizado de máquina para lidar com problemas desafiadores de maneira eficaz e precisa. Eles têm uma compreensão completa da ciência de dados e aprendizado de máquina, além de uma grande apreciação das oportunidades e problemas específicos apresentados por vários tipos de dados.

Desenvolvimento e Avanço de Carreira

Depois de iniciar sua carreira em IA, é importante continuar crescendo e desenvolvendo suas habilidades para avançar e permanecer relevante no campo. Aqui estão algumas dicas para o desenvolvimento da carreira:

Coaching e Mentoria

Procure um coach ou mentor que possa oferecer conselhos e assistência enquanto você toma decisões sobre sua carreira. Procure alguém que possa fornecer orientação sobre como alcançar e que tenha experiência no setor.

Educação Continuada e Desenvolvimento de Habilidades

Inscreva-se em cursos e conferências para se manter atualizado sobre os mais recentes desenvolvimentos em IA. Isso aumentará suas chances de encontrar emprego e o manterá competitivo.

Oportunidades para Liderança e Gestão

À medida que sua experiência profissional aumenta, busque oportunidades para gerenciar equipes ou assumir cargos de liderança. Você pode melhorar suas habilidades gerenciais e se preparar para avanços futuros ao fazer isso.

Futuro das carreiras de IA

À medida que o impacto da inteligência artificial continua a se espalhar pelas empresas e pelo mundo, o futuro das carreiras de IA é um tópico de grande interesse e discussão especulativa. Podemos antecipar a criação de novas rotas profissionais e perspectivas de trabalho devido aos rápidos avanços na tecnologia de IA, alguns dos quais talvez nem possamos imaginar agora. Especialmente no domínio da ética da IA, novas carreiras são antecipadas, pois as preocupações com a trepidação da IA ​​também aumentam com o aumento de sua aplicabilidade.

A IA já está mudando a forma como vivemos e trabalhamos, e seu potencial só aumenta. Está remodelando tudo, desde saúde e bancos até transporte e entretenimento.

Javatpoint

Compreender o futuro das carreiras de IA será essencial para o seu sucesso, esteja você apenas começando sua jornada profissional ou tentando mudar para uma nova. Vamos examinar o intrigante campo das carreiras de IA e as chances que temos pela frente, entrando direto no assunto. A seguir, algumas tendências prováveis ​​a serem observadas:

Padrões e tecnologias emergentes

IA explicável, aprendizado de máquina quântica e computação de borda são alguns exemplos de desenvolvimentos crescentes em inteligência artificial. Essas inovações têm o potencial de mudar a forma como empregamos a IA.

Potenciais oportunidades de trabalho e funções de trabalho

À medida que a IA permeia mais aspectos de nossa vida cotidiana, surgirão novas oportunidades de emprego e cargos. Por exemplo, pode haver um aumento na demanda por instrutores aprimorados por IA, profissionais de saúde e representantes de atendimento ao cliente.

Impacto da IA ​​no mercado de trabalho

Embora se espere que a IA crie novas oportunidades de emprego, ela também pode afetar os empregos existentes. Algumas funções podem se tornar automatizadas ou aumentadas pela IA, levando ao deslocamento do trabalho. É importante que os profissionais da área estejam cientes dessas possíveis mudanças e continuem desenvolvendo suas habilidades para se manterem relevantes.

Conclusão

Um trabalho de IA bem-sucedido envolve uma mistura de aprendizado, aprimoramento das habilidades e networking. Você pode se preparar para o sucesso neste setor fascinante e em rápido desenvolvimento, escolhendo o caminho educacional apropriado, acompanhando as tendências e tecnologias mais recentes e aproveitando as possibilidades de desenvolvimento de carreira.

Para explorar mais sobre esse domínio empolgante, mesmo como uma carreira, acesse o Analytics Vidhya, uma plataforma excepcional para entusiastas de ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Com uma vasta gama de recursos, incluindo artigos perspicazes, cursos on-line, webinars e fóruns da comunidade, o Analytics Vidhya oferece uma experiência de aprendizado incomparável. Especialmente em seu curso decorado, como o programa AI e ML Blackbelt , você obterá a melhor orientação individual de especialistas do setor. Esteja você procurando aprimorar suas habilidades, dar o próximo passo em sua carreira ou ficar à frente da concorrência, o Analytics Vidhya é a plataforma perfeita para você.

perguntas frequentes

Q1. Quais credenciais eu preciso para começar uma carreira em IA?

R. Embora a maioria dos trabalhos de IA normalmente exijam um diploma em ciência da computação ou disciplina relacionada, existem outras maneiras de entrar no setor, como obter experiência por meio de estágios ou trabalhar em projetos pessoais. Uma sólida formação em matemática, estatística e linguagens de computador como Python também são essenciais.

Q2. Quais são algumas qualificações essenciais para uma carreira em IA?

A. Habilidades de programação, conhecimento de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, habilidades de análise de dados, pensamento crítico, criatividade e habilidades de comunicação são algumas das características cruciais altamente valorizadas no emprego de IA. Além disso, é crucial estar a par dos desenvolvimentos mais recentes do setor e estar aberto à educação continuada e aos avanços tecnológicos.

Q3. Quais são algumas dicas para estabelecer uma carreira próspera em IA?

R. Construir uma forte rede profissional, manter-se atualizado sobre os desenvolvimentos mais recentes no campo, aprender e melhorar continuamente as habilidades e desenvolver uma forte compreensão dos aspectos técnicos e de negócios são alguns conselhos para desenvolver uma carreira de sucesso em IA.

Fonte do artigo: https://www.analyticsvidhya.com

#ai #artificial-intelligence 

Cách xây dựng sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI

Trong hướng dẫn AI này, chúng ta sẽ Tìm hiểu về Cách xây dựng sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI. 

Giới thiệu

Thế giới Trí tuệ nhân tạo (AI) là một biên giới rộng lớn và thú vị, tràn đầy tiềm năng vô tận cho những ai đang tìm cách tạo dựng sự nghiệp thành công. Trong các ngành công nghiệp đa dạng như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải và hậu cần, AI đang nhanh chóng thay đổi cục diện của thị trường việc làm, khiến nó trở thành một lĩnh vực thiết yếu cần theo dõi.

Bài viết này nhằm mục đích hướng dẫn bạn về nhiều cơ hội và khả năng mà AI nắm giữ, cung cấp thông tin chuyên sâu về các kỹ năng, trình độ học vấn và chứng chỉ cần thiết để phát triển. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chiến lược tìm kiếm việc làm và phát triển nghề nghiệp, giới thiệu 10 cơ hội nghề nghiệp AI hàng đầu cho năm 2023 và xem qua tương lai của nghề nghiệp AI.

Hãy sẵn sàng bắt đầu hành trình khám phá, nơi mọi thử thách đều là cơ hội và mọi cơ hội đều là cơ hội để phát triển trong thế giới AI.

định nghĩa về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mang tính cách mạng đang thay đổi thế giới của chúng ta, không chỉ là một thuật ngữ thời thượng. Các hệ thống máy tính có khả năng học hỏi, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định—các nhiệm vụ theo truyền thống đòi hỏi trí thông minh của con người—thường được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI).

Các ứng dụng của AI

Từ chăm sóc sức khỏe và ngân hàng đến vận tải và hậu cần và mọi ngành liên quan, công nghệ tuyệt vời này đang thúc đẩy các ứng dụng mới và sáng tạo.

• Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách các bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh, giải thích hình ảnh y tế và dự báo diễn biến của bệnh.
• AI đang được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để xác định gian lận, đánh giá mức độ tín nhiệm và cải thiện các chiến thuật giao dịch.
• Trí tuệ nhân tạo đang hỗ trợ các phương tiện tự lái, hợp lý hóa lưu lượng và tăng cường an toàn đường bộ trong lĩnh vực giao thông vận tải.

AI là một công nghệ hứa hẹn rất nhiều cho tương lai của chúng ta và các ứng dụng của nó chỉ mới bắt đầu được khám phá.

Tầm quan trọng của AI trong thị trường việc làm ngày nay

Không thể đánh giá quá cao tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thị trường việc làm ngày nay. Các doanh nghiệp và lĩnh vực ngày càng phụ thuộc vào AI để hợp lý hóa hoạt động, tự động hóa các hoạt động và đạt được lợi thế cạnh tranh khi công nghệ tiếp tục phát triển với tốc độ chưa từng thấy.

• Khả năng khai thác sức mạnh của AI đang trở thành một tài năng quan trọng đối với các chuyên gia trong nhiều ngành khác nhau và ảnh hưởng của nó đối với thị trường lao động đang mở rộng nhanh chóng.
• Công việc học máy đang có nhu cầu cao ngay bây giờ. Với lượng dữ liệu có sẵn ngày càng tăng, các công ty đang tìm kiếm các chuyên gia có thể giúp họ rút ra những hiểu biết sâu sắc và phát triển các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu này.
• Tất cả những gì bạn cần làm là cập nhật cho mình những xu hướng và công nghệ mới nhất, đồng thời trau dồi kỹ năng của mình để trở nên nổi bật trong thị trường việc làm cạnh tranh này.

Theo Báo cáo Tương lai Việc làm 2023,

• 23% công việc được dự đoán sẽ thay đổi trong 5 năm tới.
• Người sử dụng lao động dự đoán 69 triệu việc làm mới sẽ được tạo ra và 83 triệu việc làm sẽ bị xóa trong số 673 triệu việc làm phù hợp với bộ dữ liệu.
• Giảm ròng 14 triệu việc làm, tương đương 2% việc làm hiện tại.

Cơ hội trong AI

AI đang nhanh chóng chiếm lĩnh cuộc sống hàng ngày của chúng ta và biến đổi nhiều lĩnh vực, bao gồm chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, vận tải và hậu cần, đồng thời mở ra vô số cơ hội cho những người đang cố gắng thăng tiến trong sự nghiệp. Có thể hiểu được tại sao ngày càng có nhiều người quan tâm đến sự nghiệp trong lĩnh vực AI, với rất nhiều cơ hội việc làm sẵn có.

Lĩnh vực và Lĩnh vực Công nghiệp

Trí tuệ nhân tạo có vô số cơ hội trong các ngành và lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số lĩnh vực hứa hẹn nhất:

Chăm sóc sức khỏe

AI đang được sử dụng để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, giảm chi phí chăm sóc sức khỏe và tăng tốc độ khám phá thuốc. Một số vị trí được tìm thấy trong lĩnh vực AI là Nhà phân tích dữ liệu y tế, Chuyên gia tin học y tế, Nhà phân tích hỗ trợ quyết định lâm sàng, v.v.

Tài chính và ngân hàng

AI đang được sử dụng để phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình tài chính và cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa. Các nhà phân tích đầu tư, nhà giao dịch thuật toán, nhà phát triển chatbot dịch vụ khách hàng và những người khác là những ví dụ về công việc AI được tìm thấy trong ngành tài chính.

Jelvix

Bán lẻ và Thương mại điện tử

AI đang được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng và nâng cao đề xuất sản phẩm. Nhà phân tích dữ liệu khách hàng, nhà phân tích thương mại điện tử, nhà phân tích dự báo bán hàng, nhà phát triển thuật toán cá nhân hóa, v.v., là một số công việc AI có thể tìm thấy trong lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử.

AI Smartz

Giao thông vận tải và hậu cần

AI đang được sử dụng để tối ưu hóa hậu cần và cải thiện an toàn. Một số công việc AI trong ngành hậu cần và vận tải bao gồm Kỹ sư cho xe tự hành, Nhà phân tích để tối ưu hóa giao thông và Nhà phân tích để tối ưu hóa hậu cần.

Hệ thống kinh doanh USM

Triển vọng tăng trưởng tiền lương và công việc

Các chuyên gia AI đang có nhu cầu cao và mức lương của họ phản ánh điều đó. Theo báo cáo của Truth, mức lương trung bình cho một chuyên gia AI ở Mỹ là 141.609 USD mỗi năm. Một báo cáo khác của Glassdoor liệt kê Kỹ sư AI, Nhà khoa học dữ liệu và Nhà khoa học nghiên cứu AI là ba trong số 10 công việc được trả lương cao nhất ở Hoa Kỳ.

Các kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực AI

Đối với những người sở hữu kiến ​​thức và khả năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực này, sự nghiệp trong lĩnh vực AI đã nổi lên như một trong những lựa chọn hấp dẫn và hứa hẹn nhất. Bạn cần một nhóm tài năng đặc biệt kết hợp khả năng kỹ thuật, phân tích và sáng tạo để thành công trong sự nghiệp AI.

Chúng ta sẽ xem xét các khả năng cơ bản cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và cách bạn có thể trau dồi chúng để cạnh tranh trong ngành đang phát triển không ngừng này. Do đó, hãy đọc tiếp để tìm hiểu cách chuyển đổi sang AI hoặc cải thiện bộ kỹ năng hiện tại của bạn.

Kĩ năng công nghệ

• Ngôn ngữ lập trình : Chuyên gia về các ngôn ngữ như Python , R và Java là bắt buộc đối với các chuyên gia AI.
• Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các chuyên gia AI cần có khả năng thiết kế và triển khai cấu trúc dữ liệu và thuật toán hiệu quả.
• Khung học máy: Các chuyên gia AI cần có kiến ​​thức về các khung dành cho máy học, như TensorFlow và PyTorch.
• Nền tảng cho Điện toán đám mây: Các chuyên gia AI nên làm quen với các dịch vụ như AWS, Microsoft Azure và Google Cloud.

Các kĩ năng mềm

• Hợp tác và Giao tiếp: Các chuyên gia AI phải có khả năng cộng tác thành công với các nhóm chức năng chéo để có thể giải thích các khái niệm kỹ thuật phức tạp cho các bên liên quan phi kỹ thuật.
• Phân tích các vấn đề khó khăn và đưa ra các giải pháp sáng tạo: Các chuyên gia AI cần có khả năng phân tích các vấn đề phức tạp.
• Tính linh hoạt và khả năng thích ứng: Nhân viên AI phải linh hoạt vì lĩnh vực AI không ngừng phát triển với các công nghệ mới hơn.
• Đổi mới và Sáng tạo: Những người làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) phải có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp theo những cách mới lạ. Do đó, các chuyên gia AI phải có khả năng đưa ra các giải pháp mới cho các vấn đề hiện tại có thể vẫn chưa được giải quyết trong quá khứ. Họ phải sáng tạo và áp dụng các phương pháp mới hơn trong khi gặp phải bất kỳ thách thức nào trong tương lai.

Con đường học vấn và chứng chỉ

Có nhiều lộ trình giáo dục và chứng chỉ khác nhau có thể dẫn đến sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI. Bao gồm các:

Chương trình cấp bằng

Theo đuổi một chương trình cấp bằng về AI có thể cung cấp cho bạn kiến ​​thức và chuyên môn cần thiết để vượt trội trong lĩnh vực này. Nhiều trường đại học và tổ chức trên khắp thế giới đã giới thiệu các chương trình cấp bằng về AI để đáp ứng sự phổ biến ngày càng tăng của công nghệ. Các khóa học này cung cấp một chương trình giảng dạy toàn diện bao gồm nhiều chủ đề AI, chẳng hạn như rô-bốt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, v.v. Ngoài ra, vì các nhà tuyển dụng đang ngày càng tìm kiếm các chuyên gia có hiểu biết vững chắc về AI, nên việc theo đuổi bằng cấp về AI có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh trên thị trường việc làm.

• Bằng cử nhân Khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan – Bằng cử nhân khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan là điểm khởi đầu tốt cho sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về lập trình, thuật toán và cấu trúc dữ liệu tạo thành nền tảng của AI.
• Bằng thạc sĩ về AI hoặc Khoa học dữ liệu – Bằng thạc sĩ về AI hoặc Khoa học dữ liệu cung cấp kiến ​​thức chuyên sâu hơn về AI, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và người máy.
• Bằng tiến sĩ. trong AI hoặc lĩnh vực liên quan - Bằng tiến sĩ. trong AI hoặc lĩnh vực liên quan dành cho những người muốn theo đuổi sự nghiệp nghiên cứu hoặc học thuật. Nó liên quan đến nghiên cứu chuyên sâu và khám phá các công nghệ AI.

Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến

Nhu cầu về nhân viên có kỹ năng AI đang tăng lên nhanh chóng. May mắn thay, có rất nhiều chứng chỉ và khóa học trực tuyến có thể được sử dụng để giúp mọi người đạt được kiến ​​thức chuyên môn cần thiết để thành công trong lĩnh vực hấp dẫn này. Analytics Vidhya là một nguồn tài nguyên tuyệt vời nơi bạn có thể truy cập vào nhiều khóa học như vậy. Từ những người mới bắt đầu đến những người đã có kinh nghiệm, các chương trình trực tuyến này cung cấp các cơ hội học tập dễ tiếp cận và thích ứng, phù hợp với nhiều nền tảng và mức độ kinh nghiệm khác nhau.

Coursera, edX và Udacity – Các nền tảng này cung cấp nhiều khóa học trực tuyến về AI và các lĩnh vực liên quan, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và người máy. Ví dụ:

• Hợp tác với Đại học Stanford, Coursera cung cấp chương trình chứng nhận Máy học bao gồm các chủ đề bao gồm hồi quy tuyến tính và logistic, mạng lưới thần kinh và học tập không giám sát.
• Chứng chỉ chuyên nghiệp về trí tuệ nhân tạo có sẵn thông qua edX và bao gồm các dự án cơ bản về máy học, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tập trung vào học tập có giám sát và không giám sát, học sâu và triển khai mô hình, Udacity cung cấp chương trình Nanodegree về kỹ thuật máy học.

·Chứng chỉ từ Google, AWS và Microsoft – Các công ty này cung cấp nhiều chứng chỉ khác nhau về AI và máy học để có thể thể hiện kiến ​​thức chuyên môn của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Ví dụ:

• Google cung cấp chứng chỉ Kỹ sư máy học, chứng chỉ này đánh giá khả năng của ứng viên trong việc xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng cách sử dụng Google Cloud Platform.
• AWS cung cấp nhiều chứng chỉ liên quan đến machine learning, bao gồm AWS Certified Machine Learning – Chứng nhận chuyên môn và AWS Certified Data Analytics – Chứng nhận chuyên môn.

Các cuộc thi Kaggle và các dự án nguồn mở – Tham gia các cuộc thi Kaggle và đóng góp cho các dự án AI nguồn mở có thể mang lại trải nghiệm thực tế và giúp xây dựng danh mục đầu tư của bạn. Analytics Vidhya cũng chuẩn bị cho bạn những cuộc thi như vậy và cung cấp hướng dẫn cho từng bước trên con đường của bạn.

Tìm kiếm việc làm và phát triển nghề nghiệp

Sau khi bạn đã đạt được những kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết, điều quan trọng là bạn phải biết cách tìm kiếm công việc AI và thăng tiến trong sự nghiệp của mình. Một số chiến lược và nguồn lực để xem xét bao gồm:

Chiến lược tìm kiếm việc làm và tài nguyên

Dưới đây là một số nguồn lực và chiến lược được tìm kiếm có thể giúp bạn tăng cơ hội nhận được công việc mong muốn và xuất sắc trong sự nghiệp của mình:

LinkedIn và các bảng công việc khác

LinkedIn là một nền tảng tuyệt vời để tìm kiếm việc làm trong AI và các lĩnh vực liên quan. Các trang tuyển dụng khác như Glassdoor, Indeed và Monster cũng có thể giúp bạn tìm kiếm cơ hội việc làm.

Kết nối mạng và giới thiệu

Xây dựng mạng lưới chuyên nghiệp trong cộng đồng AI có thể giúp bạn khám phá các cơ hội việc làm có thể không được quảng cáo trên bảng việc làm. Giới thiệu từ những người bạn biết trong ngành cũng có thể tăng cơ hội được tuyển dụng.

Hội nghị và Sự kiện Công nghiệp

Tham dự các hội nghị và sự kiện trong ngành là một cách tuyệt vời để gặp gỡ mọi người trong cộng đồng AI và cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nhất.

10 cơ hội nghề nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực AI năm 2023

Đối với các chuyên gia đang tìm kiếm một công việc kết hợp công nghệ và đổi mới với khả năng giải quyết vấn đề và sáng tạo, AI đã mở ra một thế giới cơ hội. Với những ngành nghề mới và hấp dẫn sắp xuất hiện, năm 2023 dường như là một thời điểm thú vị cho sự nghiệp AI. Có một cái nhìn.

bàn đạp

Kỹ sư AI/Machine Learning

Đây là những bộ não đằng sau các mô hình và thuật toán tinh vi nhất hỗ trợ tự động hóa, kinh doanh thông minh và các hệ thống thông minh. Họ là những người biến dữ liệu phức tạp thành những hiểu biết hữu ích, tạo ra lợi ích cho cả doanh nghiệp và xã hội. Những cá nhân tài năng này thiết kế và cải tiến các thuật toán có thể học hỏi và thích ứng theo thời gian, cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe và tài chính.

Nhà khoa học dữ liệu

Sử dụng các kỹ thuật học máy và thống kê tiên tiến, trình hướng dẫn dữ liệu là những chuyên gia có khả năng khai thác thông tin có ý nghĩa từ các tập dữ liệu khổng lồ, phức tạp để cung cấp thông tin cho các lựa chọn kinh doanh quan trọng và nâng cao hiệu quả hoạt động. Họ có tài phát hiện các xu hướng và mô hình mà người khác có thể bỏ qua, đồng thời họ có khả năng phân tích và giao tiếp cần thiết để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích.

nhà nghiên cứu AI

Họ là những người tiên phong đang thúc đẩy lĩnh vực nghiên cứu và phát triển AI bằng cách tạo ra các thuật toán, mô hình và thiết kế kiến ​​trúc mang tính đột phá, mở ra cánh cửa cho những bước phát triển tiếp theo. Mỗi ngày, họ tìm kiếm các phương pháp mới để sử dụng AI nhằm giải quyết các vấn đề thách thức và nâng cao cuộc sống của con người, cho dù đó là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải hay tính bền vững của môi trường.

Nhà đạo đức AI

Khi AI phát triển để thâm nhập vào mọi phần trong cuộc sống của chúng ta, điều quan trọng hơn bao giờ hết là phải có các chuyên gia có thể đảm bảo rằng nó được phát triển và triển khai theo các tiêu chuẩn đạo đức và luân lý cao nhất. Các chuyên gia này chịu trách nhiệm phát hiện và giải quyết mọi vấn đề đạo đức với AI, đảm bảo rằng công nghệ này được tạo ra và áp dụng theo cách có lợi cho toàn nhân loại.

Người quản lý sản phẩm AI

Những cá nhân này là những người tiên phong trong việc phát triển các sản phẩm dựa trên AI, xác định các tính năng, kiểm soát lịch trình dự án và điều phối sản phẩm với kế hoạch kinh doanh tổng thể. Họ có sự kết hợp hiếm có giữa chuyên môn kỹ thuật và ý thức thương mại, cho phép họ phát triển các sản phẩm dựa trên AI nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng và gia tăng giá trị cho công ty.

Nhà chiến lược AI

Các chuyên gia này tạo và thực hiện các kế hoạch chiến lược để sử dụng công nghệ AI trong các doanh nghiệp và các tổ chức khác, từ đó thúc đẩy các mục tiêu và thành công chung của công ty. Họ có hiểu biết thấu đáo về trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng tiềm năng của nó, cũng như hiểu biết sâu sắc về thị trường và các yêu cầu của tổ chức mà họ làm việc. Họ sử dụng thông tin này để phát triển các kế hoạch thông minh nhằm tối đa hóa lợi thế.

Kỹ sư người máy

Khi người máy và tự động hóa phát triển nhanh chóng, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia có thể thiết kế và chế tạo rô bốt và hệ thống tự động tinh vi. Những chuyên gia này chịu trách nhiệm tạo và chế tạo robot có thể thực hiện các công việc phức tạp trong nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp.

Chuyên gia tư vấn trí tuệ nhân tạo

Các chuyên gia này đưa ra hướng dẫn và tư vấn cho các doanh nghiệp muốn áp dụng công nghệ AI. Họ đánh giá các yêu cầu kinh doanh, xác định các giải pháp tiềm năng và phát triển các chiến lược thực hiện. Họ có hiểu biết thấu đáo về công nghệ AI và các ứng dụng của chúng, đồng thời nhận thức sâu sắc về những khó khăn và cơ hội cụ thể mà khách hàng của họ gặp phải.

Kỹ sư NLP

Họ là những chuyên gia xây dựng các thuật toán và mô hình cho phép robot hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những lĩnh vực phát triển AI hấp dẫn nhất. Họ chịu trách nhiệm phát triển các chatbot đột phá, trợ lý giọng nói và các chương trình hỗ trợ AI khác có thể cách mạng hóa cách chúng ta tương tác và sử dụng công nghệ.

Huấn luyện viên AI

Các chuyên gia này chịu trách nhiệm sản xuất và thu thập các bộ dữ liệu khổng lồ, đa dạng để huấn luyện các mô hình máy học nhằm giải quyết các vấn đề thách thức một cách hiệu quả và chính xác. Họ có hiểu biết thấu đáo về khoa học dữ liệu và học máy bên cạnh sự đánh giá cao về các cơ hội và vấn đề cụ thể do các loại dữ liệu khác nhau đặt ra.

Phát triển nghề nghiệp và thăng tiến

Khi bạn đã bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực AI, điều quan trọng là phải tiếp tục trau dồi và phát triển các kỹ năng của mình để thăng tiến và duy trì sự liên quan trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số mẹo để phát triển nghề nghiệp:

Huấn luyện và Cố vấn

Hãy tìm một huấn luyện viên hoặc người cố vấn có thể đưa ra lời khuyên và hỗ trợ trong khi bạn đưa ra quyết định về sự nghiệp của mình. Hãy tìm một người có thể cung cấp hướng dẫn về cách đạt được và người có kinh nghiệm trong ngành.

Giáo dục Thường xuyên và Phát triển Kỹ năng

Ghi danh vào các khóa học và hội nghị để cập nhật những phát triển mới nhất về AI. Điều này sẽ tăng cơ hội tìm được việc làm và giữ cho bạn có tính cạnh tranh.

Cơ hội cho Lãnh đạo và Quản lý

Khi kiến ​​thức chuyên môn của bạn phát triển, hãy tìm kiếm cơ hội quản lý nhóm hoặc đảm nhận các vị trí lãnh đạo. Bạn có thể cải thiện khả năng quản lý của mình và chuẩn bị cho sự thăng tiến trong tương lai bằng cách làm điều này.

Tương lai của nghề nghiệp AI

Khi tác động của trí tuệ nhân tạo tiếp tục lan rộng khắp các doanh nghiệp và trên toàn thế giới, tương lai của nghề nghiệp AI là một chủ đề rất được quan tâm và thảo luận mang tính suy đoán. Chúng tôi có thể dự đoán việc tạo ra các lộ trình nghề nghiệp và triển vọng việc làm mới do những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ AI, một số trong đó chúng tôi thậm chí có thể không hiểu được ngay bây giờ. Đặc biệt là trong lĩnh vực đạo đức AI, những nghề nghiệp mới được dự đoán là mối lo ngại về sự lo lắng của AI cũng tăng lên cùng với việc tăng khả năng ứng dụng của nó.

AI đã thay đổi cách chúng ta sống và làm việc, và tiềm năng của nó ngày càng tăng. Nó đang định hình lại mọi thứ, từ chăm sóc sức khỏe và ngân hàng đến giao thông vận tải và giải trí.

Javatpoint

Hiểu được tương lai của sự nghiệp AI sẽ rất cần thiết cho sự thành công của bạn, cho dù bạn mới bắt đầu hành trình sự nghiệp của mình hay đang tìm cách chuyển sang một hành trình mới. Hãy cùng xem xét lĩnh vực nghề nghiệp AI hấp dẫn và những cơ hội phía trước bằng cách nhảy ngay vào. Sau đây là một số xu hướng có thể xảy ra cần chú ý:

Các mô hình và công nghệ mới nổi

Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được, máy học lượng tử và điện toán ranh giới là một số ví dụ về sự phát triển ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo. Những đổi mới này có khả năng thay đổi cách chúng ta sử dụng AI.

Cơ hội việc làm tiềm năng và vai trò công việc

Khi AI thâm nhập vào nhiều khía cạnh hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, các cơ hội việc làm và vai trò công việc mới sẽ xuất hiện. Chẳng hạn, có thể có sự gia tăng nhu cầu đối với những người hướng dẫn được tăng cường AI, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và đại diện dịch vụ khách hàng.

Tác động của AI đối với thị trường việc làm

Mặc dù AI được kỳ vọng sẽ tạo ra các cơ hội việc làm mới, nhưng nó cũng có thể tác động đến các công việc hiện có. Một số vai trò có thể trở nên tự động hóa hoặc được tăng cường bởi AI, dẫn đến sự dịch chuyển công việc. Điều quan trọng đối với các chuyên gia trong lĩnh vực này là nhận thức được những thay đổi tiềm năng này và tiếp tục phát triển các kỹ năng của họ để luôn phù hợp.

Phần kết luận

Một công việc AI thành công liên quan đến sự kết hợp giữa học tập, cải thiện khả năng của một người và kết nối mạng. Bạn có thể thiết lập cho mình thành công trong ngành công nghiệp hấp dẫn và đang phát triển nhanh chóng này bằng cách chọn con đường giáo dục phù hợp, theo kịp các xu hướng và công nghệ mới nhất, đồng thời tận dụng các khả năng phát triển nghề nghiệp.

Để khám phá thêm về lĩnh vực thú vị này, thậm chí với tư cách là một nghề nghiệp, hãy truy cập Analytics Vidhya, một nền tảng đặc biệt dành cho những người đam mê khoa học dữ liệu, máy học và trí tuệ nhân tạo. Với vô số tài nguyên, bao gồm các bài viết sâu sắc, khóa học trực tuyến, hội thảo trên web và diễn đàn cộng đồng, Analytics Vidhya mang đến trải nghiệm học tập tuyệt vời. Đặc biệt là trong khóa học được trang trí đẹp mắt của họ như chương trình AI và ML Blackbelt , bạn sẽ nhận được sự cố vấn trực tiếp tốt nhất từ ​​các chuyên gia trong ngành. Cho dù bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng của mình, thực hiện bước tiếp theo trong sự nghiệp hay dẫn đầu đối thủ, thì Analytics Vidhya là nền tảng hoàn hảo dành cho bạn.

Các câu hỏi thường gặp

Q1. Tôi cần những thông tin xác thực nào để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI?

A. Mặc dù hầu hết các công việc AI thường yêu cầu bằng cấp về khoa học máy tính hoặc chuyên ngành liên quan, nhưng vẫn có nhiều cách khác để tham gia vào ngành, chẳng hạn như tích lũy kinh nghiệm thông qua thực tập hoặc làm việc trong các dự án cá nhân. Một nền tảng vững chắc về toán học, thống kê và ngôn ngữ máy tính như Python cũng rất cần thiết.

Q2. Một số bằng cấp cần thiết cho sự nghiệp trong AI là gì?

A. Kỹ năng lập trình, kiến ​​thức về thuật toán và kỹ thuật máy học, kỹ năng phân tích dữ liệu, tư duy phản biện, khả năng sáng tạo và giao tiếp là một số đặc điểm quan trọng được đánh giá cao trong việc làm AI. Ngoài ra, điều quan trọng là phải theo kịp những phát triển gần đây nhất trong ngành và cởi mở với giáo dục thường xuyên và những đột phá về công nghệ.

Q3. Một số gợi ý để thiết lập một sự nghiệp AI thịnh vượng là gì?

A. Xây dựng một mạng lưới chuyên nghiệp mạnh mẽ, cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này, liên tục học hỏi và nâng cao kỹ năng, đồng thời phát triển sự hiểu biết vững chắc về cả khía cạnh kỹ thuật và kinh doanh là một số lời khuyên để phát triển sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI.

Nguồn bài viết: https://www.analyticsvidhya.com

#ai #artificial-intelligence 

How to Build a Successful Career in AI

In this AI tutorial we will Learn about How to Build a Successful Career in AI. 

Introduction

The world of Artificial Intelligence (AI) is a vast and exciting frontier, brimming with boundless potential for those seeking to forge a successful career. Across industries as diverse as healthcare, finance, transportation, and logistics, AI is rapidly transforming the landscape of the job market, making it an essential field to watch.

This article aims to guide you through the many opportunities and possibilities that AI holds, offering insights into the necessary skills, education, and certification to thrive. We’ll also cover job search and career development strategies, present the top 10 AI career opportunities for 2023, and take a glimpse into the future of AI careers.

Get ready to embark on a journey of discovery, where every challenge is an opportunity, and every opportunity is a chance to thrive in the world of AI.

Definition of AI

Artificial intelligence (AI) is a revolutionary technology that is altering our world, not just a trendy term. Computer systems that are capable of learning, solving problems, and making decisions—tasks that traditionally require human intelligence— are generally referred to as artificial intelligence (AI).

Applications of AI

From healthcare and banking to transportation and logistics and every industry in between, this amazing technology is driving new and creative applications.

• AI is transforming the way that medical practitioners diagnose and treat ailments, interpret medical imaging, and forecast the course of diseases.
• AI is being utilized in finance to identify fraud, evaluate creditworthiness, and improve trading tactics.
• AI is enabling autonomous vehicles, streamlining traffic, and enhancing road safety in the transportation sector.

AI is a technology that holds great promise for our future, and its applications are only beginning to be explored.

Importance of AI in Today’s Job Market

It is impossible to overestimate the significance of artificial intelligence (AI) in the job marketplace of today. Businesses and sectors are increasingly depending on AI to streamline operations, automate activities, and gain a competitive edge as technology continues to grow at an unheard-of rate.

• The ability to harness AI’s power is becoming a crucial talent for professionals in a variety of industries, and its influence on the labor market is expanding quickly.
• Machine learning jobs are in high demand right now. With the increasing amount of data available, companies are looking for professionals who can help them extract insights and develop predictive models using this data.
• All you need to do is keep yourself updated with the latest trends and technologies and hone your skills to stand out in this competitive job market.

According to the Future of Jobs Report 2023,

• 23% of jobs are predicted to change during the next five years.
• Employers anticipate 69 million new jobs to be created and 83 million to be deleted among the 673 million jobs matching the dataset.
• A net drop of 14 million jobs, or 2% of current employment.

Opportunities in AI

AI is quickly taking over our daily lives and transforming a variety of sectors, including healthcare, banking, transportation, and logistics, and it is opening up countless chances for people trying to advance their careers. It’s understandable why an increasing number of people are interested in a career in AI, given the wide range of employment opportunities available.

Industry Sectors and Domains

AI has numerous opportunities in various industries and domains. Here are some of the most promising sectors:

Healthcare

AI is being used to improve patient care, reduce healthcare costs, and speed up drug discovery. Some positions that are found in the AI sector are Medical data analyst, Health informatics specialist, Clinical decision support analyst, etc.

Finance and Banking

AI is being used to detect fraud, automate financial processes, and provide personalized financial advice. Investment analysts, algorithmic traders, customer service chatbot developers, and others are examples of AI jobs found in the finance industry.

Jelvix

Retail and eCommerce

AI is being used to personalize customer experiences, improve supply chain efficiency, and enhance product recommendations. Customer data analyst, E-commerce analyst, sales forecasting analyst, personalization algorithm developer, etc., are a few of the AI jobs that may be found in the retail and e-commerce sectors.

AI Smartz

Transportation and Logistics

AI is being used to optimize logistics and improve safety. Some of the AI jobs in the logistics and transportation industries include Engineer for autonomous vehicles, Analyst for traffic optimization, and Analyst for logistics optimization.

USM Business Systems

Salary and Job Growth Prospects

AI professionals are in high demand, and their salaries reflect that. According to a report by Indeed, the average salary for an AI professional in the US is $141,609 per year. Another report by Glassdoor lists AI Engineer, Data Scientist, and AI Research Scientist as three of the top 10 highest-paying jobs in the US.

Skills Required for a Career in AI

For people who possess the knowledge and abilities necessary to succeed in this sector, a career in AI has emerged as one of the most fascinating and promising options. You need a special set of talents that combines technical, analytical, and creative abilities to succeed in an AI career.

We’ll go over the fundamental abilities needed for a career in artificial intelligence (AI) and how you may hone them to be competitive in this constantly developing industry. Consequently, read on to learn how to transition into AI or improve your current skill set.

Technical Skills

• Programming Languages: Expertise in languages like Python, R, and Java is required for AI specialists.
• Data Structures and Algorithms: In order to handle massive amounts of data, AI experts need to be able to design and implement effective data structures and algorithms.
• Machine Learning Frameworks: AI specialists need to be knowledgeable about frameworks for machine learning, like TensorFlow and PyTorch.
• Platforms for Cloud Computing: AI experts should be familiar with services like AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud.

Soft Skills

• Collaboration and Communication: AI experts must be able to collaborate successfully with cross-functional teams to be able to explain complicated technical concepts to non-technical stakeholders.
• Analyzing Difficult Issues and Coming Up with Creative Solutions: AI specialists need to be able to analyze complex issues.
• Flexibility and Adaptability: AI workers must be flexible as the field of AI is constantly evolving with newer technologies.
• Innovation and Creativity: People working in the field of artificial intelligence (AI) must be able to solve complicated issues in novel ways. Consequently, AI specialists must be able to devise novel solutions to existing issues that may have remained unsolved in the past. They must be creative and adopt newer methodologies while encountering any future challenges.

Educational Path and Certifications

There are various educational paths and certifications that can lead to a successful career in AI. These include:

Degree Programs

Pursuing a degree program in AI can provide you with the necessary knowledge and expertise to excel in this field. Numerous universities and organizations all over the world have introduced degree programs in AI in response to the rising popularity of technology. These courses provide a thorough curriculum that covers a range of AI topics, such as robots, natural language processing, machine learning, and more. Additionally, since employers are increasingly seeking out professionals with a solid understanding of AI, pursuing a degree in AI can give you a competitive edge in the job market.

• Bachelor’s Degree in Computer Science or Related Field – A bachelor’s degree in computer science or a related field is a good starting point for a career in AI. You will learn the fundamentals of programming, algorithms, and data structures that form the basis of AI.
• Master’s Degree in AI or Data Science – A master’s degree in AI or Data Science provides more in-depth knowledge of AI, including machine learning, natural language processing, and robotics.
• Ph.D. in AI or Related Field – A Ph.D. in AI or related field is for those who want to pursue a career in research or academia. It involves in-depth research and exploration of AI technologies.

Online Courses and Certifications

The need for employees with AI skills is increasing quickly. Fortunately, there are tons of online certifications and courses that can be used to help people gain the expertise they need to succeed in this fascinating field. Analytics Vidhya is an excellent resource where you can get access to multiple such courses. From novices to experienced practitioners, these online programs provide adaptable and accessible learning opportunities that are suitable for a variety of backgrounds and experience levels.

Coursera, edX, and Udacity – These platforms offer a wide range of online courses in AI and related fields, including machine learning, natural language processing, and robotics. For instance:

• In partnership with Stanford University, Coursera provides a Machine Learning certification program that covers subjects including linear and logistic regression, neural networks, and unsupervised learning.
• A professional certificate in artificial intelligence is available through edX and includes capstone projects in machine learning, computer vision, and natural language processing.
• With a focus on supervised and unsupervised learning, deep learning, and model deployment, Udacity offers a Nanodegree program in machine learning engineering.

·Certifications from Google, AWS, and Microsoft – These companies offer various certifications in AI and machine learning that can demonstrate your expertise to potential employers. For example:

• Google offers a Machine Learning Engineer certification, which assesses the candidate’s ability to build and deploy machine learning models using the Google Cloud Platform.
• AWS offers multiple certifications related to machine learning, including the AWS Certified Machine Learning – Specialty certification and the AWS Certified Data Analytics – Specialty certification.

Kaggle competitions and open-source projects – Participating in Kaggle competitions and contributing to open-source AI projects can provide hands-on experience and help build your portfolio. Analytics Vidhya also prepares you for such competitions and provides guidance for each step of your way.

Job Search and Career Development

Once you’ve gained the necessary skills and knowledge, it’s important to know how to search for AI jobs and advance your career. Some strategies and resources to consider include:

Job Search Strategies and Resources

Below are some of the sought-after resources and strategies that can help you increase your chances of getting your desired job and excelling in your career:

LinkedIn and Other Job Boards

LinkedIn is a great platform for job searches in AI and related fields. Other job boards like Glassdoor, Indeed, and Monster can also help you find job openings.

Networking and Referrals

Building a professional network in the AI community can help you discover job openings that may not be advertised on job boards. Referrals from people you know in the industry can also increase your chances of getting hired.

Conferences and Industry Events

Attending conferences and industry events is a great way to meet people in the AI community and stay up-to-date on the latest trends and technologies.

Top 10 Career Opportunities in AI in 2023

For professionals looking for a job that combines technology and innovation with problem-solving and creativity, AI has opened up a world of opportunity. With new and intriguing professions on the horizon, 2023 seems to be an exciting moment for AI careers. Have a look.

Springboard

AI/Machine Learning Engineers

These are the brains behind the most sophisticated models and algorithms that power automation, business intelligence, and intelligent systems. They are the ones that transform complicated data into useful insights, generating benefits for both enterprises and societies. These gifted individuals design and improve algorithms that can learn and adapt over time, revolutionizing a variety of sectors, including healthcare and finance.

Data Scientists

Using cutting-edge statistical and machine learning techniques, data wizards are professionals that are able to mine meaningful information from enormous, complicated datasets in order to inform important business choices and improve operational effectiveness. They have a talent for spotting trends and patterns that others might overlook, and they have the analytical and communication abilities necessary to transform data into useful insights.

AI Researchers

They are the forerunners who are advancing the field of AI research and development by creating ground-breaking algorithms, models, and architectural designs that open the door for further developments. Every day, they look for new methods to use AI to tackle challenging issues and enhance people’s lives, whether it is in the fields of healthcare, transportation, or environmental sustainability.

AI Ethicists

As AI grows to permeate every part of our lives, it is more important than ever to have professionals who can ensure that it is developed and deployed in accordance with the highest ethical and moral standards. These experts are in charge of detecting and addressing any ethical issues with AI, making sure that the technology is created and applied in a way that benefits all of humanity.

AI Product Managers

These individuals are the trailblazers in the development of AI-based products, defining features, controlling project schedules, and coordinating the product with the overarching business plan. They have a rare blend of technical expertise and commercial sense, which allows them to develop AI-driven products that satisfy client needs and add value for the company.

AI Strategists

These experts create and carry out strategic plans for the use of AI technology in businesses and other organizations, hence promoting overall corporate goals and success. They have a thorough understanding of artificial intelligence and its potential applications, as well as a sharp understanding of the market and the requirements of the organization they work for. They employ this information to develop smart plans that maximize the advantages.

Robotic Engineers

As robotics and automation advance quickly, there is an increasing need for experts who can design and construct sophisticated robots and automated systems. These professionals are in charge of creating and building robots that can carry out complicated jobs in a variety of fields, including manufacturing, healthcare, and agriculture.

AI Consultants

These experts offer guidance and consultation to businesses looking to apply AI technologies. They evaluate business requirements, pinpoint potential solutions, and develop implementation strategies. They have a thorough understanding of AI technology and their applications and are acutely aware of the particular difficulties and opportunities that their clients face.

NLP Engineers

They are the professionals who build the algorithms and models that let robots comprehend and engage with human language. Natural Language Processing (NLP) is one of the most fascinating fields of AI development. They are in charge of developing ground-breaking chatbots, voice assistants, and other AI-powered programs that could revolutionize the way we engage with and use technology.

AI Trainers

These experts are in charge of producing and collecting enormous, diverse datasets that train machine learning models to effectively and accurately tackle challenging issues. They have a thorough understanding of data science and machine learning in addition to a great appreciation of the particular opportunities and problems posed by various types of data.

Career Development and Advancement

Once you’ve started your career in AI, it’s important to continue growing and developing your skills in order to advance and stay relevant in the field. Here are a few tips for career development:

Coaching and Mentoring

Look for a coach or mentor who can offer advice and assistance while you make decisions about your career. Look for someone who can provide guidance on how to achieve and who has experience in the industry.

Continuing Education and Skill Development

Enroll in courses and conferences to stay current on the newest developments in AI. This will increase your chances of finding employment and keep you competitive.

Opportunities for Leadership and Management

As your professional expertise grows, look for chances to manage teams or assume leadership positions. You may improve your managerial abilities and set yourself up for future advancement by doing this.

Future of AI Careers

As the impact of artificial intelligence continues to spread across businesses and around the world, the future of AI careers is a topic of great interest and speculative discussion. We may anticipate the creation of new professional routes and job prospects due to the rapid advancements in AI technology, some of which we may not even be able to fathom now. Especially in the domain of AI ethics, new careers are anticipated as the concerns of AI trepidation also increase with increasing its applicability.

AI is already changing how we live and work, and its potential is only increasing. It is reshaping everything from healthcare and banking to transportation and entertainment.

Javatpoint

Understanding the future of AI careers will be essential to your success, whether you are just beginning your career journey or seeking to switch to a new one. Let’s examine the intriguing field of AI careers and the chances that lay ahead by jumping right in. The following are a few probable trends to watch out for:

Emerging Patterns and Technologies

Explainable AI, quantum machine learning, and edge computing are a few examples of rising developments in artificial intelligence. These innovations have the potential to change how we employ AI.

Potential Job Opportunities and Job Roles

As AI permeates more aspects of our everyday life, new employment opportunities and job roles will emerge. For instance, there might be a rise in demand for AI-enhanced instructors, healthcare professionals, and customer service representatives.

Impact of AI on the Job Market

While AI is expected to create new job opportunities, it may also impact existing jobs. Some roles may become automated or augmented by AI, leading to job displacement. It’s important for professionals in the field to be aware of these potential changes and continue developing their skills in order to stay relevant.

Conclusion

A successful AI job involves a mix of learning, improving one’s abilities, and networking. You can set yourself up for success in this fascinating and quickly developing industry by choosing the appropriate educational path, keeping up with the most recent trends and technology, and taking advantage of career development possibilities.

To explore more about this exciting domain, even as a career, head over to Analytics Vidhya, an exceptional platform for data science, machine learning, and artificial intelligence enthusiasts. With a vast array of resources, including insightful articles, online courses, webinars, and community forums, Analytics Vidhya provides an unparalleled learning experience. Especially in their decorated course like the AI and ML Blackbelt program, you will get the best one-on-one mentorship from industry experts. Whether you’re looking to enhance your skills, take the next step in your career, or stay ahead of the competition, Analytics Vidhya is the perfect platform for you.

Frequently Asked Questions

Q1. What credentials do I require to begin a career in AI?

A. While most AI jobs normally require a degree in computer science or a related discipline, there are other ways to get into the industry, such as getting experience through internships or working on personal projects. A solid background in math, statistics, and computer languages like Python are also essential.

Q2. What are some essential qualifications for a career in AI?

A. Programming skills, knowledge of machine learning algorithms and techniques, data analysis skills, critical thinking, creativity, and communication abilities are some of the crucial traits that are highly prized in AI employment. Additionally, it is crucial to be abreast of the most recent developments in the industry and to be open to continuing education and technological breakthroughs.

Q3. What are some pointers for establishing a prosperous AI career?

A. Building a strong professional network, staying current on the most recent developments in the field, continuously learning and improving skills, and developing a strong understanding of both the technical and business aspects are some advice for developing a successful career in AI.

Article source: https://www.analyticsvidhya.com

#ai #artificial-intelligence 

How Artificial Intelligence and Data Mining Can Help Businesses Evolve

The integration of data mining and Artificial Intelligence (AI) is rapidly advancing and has the potential to assist businesses in developing new and innovative business models. Data mining is a process that gathers data to generate reliable insights, providing valuable information for making smarter decisions. However, careful consideration must be given to the methods used to obtain and refine this data to effectively transform it into valuable information.

When combined with AI and Machine Learning, the data mining process can reveal even more insightful information that drives business growth. Data mining focuses on finding patterns that can be used for predictive purposes, while AI has additional applications such as planning and natural language processing.

If you're wondering about the correlation between data mining and AI, and the benefits of combining both technologies, you're not alone. But don't worry, we'll help clarify any questions you may have.

What is Data Mining?

Data mining involves extracting and refining data to make it useful for analysis. This process can reveal hidden patterns and valuable insights from large data sets.

Raw data on its own lacks meaning, but by delving deeper, you can extract facts and figures to identify relevant patterns. Many organizations use data mining to understand market trends and consumer behavior, which allows them to make informed decisions, improve their products and services, and mitigate risks.

To accomplish this, data mining tools such as software, algorithms, and statistical methods are used to determine correlations or uncover new trends in data. By applying these insights, businesses and organizations can benefit and optimize their operations.

Businesses can use data mining to gather reliable information for making smarter decisions regarding their products, services, and operations. This process can also help alleviate risks, improve product security, and guess future outcomes. The data obtained through data mining is reliable and can be analyzed in-depth to predict trends and outperform the competition.

How Will It work?

Cleaning and preparing data for use is a difficult process. To accomplish this, the data mining process is typically divided into two parts. The first part is data pre-processing, which involves cleaning, integrating, selecting, and transforming data.

Pre-processing is crucial because various factors determine whether the data is useful for its intended purpose. You must determine what works and what does not, as well as whether the data is complete and accurate.

The second part is the actual data mining, which involves pattern recognition and visualization to present the mined information as practical knowledge.

Different Stages of Data Mining

When working with data, there are several steps to follow.

• First, we need to clean the data by removing any invalid or missing information.
• Then, we can integrate multiple data sources to get a complete picture.
• Next, we select the relevant data we need and transform it into a format that is suitable for analysis.
• We can then apply pattern recognition and statistical techniques, using mining algorithms to extract knowledge and identify patterns.
• Finally, we present the mined information through data visualization so that users can easily understand the insights.

Use of Cross Industry Standard Process for Data Mining

Data mining is often done using CRISP-DM, the Cross Industry Standard Process for Data Mining. This method involves six main steps. Here are the steps of the CRISP-DM Model:

Clear Business Objectives

To get the most out of your data mining project, it's important to establish clear objectives and determine what you hope to achieve. This step is simple but crucial.

Understanding Data

After obtaining the required data, it is important to examine and confirm its quality. This step involves analyzing the data's arrangement, distribution, and how different subsets relate to one another.

Preparing Data

In this stage, the data is cleaned, transformed, and certain features are selected. After that, the appropriate modeling technique is chosen.

Modeling

In this stage, we create data mining models by feeding training data into them and obtaining initial results. The three primary data mining modeling techniques used are association analysis, regression analysis, and classification and prediction.

Assessment

It's up to you to decide if the models you've chosen have achieved the desired outcomes for your business and project objectives. You'll also need to assess whether any additional adjustments are necessary or if you're prepared to move forward with deployment.

Deployment

After the final step, the model is put into action in a real-world environment, and its performance is closely observed. If necessary, a report may be created to assist your organization in making better decisions.

AI and Data Mining: Working Together

While some may think that data mining and AI are interconnected, they are actually two different technologies. We've already covered data mining, so let's take a quick look at Artificial Intelligence to gain a better understanding.

As per John McCarthy, a professor of Artificial Intelligence (AI) at Stanford University, involves creating intelligent machines and brilliant computer programs. Building an AI program needs a combination of data mining, data analytics, and machine learning. When a model is developed, you can input new data to make predictions without the need for manual repetition.

Since AI learns from experience, accurate programming can still result in inaccurate models if the data is incorrect. Therefore, it's important to have assistance in leveraging the right predictions or analytics that can impact the production cycle of data mining.

This is where Machine Learning (ML) comes in to aid the process. ML is a subset of AI that focuses on algorithms that learn from data without needing explicit programming.

Finest Data Mining Using AI-powered Data Extraction

Data mining requires high-quality and dependable data extraction. To achieve success, it's crucial to find efficient ways for AI and data mining to complement each other.

Actowiz Solutions' Automatic Extraction API is the fastest option, especially for large-scale data extraction. Our patented AI auto extraction API allows you to access open web data seamlessly.

Additionally, we will provide further examples to enhance your understanding of how AI can enhance data mining.

Identify Patterns in Bigger Data Sets

The collaboration between data mining and AI is crucial in improving your organization's data-related efforts.

By understanding the patterns and relationships hidden in large data sets, you can create models that suit your needs.

These models can then be deployed to make business projections, operational predictions, recommend new procedures, and more.

How Artificial Intelligence Can Help Data Mining: Some Examples

Finding relevant data sets that contain valuable information can be a time-consuming task for humans. However, AI can quickly scan through large amounts of data to identify datasets that are relevant.

Extracting useful information from those datasets is also a task that can be time-consuming for humans, but AI can do it quickly and efficiently.

AI algorithms can analyze the extracted information and identify patterns or trends, which would be challenging for humans to do manually.

Moreover, AI can enhance the accuracy of predictions made from data mining models by providing more accurate results based on more significant amounts of training data.

As machine learning algorithms progress, they will become better at helping us mine valuable information from big data sets.

AI and Data Mining: Use Cases

At Actowiz Solutions, we offer data extraction services that enable businesses to gain valuable insights using tools such as analytics, machine learning, data mining, and AI. These insights can benefit your business in many ways, including price intelligence, brand monitoring, and business automation.

In marketing, data mining can enhance market segmentation through analyzing customer data such as gender, age, and preferences to predict behavior and tailor personalized campaigns.

In education, using student performance’s data assists educators in predicting success levels and identify students who may require additional help.

For airlines, data mining and AI can optimize customer experience and create personalized travel experiences through analyzing flight data from trip searches, bookings, and other interactions with customers through web, social media, and call centers.

Best Practices of AI and Data Mining

To ensure stability in a building, the foundation is crucial. Similarly, it is important to clearly outline the data mining process at the outset to avoid biases that may impact the production cycle in a negative way.

Best Practices of AI and Data Mining

To effectively mine data or use AI algorithms, it is essential to identify your desired outcomes and the problems you aim to solve beforehand.

Ensuring the quality of your dataset is crucial as data mining is only as good as the data inputted. Inaccuracies, missing values, or incorrect formatting can hinder the accuracy of your results.

Don't limit yourself to a single method or approach. Experimenting with different techniques can lead to new insights and solutions.

Be aware of false positives as patterns in your data may not always be significant or accurate.

It's not enough to simply identify patterns in your data; you must also understand how decision-makers will utilize those patterns. This includes defining metrics to measure success.

To ensure accurate AI, it is vital to follow specific steps to obtain reliable data.

Follow the Given Steps While Using AI

Calculating Data Risks

Correlations between variables can introduce biases that can have a negative impact on the accuracy of data mining models. To prevent this, it's crucial to thoroughly examine all correlations and eliminate any biases that may be present.

Supervising Model Risks

Biases in data can lead to biased models. To ensure fairness, it's necessary to carefully analyze the model results and choose the best balance between performance and interpretability.

Inspecting Production

Even if the data and models have been evaluated, previously unnoticed biases can still arise during production and affect the results. Therefore, it's important to monitor model performance and flag any issues as soon as they occur to maintain optimal outcomes.

Conclusion

Utilizing artificial intelligence (AI) for data mining is a valuable tool that can identify patterns and relationships that may be challenging for humans to uncover.

Additionally, it helps filter out irrelevant data, allowing for a focus on critical information. By implementing AI-assisted data mining, organizations can save time, resources, and money by reducing the need for manual, labor-intensive tasks.

Ultimately, this powerful tool can significantly improve the efficiency and effectiveness of data mining.

In today's competitive landscape, applying data mining and AI is crucial to understanding the complexities of data and making intelligent decisions that can provide businesses with a competitive edge.

Actowiz Solutions is a leading provider of data extraction services for organizations and businesses. Contact us for all your data mining, data scraping, data extraction, mobile app scraping, or web scraping service requirements.

sources : https://www.actowizsolutions.com/how-artificial-intelligence-and-data-mining-can-help-businesses-evolve-rapidly.php

TAG : #artificial-intelligence ,

#data intelligence, 

#ai #data analytics

推出适用于 Power Platform 的 AI Builder

在本教程中，我们学习什么是 Power Platform 中的 AI（人工智能）构建器。推出适用于 Power Platform 的 AI Builder。由 Microsoft 开发的 Power Platform 是一个低代码平台，使用户能够使用各种服务和工具构建自定义业务应用程序。Power Platform 的关键组件之一是其AI（人工智能）功能，可为用户提供高级分析、自动化和聊天机器人创建功能。

以下是 Power Platform 中可用的一些人工智能服务的概述：

Power Apps AI Builder：这是一个无代码/低代码 AI 平台，使用户能够构建和训练机器学习模型以自动化流程、预测结果和识别数据模式。AI Builder 为情绪分析、表单处理、对象检测等常见场景提供预构建的 AI 模型，并能够使用 Power Apps 创建自定义模型。AI Builder 可用于分析来自各种来源（例如 SharePoint、Excel 和 Dynamics 365）的数据。

Power BI： Power BI 是一种业务分析工具，可提供数据可视化和报告功能。Power BI 结合了 AI 和机器学习技术以提供高级分析功能，例如自然语言处理、关键驱动程序分析和异常检测。Power BI 还通过 Quick Insights 和 Q&A 等功能提供基于 AI 的数据洞察。

Power Automate AI Builder： Power Automate，以前称为 Microsoft Flow，是一个工作流自动化平台，使用户能够跨各种应用程序和服务创建自动化工作流。Power Automate AI Builder 为文本分析、图像识别和表单处理等常见场景提供预构建的 AI 模型和模板。Power Automate 可用于跨各种应用程序（例如 SharePoint、Excel 和 Dynamics 365）自动化工作流。

Power Virtual Agents： Power Virtual Agents 是一个聊天机器人平台，允许用户创建自定义聊天机器人而无需任何编码技能。Power Virtual Agents 结合了自然语言处理和情绪分析等 AI 技术，以提供更智能、反应更灵敏的聊天机器人交互。Power Virtual Agents 可用于为客户服务、人力资源和 IT 支持等各种场景创建聊天机器人。

通过利用 Power Platform 中的 AI 功能，组织可以简化其业务流程，从数据中获得洞察力，并改善客户体验。Power Platform 中提供的人工智能服务使用户能够快速轻松地构建和部署人工智能模型和聊天机器人，而无需专门的人工智能或编码技能。

文章原文出处：https: //www.c-sharpcorner.com

#ai #artificial-intelligence #PowerPlatform 

Представляем AI Builder для Power Platform

В этом руководстве мы узнаем, что такое построитель ИИ (искусственного интеллекта) в Power Platform. Представляем AI Builder для Power Platform. Power Platform, разработанная Microsoft, представляет собой платформу с низким кодом, которая позволяет пользователям создавать собственные бизнес-приложения с использованием различных сервисов и инструментов. Одним из ключевых компонентов Power Platform являются возможности ИИ (искусственного интеллекта) , которые предоставляют пользователям расширенные функции аналитики, автоматизации и создания чат-ботов.

Вот обзор некоторых сервисов на базе ИИ, доступных в Power Platform:

Power Apps AI Builder: это платформа искусственного интеллекта без кода или с малым количеством кода, которая позволяет пользователям создавать и обучать модели машинного обучения для автоматизации процессов, прогнозирования результатов и выявления закономерностей в данных. AI Builder предоставляет предварительно созданные модели ИИ для распространенных сценариев, таких как анализ настроений, обработка форм, обнаружение объектов и возможность создавать пользовательские модели с помощью Power Apps. AI Builder можно использовать для анализа данных из различных источников, таких как SharePoint, Excel и Dynamics 365.

Power BI: Power BI — это инструмент бизнес-аналитики, который обеспечивает визуализацию данных и возможности создания отчетов. Power BI включает технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для предоставления расширенных аналитических возможностей, таких как обработка естественного языка, анализ ключевых факторов и обнаружение аномалий. Power BI также предоставляет анализ данных на основе ИИ с помощью таких функций, как Quick Insights и Q&A.

Power Automate AI Builder: Power Automate, ранее известная как Microsoft Flow, представляет собой платформу автоматизации рабочих процессов, которая позволяет пользователям создавать автоматизированные рабочие процессы для различных приложений и служб. Power Automate AI Builder предоставляет готовые модели и шаблоны ИИ для распространенных сценариев, таких как анализ текста, распознавание изображений и обработка форм. Power Automate можно использовать для автоматизации рабочих процессов в различных приложениях, таких как SharePoint, Excel и Dynamics 365.

Power Virtual Agents: Power Virtual Agents — это платформа чат-ботов, которая позволяет пользователям создавать собственные чат-боты, не требуя навыков программирования. Power Virtual Agents включает в себя технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка и анализ настроений, чтобы обеспечить более интеллектуальное и быстрое взаимодействие с чат-ботами. Power Virtual Agents можно использовать для создания чат-ботов для различных сценариев, таких как обслуживание клиентов, отдел кадров и ИТ-поддержка.

Используя возможности искусственного интеллекта в Power Platform, организации могут оптимизировать свои бизнес-процессы, получать ценную информацию из данных и повышать качество обслуживания клиентов. Службы на основе ИИ, доступные в Power Platform, позволяют пользователям быстро и легко создавать и развертывать модели ИИ и чат-ботов, не требуя специальных навыков ИИ или программирования.

Оригинальный источник статьи: https://www.c-sharpcorner.com

#ai #artificial-intelligence #PowerPlatform 

Trình tạo AI (Trí tuệ nhân tạo ) trong Power Platform là gì?

Trong hướng dẫn này, chúng ta tìm hiểu Trình tạo AI (Trí tuệ nhân tạo ) trong Power Platform là gì. Giới thiệu AI Builder cho Power Platform. Power Platform, do Microsoft phát triển, là một nền tảng mã thấp cho phép người dùng xây dựng các ứng dụng kinh doanh tùy chỉnh bằng nhiều dịch vụ và công cụ. Một trong những thành phần chính của Power Platform là khả năng AI (Trí tuệ nhân tạo) , cung cấp cho người dùng các tính năng phân tích, tự động hóa và tạo chatbot nâng cao.

Dưới đây là thông tin tổng quan về một số dịch vụ do AI cung cấp có sẵn trong Power Platform:

Power Apps AI Builder: Đây là nền tảng AI không mã/mã thấp cho phép người dùng xây dựng và huấn luyện các mô hình máy học để tự động hóa các quy trình, dự đoán kết quả và xác định các mẫu trong dữ liệu. AI Builder cung cấp các mô hình AI dựng sẵn cho các tình huống phổ biến như phân tích cảm tính, xử lý biểu mẫu, phát hiện đối tượng và khả năng tạo các mô hình tùy chỉnh bằng Power Apps. AI Builder có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như SharePoint, Excel và Dynamics 365.

Power BI: Power BI là một công cụ phân tích kinh doanh cung cấp khả năng báo cáo và trực quan hóa dữ liệu. Power BI kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và máy học để cung cấp các khả năng phân tích nâng cao như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích trình điều khiển chính và phát hiện sự bất thường. Power BI cũng cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu do AI cung cấp thông qua các tính năng như Thông tin chi tiết nhanh và Hỏi đáp.

Power Automate AI Builder: Power Automate, trước đây gọi là Microsoft Flow, là nền tảng tự động hóa quy trình làm việc cho phép người dùng tạo quy trình làm việc tự động trên nhiều ứng dụng và dịch vụ. Power Automate AI Builder cung cấp các mẫu và mô hình AI dựng sẵn cho các tình huống phổ biến như phân tích văn bản, nhận dạng hình ảnh và xử lý biểu mẫu. Power Automate có thể được dùng để tự động hóa quy trình công việc trên nhiều ứng dụng khác nhau như SharePoint, Excel và Dynamics 365.

Power Virtual Agents: Power Virtual Agents là một nền tảng chatbot cho phép người dùng tạo các chatbot tùy chỉnh mà không yêu cầu bất kỳ kỹ năng viết mã nào. Power Virtual Agents kết hợp các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm để cung cấp các tương tác chatbot thông minh và nhạy bén hơn. Power Virtual Agents có thể được sử dụng để tạo chatbot cho các tình huống khác nhau như dịch vụ khách hàng, nhân sự và hỗ trợ CNTT.

Bằng cách tận dụng các khả năng AI trong Power Platform, các tổ chức có thể hợp lý hóa các quy trình kinh doanh của mình, thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các dịch vụ do AI cung cấp có sẵn trong Power Platform cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình AI cũng như chatbot một cách nhanh chóng và dễ dàng mà không yêu cầu các kỹ năng viết mã hoặc AI chuyên biệt.

Nguồn bài viết gốc tại: https://www.c-sharpcorner.com

#ai #artificial-intelligence  #powerplatform 

Introducing AI Builder for Power Platform

In this tutorial, we learn What is AI (Artificial Intelligence ) builder in Power Platform. Introducing AI Builder for Power Platform. The Power Platform, developed by Microsoft, is a low-code platform that enables users to build custom business applications using a variety of services and tools. One of the key components of the Power Platform is its AI (Artificial Intelligence) capabilities, which provide users with advanced analytics, automation, and chatbot creation features.

Here is an overview of some of the AI-powered services available in the Power Platform:

Power Apps AI Builder: This is a no-code/low-code AI platform that enables users to build and train machine learning models to automate processes, predict outcomes, and identify patterns in data. AI Builder provides pre-built AI models for common scenarios such as sentiment analysis, form processing, object detection, and the ability to create custom models using Power Apps. AI Builder can be used to analyze data from various sources such as SharePoint, Excel, and Dynamics 365.

Power BI: Power BI is a business analytics tool that provides data visualization and reporting capabilities. Power BI incorporates AI and machine learning technologies to provide advanced analytics capabilities such as natural language processing, key driver analysis, and anomaly detection. Power BI also provides AI-powered data insights through features such as Quick Insights and Q&A.

Power Automate AI Builder: Power Automate, formerly known as Microsoft Flow, is a workflow automation platform that enables users to create automated workflows across various applications and services. Power Automate AI Builder provides pre-built AI models and templates for common scenarios such as text analytics, image recognition, and form processing. Power Automate can be used to automate workflows across various applications such as SharePoint, Excel, and Dynamics 365.

Power Virtual Agents: Power Virtual Agents is a chatbot platform that allows users to create custom chatbots without requiring any coding skills. Power Virtual Agents incorporates AI technologies such as natural language processing and sentiment analysis to provide more intelligent and responsive chatbot interactions. Power Virtual Agents can be used to create chatbots for various scenarios such as customer service, HR, and IT support.

By leveraging AI capabilities within the Power Platform, organizations can streamline their business processes, gain insights from data, and improve customer experiences. The AI-powered services available in the Power Platform enable users to build and deploy AI models and chatbots quickly and easily without requiring specialized AI or coding skills.

Original article source at: https://www.c-sharpcorner.com

#ai #artificial-intelligence #PowerPlatform 

Boost Your Development Experience with 13 Essential AI extensions for VS Code

Visual Studio Code is one of the most popular code editors among developers, and its vast library of extensions makes it an even more powerful tool for programming. With the growing popularity of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), many developers are turning to VS Code to build and train their AI models.

In this article, we will explore 13 essential AI extensions for VS Code that can help you work more efficiently with AI and ML. These extensions offer a wide range of features, from code completion and debugging to model visualization and deployment.

#vscode #artificial-intelligence #web-development 

人工智能导师

本人工智能教程提供有关人工智能概念的基础和中级信息。它旨在帮助学生和专业人士入门。在本指南中，我们将重点关注人工智能。如果您想了解有关机器学习的更多信息，可以查看这份完整的机器学习初学者指南。

在本 AI 指南中，我们将涵盖各种概念，例如 AI 的含义、AI 的级别、AI 的重要性、它的各种应用、AI 的未来等。

通常，要从事 AI 工作，您需要有丰富的经验。因此，我们还将讨论与人工智能相关的各种职位简介，并最终帮助您获得相关经验。在进入人工智能领域之前，你不需要有特定的经验，因为你可以学习和掌握必要的技能。虽然数据科学、人工智能 (AI) 和机器学习这些术语指的是同一领域并且相互关联，但它们具有特定的应用和含义。简单来说，人工智能就是让机器通过复制人类的智能来得出结论。由于 AI 过程的主要目的是教会机器如何体验，因此提供准确的信息和自我调节的能力非常重要。

什么是人工智能？

这个问题的答案取决于你问谁。对技术知识一知半解的外行会将其与机器人技术联系起来。如果你向 AI 研究人员询问人工智能，他会告诉你这是一组算法，无需明确指示即可产生结果。两个答案都是正确的。综上所述，我们可以说人工智能：

• 人类创造的有情众生。
• 可以在没有明确指示的情况下智能地执行任务。
• 理性和人道地思考和行动的能力。

人工智能的核心是计算机科学领域，其目标是在机器中创造或再现人类智能。但是是什么让机器变得智能呢？许多人工智能系统都支持机器学习和深度学习算法。人工智能在不断发展，过去被认为是人工智能的一部分，现在可以简单地看作是计算机的一项功能。例如，计算机以前可以被认为是人工智能的一部分。这现在被认为是一个简单的功能。同样，AI也有几个层次，我们来了解一下。

为什么人工智能很重要？

人工智能的目的是支持人类的能力，帮助我们做出具有深远影响的创新决策。从技术角度来看，这是人工智能的主要目标。当我们从更哲学的角度看待人工智能的重要性时，我们可以说它可以帮助人们过上更有意义的生活，而无需努力工作。人工智能还可以帮助管理由个人、公司、州和国家组成的复杂网络，这些网络相互关联，以造福全人类的方式运作。

今天，人工智能被用于我们数千年来发明的所有不同工具和方法中，以简化人类的工作并帮助我们做出决策。人工智能就是这样一种创新，它将帮助我们发明更多创新工具和服务，通过消除冲突、不平等和人类苦难，以指数方式改变我们的生活方式。

我们离这个结果还很远。但这可能会在未来发生。目前，人工智能主要被公司用来提高流程效率，自动化资源密集型任务，并为我们提供数据驱动的业务预测。如您所见，人工智能对我们来说意义重大。它在世界上创造了新的机会，帮助我们提高生产力等等。 

人工智能的历史

有感觉的生物体的概念由来已久，现在已经进入许多行业，例如教育、汽车、银行和金融中的人工智能、基于人工智能的医疗保健等。古希腊人有神话中国和埃及工程师制造机器时关于机器人的故事。然而，现代人工智能的起源可以追溯到古典哲学家试图将人类思想描述为符号系统的时代。在 20 世纪 40 年代和 50 年代之间，许多来自不同领域的科学家讨论了创造人造大脑的可能性。这导致了人工智能研究领域的出现，该领域于 1956 年在新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院的一次会议上作为一门学科成立。这个词是由约翰麦卡锡创造的，他现在被认为是人工智能之父。

尽管数十年来全球范围内的努力资金充足，但科学家们发现在机器中创造智能极其困难。在 70 年代和 90 年代之间，科学家面临严重缺乏人工智能研究的资金。这些年被称为“人工智能冬天”。然而，在 20 世纪 90 年代后期，美国企业再次对人工智能产生了兴趣。此外，日本政府还启动了开发第五代计算机的计划，以发展人工智能。最后，在 1997 年，IBM 的深蓝击败了第一台计算机，击败了国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫。

随着人工智能及其技术的不断发展——主要是通过计算机硬件的改进——公司和政府已经开始在其他狭窄领域成功地使用它的方法。在过去的 15 年里，亚马逊、谷歌、百度和许多其他公司已经能够利用人工智能技术产生巨大的商业利益。AI 现在已内置到我们使用的许多在线服务中。因此，技术不仅在每个行业都发挥着重要作用，而且还决定着股票市场的很大一部分。 

目前，人工智能分为通用人工智能、狭义人工智能、超人工智能等子领域，我们将在本文中详细讨论。我们还将讨论 AI 和 AGI 之间的区别。

人工智能等级

人工智能可以分为三个主要层次：

1. 狭义人工智能
2. 通用人工智能
3. 超级人工智能

人工智能 (AI)

微妙的人工智能，也称为微妙的人工智能或弱人工智能，是面向目标的，旨在执行个人任务。虽然这些机器被认为是智能的，但它们的运行低于最低限度，因此被称为弱人工智能。不要模仿人的思维；根据某些参数刺激人类行为。狭义 AI 使用 NLP 或自然语言处理来完成任务。这体现在聊天机器人和语音识别系统（如 Siri）等技术中。使用深度学习可以让您自定义用户体验，例如存储数据的虚拟助手，以帮助您改善未来的体验。 

弱人工智能或狭义人工智能的例子：

1. Siri、Alexa、Cortana
2. IBM沃森
3. 无人车
4. 人脸识别软件
5. 电子邮件垃圾邮件过滤器 
6. 预测工具 

通用人工智能 (AGI)

通用人工智能也称为强人工智能或深度人工智能，是指机器可以模仿人类智能，同时展示应用其智能解决问题的能力的概念。科学家还没有达到这种智能水平。在达到这种智能水平之前，必须进行重要的研究。科学家们必须弄清楚机器是如何通过编程一套认知技能来变得有意识的。深度人工智能的一些特性

• 认出
• 错过 
• 假设检验 
• 想像力
• 相同的
• 默示

很难预测强大的 AI 是否会在不久的将来继续发展，但随着面部和语音识别继续取得进步，我们预计 AI 也能发展到这个水平的可能性很小。 

人工超级智能 (ASI)

目前，超级智能只是一个假设的概念。人们认为将来有可能发展出这样的人工智能，但在当今世界并不存在。超级智能可以称为机器超越人类能力并具有自我意识的水平。这个概念激发了多部科幻电影和小说的灵感，在这些电影和小说中，能够发展自己的情感和感受的机器人可以主宰人类本身。它可以产生自己的情绪，并且假设在艺术、体育、数学、科学等方面优于人类。超级智能的决策能力将超过人类。我们还不知道人工超级智能的概念，它的后果是不可预测的， 

现在让我们了解弱人工智能和强人工智能之间的区别。 

人工智能应用

今天，人工智能已经为许多不同的行业和领域铺平了道路。从游戏到医疗保健，人工智能的应用显着增加。您是否知道谷歌地图和面部识别应用程序（如 iPhone 上的应用程序）使用人工智能技术工作？人工智能无处不在，它比我们想象的更成为我们日常生活的一部分。如果你想深入了解人工智能，可以参加Great Learning开设的PGP机器学习和人工智能课程。下面是人工智能的一些应用。

2020 年最佳人工智能应用

1. 基于谷歌人工智能的预测（谷歌地图）
2. 共享应用程序（Uber、Lyft）
3. 商业航班上的人工智能自动驾驶仪
4. 垃圾邮件过滤器
5. 抄袭检查工具和工具
6. 人脸识别
7. 搜索建议
8. 语音转文字功能
9. 智能个人助理（Siri、Alexa）
10. 欺诈保护和预防

现在我们知道了，这些就是人工智能的应用。让我们更详细地研究它们。谷歌正在与 DeepMind 合作，以提高流量预测的准确性。借助历史交通数据和实时数据，他们可以使用人工智能技术和机器学习算法做出准确的预测。智能个人助理，可以根据我们给出的命令执行任务。它是一个软件代理，可以执行发送消息、搜索谷歌、录制语音笔记、聊天机器人等任务。 

人工智能的目的

到现在为止，您已经了解 AI 的含义、AI 的不同级别及其应用。但是人工智能的目的是什么？我们打算用人工智能实现什么结果？总体目标是让机器和计算机智能地学习和工作。以下是其他一些 AI 目标：

1.解决问题。研究人员已经开发出可以模仿人们在解决难题时使用的分步过程的算法。在 80 年代后期和 90 年代，研究达到了开发处理不完整或不准确信息的方法的阶段。但是对于复杂的任务，需要巨大的计算资源和存储能力。因此，寻找解决问题的高效算法是人工智能的目标之一。

2. 知识表示：机器有望解决需要广泛知识的问题。因此，知识表示是人工智能的核心。人工智能代表对象、属性、事件、因果等。 

3. 规划。人工智能的目标之一是设定合理的目标并实现这些目标。可以预测行动将如何影响变化以及可用的选项。人工智能代理将不得不评估环境并做出适当的预测。这就是为什么规划很重要并且可以被视为 AI 的目标。 

4.培训。机器学习是人工智能的基本概念之一，它研究的是随着时间的推移不断改进的计算机算法。有不同类型的 ML。最著名的类型是无监督机器学习和监督机器学习。要了解有关这些概念的更多信息，您可以阅读我们关于机器学习的含义及其工作原理的博客。 

5. 社会智能：情感计算基本上是对可以解释、感知和处理人类努力的系统的研究。它是计算机科学、心理学和认知科学的融合。社交智能是 AI 的另一个目标，因为在创建算法之前了解这些领域很重要。 

因此，人工智能的总体目标是创造能够实现上述目标的技术，创造出能够帮助我们提高生产力、更快做出决策、提高生产力和安全性的智能机器。 

人工智能领域职位空缺

根据 Truth 的说法，在过去三年中，对人工智能技能的需求增加了一倍多。人工智能职位发布增加了 119%。今天，训练图像处理算法的任务可以在几分钟内完成，而几年前这项任务需要几个小时。当我们将市场上合格专业人员的数量与可用职位空缺数量进行比较时，我们注意到人工智能领域的合格专家短缺。

贝叶斯网络、神经网络、计算机科学（包括编程语言知识）、物理学、机器人学、微积分和统计概念是在从事 AI 职业之前需要掌握的一些技能。如果你想在 AI 领域开创一番事业，你应该了解各种可用的角色。让我们仔细看看 AI 世界中的不同工作角色，以及每个角色需要具备哪些技能。 

1.机器学习工程师

如果你有数据科学或应用研究的背景，那么机器学习工程师的角色很适合你。您必须展示对各种编程语言的理解，例如 Python、Java。在处理庞大的数据集时，了解预测模型并使用自然语言处理会很有帮助。熟悉 IntelliJ 和 Eclipse 等软件开发 IDE 工具将帮助您提升机器学习工程师的职业生涯。您将主要负责创建和管理各种机器学习项目，以及其他职责。

作为机器学习工程师，您的平均年薪为 114,856 美元。公司正在寻找具有该领域硕士学位并深入了解机器学习、Java、Python 和 Scala 概念的合格人员。要求因公司而异，但分析和云应用技能被认为是一个优势。 

2.数据科学家 

作为数据科学家，您的职责包括使用预测分析和机器学习工具收集、分析和解释大型复杂数据集。数据科学家还负责开发算法来收集和清理数据以供进一步分析和解释。数据科学家的平均年薪为 120,931 美元，所需技能如下： 

• 蜂巢
• Hadoop通用名称
• 地图减少
• 猪肉
• 火花
• Python
• 比率
• 数据库 

所需技能可能因公司和您的经验水平而异。大多数招聘公司都在寻找数据科学或计算机科学的硕士或博士学位。如果您是一名数据科学家并想成为一名人工智能开发人员，那么您将受益于拥有计算机科学学位。您必须能够理解非结构化数据并具有良好的分析和沟通能力。当你努力将你的发现传达给商业领袖时，这些技能是必不可少的。 

3.商业智能开发人员 

如果你正在考虑 AI 领域的各种职位，包括商业智能 (BI) Developer 的职位。这个角色的目的是分析复杂的数据集，帮助我们识别业务和市场趋势。商业智能开发人员的年薪中位数为 92,278 美元。BI 开发人员负责在云数据平台上设计、建模和维护复杂数据。如果您想成为一名 BI 开发人员，您必须具备扎实的技术和分析技能。

出色的沟通技巧很重要，因为您将致力于与非技术同事沟通解决方案。您还必须展示解决问题的能力。作为一般规则，BI 开发人员必须拥有任何相关领域的学士学位，工作经验也会为你赢得加分。该证书非常受欢迎，被认为是一种额外的品质。BI 开发人员所需的技能包括数据挖掘、SQL 查询、SQL Server Reporting Services、BI 技术和数据仓库设计。 

4. 研究员 

研究科学家是人工智能领域最好的工作之一。您必须是许多领域的专家，例如数学、深度学习、机器学习和计算统计。考生应具备足够的计算机感知、图形建模、强化学习和NLP知识。与数据科学家一样，研究科学家必须拥有计算机科学硕士或博士学位。年薪中位数为 99,809 美元。大多数公司都在寻找对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深刻理解的人。 

5. 大数据工程师/架构师 

大数据工程师/架构师是所有 AI 角色中薪酬最高的工作。大数据工程师/架构师的年薪中位数为 151,307 美元。它们在允许业务系统交互和收集数据的生态系统的开发中发挥着关键作用。与数据科学家不同，大数据架构师的任务是在 Spark 和Hadoop等平台上规划、设计和开发高效的大数据环境。公司通常在寻找具有 C++、Java、 Python和 Scala经验的人。 

数据挖掘、数据可视化和数据迁移技能是一个额外的优势。另一个奖励是数学或与计算机科学相关的任何其他领域的博士学位。

人工智能的优势

与世界上的大多数事物一样，人工智能有其优点和缺点。首先，让我们看看人工智能的好处，以及它如何让我们的生活比过去更轻松。 

• 减少人为因素
• 24×7 可用
• 帮助重复性工作
• 数字支持 
• 更快地做出决定
• 理性决策者
• 医疗应用
• 提高安全性
• 有效沟通

让我们来看看上面提到的每一点。 

1.减少人为因素

在 AI 模型中做出的所有决策都是在应用一组算法后从先前收集的信息中得出的。这使得可以减少错误的数量并且可以以更高的准确度提高准确度。在一个人执行任何任务的情况下，总是有很小的错误概率。由于我们有能力犯错误，因此最好通过 AI 使用程序和算法，因为它们可以减少犯错误的可能性。 

2. 24x7 可用

具有人工智能的模型旨在全天候工作，不会受到干扰和无聊。与每天可以工作 6 到 8 小时的普通人相比，这明显提高了工作效率。人们无法长时间工作，因为我们需要休息和恢复体力。因此，人工智能 24/7 全天候可用，并在更大程度上提高了效率。 

3.帮助重复性工作

人工智能可以有效地自动化常见的人工任务。它可以帮助我们变得越来越有创造力，从发送感谢信到组织或回答问题。您也可以帮助我们检查文件。一项重复性任务，例如在餐厅或工厂准备食物，可能会因为人们在长时间工作后感到疲倦或失去兴趣而变得一团糟。人工智能可以帮助我们高效无差错地完成这些重复性工作。 

4.数字支持

一些高级组织使用数字助理与用户进行交互。这有助于组织节省人员成本。组织网站上经常使用聊天机器人等数字助理来回答用户问题。它还提供流畅的操作界面和良好的用户体验。聊天机器人就是一个很好的例子。阅读此处以了解有关构建 AI 聊天机器人的更多信息。

5.更快地做出决定 

人工智能和其他技术可以帮助机器比普通人更快地做出决策。这有助于您快速完成工作。这是因为在做出决策时，人类倾向于通过情感来分析因素，而不是快速提供预编程结果的 AI 机器。

6. 理性决策

我们人类可能在技术上有所进步，但在做决定时，我们仍然让情绪支配。在某些情况下，在不屈服于情绪的情况下做出快速、高效和理性的决定是非常重要的。基于人工智能的决策是由人工智能算法驱动的，因此没有任何情绪差异的余地。支持 AI 的智能解决方案可确保效率不受影响，同时还能提高组织绩效水平。 

7.医疗应用

在人工智能的所有其他好处中，最大的应用之一是在医学领域。医生可以使用 AI 驱动的医疗应用程序评估患者的健康风险。放射外科用于以不损伤周围组织或引起其他问题的方式对肿瘤进行手术。医疗专业人员已经接受过在手术中使用 AI 的培训。它们还可以帮助有效检测和管理各种神经系统疾病并改善大脑功能。 

8. 提高安全性

随着技术的不断进步，人们更有可能出于欺诈或身份盗用等不道德的原因使用它。如果使用得当，人工智能可以成为提高我们组织安全性的重要资源。人工智能可用于保护我们的数据和财务。人工智能主要用于网络安全领域。这改变了我们保护个人数据免受网络威胁或任何类型攻击的能力。在此处继续阅读以了解人工智能在网络安全中的作用及其作用。

9.有效沟通 

来自世界不同地区的人们说着不同的语言，因此彼此之间很难沟通。当我们回顾过去时，我们会看到翻译人员如何帮助人们相互交流，如果对方不懂与我们相同的语言。如果我们使用人工智能，就不会出现这样的问题。自然语言处理允许系统将单词从一种自然语言翻译成另一种自然语言，从而消除中间人。最好的例子之一是谷歌翻译以及它是如何随着时间的推移而发展的。它现在提供了如何发音单词/句子的音频示例。从而提高我们的准确性和有效沟通的能力。

人工智能的缺点

现在我们了解了 AI 的好处，让我们来看看它的一些缺点。 

• 成本超支
• 缺乏人才
• 缺乏实用的产品。
• 软件开发缺乏标准
• 滥用的可能性
• 高度依赖机器
• 请求控制

让我们仔细看看人工智能的缺点。 

1、超额价值

人工智能模型的运行规模远大于软件开发。因此，所需资源的增长速度要快得多。这增加了运营成本。

2、人才匮乏 

人工智能仍然是一个不断增长的领域。因此，找到具备所有必要技能的专业人员并不容易。人工智能领域的工作岗位数量与该领域的熟练劳动力之间存在差距。雇用具有所有必要技能的人会增加组织的管理费用。

3、软件开发缺乏标准

AI 的真正价值在于协作，不同的 AI 系统聚集在一起形成更大、更有价值的应用程序。但人工智能软件开发缺乏标准意味着不同的系统不太可能相互“对话”。正因为如此，人工智能软件本身的开发速度缓慢且成本高昂，这继续成为人工智能发展的障碍。

4. 误用的可能性

人工智能可以做伟大的事情，在当今市场上拥有巨大的力量。不幸的是，权力越大，滥用的可能性就越大。如果人工智能的力量落入怀有不道德动机的人之手，就更有可能被滥用。

5、高度依赖机器

Siri 和 Alexa 等应用程序已经成为我们日常生活的一部分。我们严重依赖这些应用程序并从中获得支持，这降低了我们的创造力。我们越来越依赖机器，失去了学习简单技能的能力，这让我们变得更加懒惰。 

6. 监督请求

人工智能算法的使用有很多优势，并提供了高效率。但它也需要不断的支持和监督。除非我们对它们进行编程并检查它们是否正常工作，否则这些算法将无法工作。一个例子是微软的人工智能聊天机器人“Tay”。Tay 被模仿成一个通过在线聊天室学习的青少年。但由于他被编程为学习基本的会话技巧并且不知道是非对错的区别，他继续发布了由于网络骗子而导致的高度政治化和不准确的信息。

人工智能的未来

我们一直对技术变革着迷。我们目前生活在人工智能历史上最伟大的进步之中。人工智能已经成为技术上最大的进步。这不仅影响着各行各业的未来，也成为大数据、机器人、物联网等新技术的推动力。鉴于 AI 的发展速度，可以肯定的是它将在未来继续增长。因此，可以说人工智能是一个从2020年开始进入的大领域。随着人工智能及其技术的发展，该领域对合格专家的需求将会增加。

人工智能认证将使您比其他行业参与者更具优势。随着面部识别、医疗保健领域的 AI 和聊天机器人的不断发展，现在是在 AI 领域开创成功事业的最佳时机。虚拟助手已经成为我们日常生活的一部分，即使我们没有意识到这一点。特斯拉等科技巨头的自动驾驶汽车让我们得以一窥未来的面貌。还有很多东西有待发现，这仅仅是个开始。据世界经济论坛预测，到 2022 年，人工智能将创造 1.33 亿个新工作岗位。人工智能的未来当然是光明的。

一个简单的小型AI项目

在开始这个项目之前，如果您是机器学习的新手，我建议您阅读本机器学习教程。如果您了解逻辑回归算法，它也将在这个项目中帮助您。

动物园动物分类

在这个小项目中，我们将使用各种 AI 机器学习算法根据动物的特征对动物园中的动物进行分类。使用来自 Kaggle 的这个数据集，其中包括 101 只动物园动物。有 16 个具有不同特征的变量来描述动物。7种类别：哺乳动物、鸟类、爬行动物、鱼类、两栖动物、昆虫和无脊椎动物。

该数据集的目的是根据变量预测动物分类。您还可以在此处链接的下载页面上找到有关此数据集中使用的各种属性的信息。

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')

df.head()

出口：

features.remove('class_type')

features.remove('animal_name')

X = df[features].values.astype(np.float32)

Y = df.class_type

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, Y_train)

print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))

print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

输出：训练精度：1.0 测试精度：0.9215686274509803 

正如你所看到的，该模型表现非常好，在测试数据上达到了 92% 的准确率。现在，如果给定上述数据集中任何动物的属性，您可以使用上述模型对其进行排序。

关于人工智能的常见问题

• AI未来会裁员吗？

人工智能仍在开发中。人工智能有巨大的改进和进步空间，虽然可能需要进行一些改进以跟上不断变化的趋势，但人工智能不太可能在未来取代或减少工作岗位。事实上，Gartner 的研究表明，到 2025 年，人工智能工作岗位将增加到 200 万个。人工智能的引入将有助于简化组织任务。为了在瞬息万变的世界中保持相关性，您需要培养和学习这些新概念。

• 人工智能是如何工作的？

构建人工智能系统是将人类的素质和能力转化为机器并利用其处理能力超越我们自己的艰苦过程。人工智能可以建立在一组不同的组件之上，并将作为以下组件的组合发挥作用：

• 哲学
• 数学
• 经济
• 神经病学
• 拿定主意
• 计算机工程
• 控制论与控制论
• 语言学习
• 人工智能如何应用于机器人？

人工智能和机器人技术通常被认为是两个不同的事物。AI 处理程序智能，而机器人技术处理物理机器人的创建。然而，这两个概念是相互关联的。机器人技术使用 AI 和 AI 算法和技术来弥合两者之间的差距。这些机器人可以由人工智能程序控制。

• 为什么人工智能很重要？

从音乐推荐、地图导航、手机银行到防欺诈，人工智能和其他技术已经接管。人工智能很重要，原因有很多。AI 有一些好处，例如最大限度地减少人为错误、24x7 可用性、帮助重复性工作、数字支持、更快的决策制定等。

• AI中的弱方法是什么？

弱人工智能是范围有限的狭义应用。它使用监督和非监督学习来处理数据。例如：Siri、Alexa。

• 人工智能有哪些分支？

人工智能基本上可以分为六个分支。这些是机器学习、神经网络、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、认知计算。 

• 如何开始学习人工智能？

要学习人工智能，您需要具备数学、科学和计算机科学等技能。您还可以选择一些在线课程，在家中舒适地学习人工智能。

• 什么是 4 种类型的 AI？ 

 四种典型的人工智能类型是反应机器、有限记忆、心智理论和自我意识。

• 研究人工智能的基础是什么？

AI 的基础是高等数学和统计学、编程语言、机器学习和大量的耐心。要知道人工智能和机器学习包括机器学习、Python代码、计算机科学、自然语言处理、数据科学、数学、心理学、神经科学等诸多学科。

• 学习人工智能难吗？

 人工智能并不复杂；但是，系统会要求您为此留出时间。你做的项目越多，你就做得越好。除了技能，你还必须下定决心学习 AI。

人工智能教程到此结束。这是一个免费的 AIML 课程，可帮助您巩固基础。

文章原文来源： https: //www.mygreatlearning.com

#artificial-intelligence #AI 

Инструктор по искусственному интеллекту

В этом учебном пособии по искусственному интеллекту представлена ​​базовая и промежуточная информация о концепциях искусственного интеллекта. Он разработан, чтобы помочь студентам и профессионалам начать работу. В этом руководстве мы сосредоточимся на искусственном интеллекте. Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, вы можете ознакомиться с этим полным руководством для начинающих машинного обучения.

В этом руководстве по искусственному интеллекту мы рассмотрим различные концепции, такие как значение искусственного интеллекта, уровни ИИ, почему ИИ важен, его различные приложения, будущее искусственного интеллекта и т. д.

Обычно для работы в ИИ нужно иметь большой опыт. Поэтому мы также обсудим различные профили вакансий, связанные с искусственным интеллектом, и в конечном итоге поможем вам получить соответствующий опыт. Вам не нужно иметь определенный опыт, прежде чем войти в область ИИ, так как вы можете учиться и приобретать необходимые навыки. Хотя термины «Наука о данных», «Искусственный интеллект» (ИИ) и «Машинное обучение» относятся к одной и той же области и взаимосвязаны, они имеют конкретные приложения и значения. Проще говоря, искусственный интеллект призван позволить машинам делать выводы, копируя человеческий интеллект. Поскольку основной целью процессов ИИ является обучение машин опыту, важным является предоставление точной информации и способность к саморегуляции.

Что такое искусственный интеллект?

Ответ на этот вопрос будет зависеть от того, кого вы спросите. Неспециалист с поверхностными знаниями в области технологий связал бы это с робототехникой. Если вы спросите исследователя ИИ об искусственном интеллекте, он скажет вам, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты, не требуя явных инструкций для этого. Оба ответа правильные. Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект:

• Разумное существо, созданное человеком.
• Может выполнять задачи разумно без явных инструкций.
• Способность мыслить и действовать рационально и гуманно.

В основе искусственного интеллекта лежит область компьютерных наук, целью которой является создание или воспроизведение человеческого интеллекта в машинах. Но что делает машину разумной? Многие системы ИИ поддерживаются с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения . ИИ постоянно развивается, и то, что раньше считалось частью ИИ, теперь можно рассматривать просто как функцию компьютера. Например, компьютер ранее можно было считать частью ИИ. Теперь это считается простой функцией. Точно так же есть несколько уровней ИИ, давайте разберемся в них.

Почему искусственный интеллект важен?

Цель искусственного интеллекта — поддерживать человеческие возможности и помогать нам принимать передовые решения с далеко идущими последствиями. С технической точки зрения это основная цель ИИ. Когда мы рассматриваем важность ИИ с более философской точки зрения, мы можем сказать, что он может помочь людям жить более значимой жизнью без необходимости тяжело работать. ИИ также может помочь управлять сложными сетями отдельных лиц, компаний, штатов и стран, которые взаимосвязаны, чтобы функционировать таким образом, чтобы приносить пользу всему человечеству.

Сегодня искусственный интеллект используется во всех различных инструментах и ​​методах, которые мы изобрели за тысячи лет, чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать решения. Искусственный интеллект — одна из таких инноваций, которая поможет нам изобретать еще более инновационные инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят то, как мы ведем свою жизнь, устраняя конфликты, неравенство и человеческие страдания.

Нам еще далеко до этого результата. Но это может произойти в будущем. В настоящее время искусственный интеллект в основном используется компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и предоставления нам бизнес-прогнозов на основе данных. Как видите, ИИ имеет для нас много смысла. Он создает новые возможности в мире, помогая нам повышать производительность и многое другое. 

История искусственного интеллекта

Концепция разумного организма существует уже давно и теперь нашла свое применение во многих отраслях, таких как ИИ в образовании, автомобилестроении, банковском деле и финансах, здравоохранении на основе ИИ и т. д. Греки В древние времена существовали мифы о роботах, когда Китайские и египетские инженеры построили автоматы. Однако начало современного ИИ восходит к тому времени, когда классические философы пытались описать человеческую мысль как систему символов. Между 1940-ми и 50-ми годами ряд ученых из разных областей обсуждали возможность создания искусственного мозга. Это привело к появлению области исследований ИИ, основанной как академическая дисциплина в 1956 году, на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир. Слово было придумано Джоном Маккарти, которого сейчас считают отцом искусственного интеллекта.

Несмотря на хорошо финансируемые глобальные усилия, продолжавшиеся несколько десятилетий, ученые обнаружили, что создать интеллект в машинах чрезвычайно сложно. Между 1970-ми и 1990-ми годами ученые столкнулись с острой нехваткой финансирования для исследований в области ИИ. Эти годы известны как «Зима ИИ». Однако в конце 1990-х американские корпорации снова заинтересовались ИИ. Кроме того, правительство Японии также запустило план по разработке компьютеров пятого поколения для развития ИИ. Наконец, в 1997 году Deep Blue от IBM обыграл первый компьютер, победивший чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

По мере того как ИИ и его технология продолжали развиваться — в основном благодаря усовершенствованию компьютерного оборудования, — корпорации и правительства начали успешно использовать его методы в других узких областях. За последние 15 лет Amazon, Google, Baidu и многие другие компании сумели использовать технологию искусственного интеллекта для получения больших преимуществ для бизнеса. ИИ сейчас встроен во многие онлайн-сервисы, которыми мы пользуемся. В результате технологии не только играют важную роль в каждой отрасли, но и определяют большую часть фондового рынка. 

В настоящее время искусственный интеллект разделен на подобласти, такие как общий искусственный интеллект, узкий искусственный интеллект и сверхискусственный интеллект, которые мы подробно обсудим в этой статье. Мы также обсудим разницу между AI и AGI.

Уровни искусственного интеллекта

Искусственный интеллект можно разделить на три основных уровня:

1. Узкий искусственный интеллект
2. Общий искусственный интеллект
3. супер искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИА)

Тонкий искусственный интеллект, также известный как тонкий ИИ или слабый ИИ, ориентирован на достижение цели и предназначен для выполнения отдельных задач. Хотя эти машины считаются интеллектуальными, они работают ниже минимальных ограничений и поэтому называются слабым ИИ. Не подражайте человеческому разуму; стимулировать поведение человека на основе определенных параметров. Узкий ИИ использует НЛП или обработку естественного языка для выполнения задач. Это проявляется в таких технологиях, как чат-боты и системы распознавания голоса, такие как Siri. Использование глубокого обучения позволяет настраивать взаимодействие с пользователем, например виртуальный помощник, который хранит ваши данные, чтобы помочь вам улучшить работу в будущем. 

Примеры слабого или узкого ИИ:

1. Сири, Алекса, Кортана
2. IBMWatson
3. беспилотный автомобиль
4. программное обеспечение для распознавания лиц
5. Фильтр спама по электронной почте 
6. Инструмент прогноза 

Общий искусственный интеллект (AGI)

Также известный как сильный ИИ или глубокий ИИ, общий искусственный интеллект относится к концепции, согласно которой машины могут имитировать человеческий интеллект, демонстрируя при этом способность применять свой интеллект для решения проблем. Ученые еще не достигли этого уровня интеллекта. Прежде чем можно будет достичь такого уровня интеллекта, необходимо провести важные исследования. Ученым предстоит выяснить, как машины могут стать сознательными, запрограммировав набор когнитивных навыков. Некоторые свойства глубокого ИИ

• Признание
• Скучать 
• проверка гипотезы 
• воображение
• Одинаковый
• подразумеваемый

Трудно предсказать, продолжит ли мощный ИИ развиваться в ближайшем будущем, но поскольку распознавание лиц и голоса продолжает демонстрировать прогресс, есть небольшой шанс, что мы тоже ожидаем развития ИИ на этом уровне. 

Искусственный супер интеллект (ASI)

На данный момент сверхразум — это всего лишь гипотетическая концепция. Люди думают, что в будущем можно разработать такой искусственный интеллект, но в сегодняшнем мире его не существует. Сверхразум можно назвать уровнем, на котором машины превосходят человеческие возможности и обретают самосознание. Эта концепция послужила источником нескольких научно-фантастических фильмов и романов, в которых роботы, способные развивать собственные эмоции и чувства, могут доминировать над самим человечеством. Он может генерировать собственные эмоции и гипотетически превосходит людей в искусстве, спорте, математике, естественных науках и т. д. Способность сверхразума принимать решения будет выше, чем у человека. Нам до сих пор неизвестна концепция искусственного сверхразума, его последствия непредсказуемы, 

Давайте теперь поймем разницу между слабым ИИ и сильным ИИ. 

Применение искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект проложил путь для многих различных отраслей и областей. От игр до здравоохранения применение ИИ значительно увеличилось. Знаете ли вы, что Google Maps и приложения для распознавания лиц, подобные тем, что установлены на iPhone, используют для работы технологию искусственного интеллекта? ИИ окружает нас повсюду и является частью нашей повседневной жизни в большей степени, чем мы думаем. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вы можете пройти курс машинного обучения и искусственного интеллекта PGP, предлагаемый Great Learning. Вот некоторые приложения искусственного интеллекта.

Лучшие приложения искусственного интеллекта 2020 года

1. Прогнозы на основе Google AI (Google Maps)
2. Приложения для совместного использования (Uber, Lyft)
3. Автопилот с искусственным интеллектом на коммерческих рейсах
4. Спам-фильтр
5. Инструменты и средства проверки на плагиат
6. распознавание лица
7. поисковые подсказки
8. Функция преобразования голоса в текст
9. Умный персональный помощник (Siri, Alexa)
10. Защита и предотвращение мошенничества

Теперь, когда мы знаем, это области применения ИИ. Давайте разберемся в них подробнее. Google сотрудничает с DeepMind, чтобы повысить точность прогнозов трафика. С помощью исторических данных о трафике, а также данных в реальном времени они могут делать точные прогнозы с помощью технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Интеллектуальный личный помощник, который может выполнять задачи на основе данных нами команд. Это программный агент, который может выполнять такие задачи, как отправка сообщений, поиск в Google, запись голосовых заметок, чат-боты и т. д. 

Цель искусственного интеллекта

К настоящему времени вы знаете, что означает ИИ, разные уровни ИИ и их приложения. Но какова цель ИИ? Каких результатов мы намерены достичь с помощью ИИ? Общая цель состоит в том, чтобы позволить машинам и компьютерам учиться и работать разумно. Вот некоторые другие цели ИИ:

1. Решение проблем. Исследователи разработали алгоритмы, способные имитировать пошаговый процесс, используемый людьми при решении головоломки. В конце 1980-х и 1990-х годах исследования достигли стадии, когда были разработаны методы работы с неполной или недостоверной информацией. Но для сложных задач требуются огромные вычислительные ресурсы и мощность памяти. Поэтому поиск эффективных алгоритмов решения задач является одной из целей искусственного интеллекта.

2. Представление знаний: ожидается, что машины будут решать проблемы, требующие обширных знаний. Таким образом, представление знаний лежит в основе ИИ. Искусственный интеллект представляет объекты, атрибуты, события, причину и следствие и т. д. 

3. Планирование. Одной из целей ИИ является постановка разумных целей и их достижение. Можно делать прогнозы о том, как действия повлияют на изменения и какие варианты доступны. Агент ИИ должен будет оценивать окружающую среду и делать соответствующие прогнозы. Вот почему планирование важно и может рассматриваться как цель ИИ. 

4. Обучение. Одной из фундаментальных концепций ИИ, машинного обучения, является изучение компьютерных алгоритмов, которые со временем улучшаются благодаря опыту. Существуют разные типы ML. Наиболее известными типами являются неконтролируемое машинное обучение и контролируемое машинное обучение. Чтобы узнать больше об этих концепциях, вы можете прочитать наш блог о том, что означает машинное обучение и как оно работает . 

5. Социальный интеллект: аффективные вычисления — это в основном изучение систем, которые могут интерпретировать, воспринимать и обрабатывать человеческие усилия. Это слияние информатики, психологии и когнитивной науки. Социальный интеллект — еще одна цель ИИ, потому что важно понимать эти области перед созданием алгоритмов. 

Таким образом, общая цель ИИ состоит в том, чтобы создать технологии, которые могут реализовать вышеуказанные цели, и создать интеллектуальную машину, которая может помочь нам быть более продуктивными, быстрее принимать решения и повышать нашу производительность и безопасность. 

Вакансии в области искусственного интеллекта

По данным Truth, за последние три года спрос на навыки ИИ вырос более чем вдвое. Количество объявлений о вакансиях ИИ увеличилось на 119%. Сегодня задача обучения алгоритма обработки изображений может быть решена за считанные минуты, тогда как несколько лет назад эта задача выполнялась часами. Когда мы сравнили количество квалифицированных специалистов на рынке с количеством доступных вакансий, мы заметили нехватку квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

Байесовские сети, нейронные сети , информатика (включая знание языков программирования), физика, робототехника, исчисление и статистические концепции — вот некоторые из навыков, которые необходимо освоить, прежде чем погрузиться в карьеру ИИ. Если вы тот, кто хочет построить карьеру в области ИИ, вы должны знать о различных доступных ролях. Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и какими навыками нужно обладать для каждой роли. 

1. Инженер по машинному обучению

Если у вас есть опыт работы в области науки о данных или прикладных исследованиях, то вам подходит роль инженера по машинному обучению . Вы должны продемонстрировать понимание различных языков программирования, таких как Python, Java. Было бы полезно иметь представление о моделях прогнозирования и использовать обработку естественного языка при работе с огромными наборами данных. Знакомство с инструментами IDE для разработки программного обеспечения, такими как IntelliJ и Eclipse, поможет вам продвинуться по карьерной лестнице в качестве инженера по машинному обучению. Вы будете нести основную ответственность за создание и управление различными проектами машинного обучения, а также за другие обязанности.

Как инженер машинного обучения, вы будете получать среднюю годовую зарплату в размере 114 856 долларов США. Компании ищут квалифицированных специалистов со степенью магистра в данной области и глубокими знаниями в области машинного обучения, концепций Java, Python и Scala. Требования варьируются в зависимости от компании, но навыки аналитики и облачных приложений считаются плюсом. 

2. Специалист по данным 

В ваши обязанности как Data Scientist входит сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных, использование прогнозной аналитики и инструментов машинного обучения. Специалисты по данным также несут ответственность за разработку алгоритмов, позволяющих собирать и очищать данные для дальнейшего анализа и интерпретации. Средняя годовая зарплата Data Scientist составляет 120 931 доллар США, а необходимые навыки следующие: 

• улей
• HadoopGenericName
• Уменьшение карты
• Свинина
• искра
• питон
• соотношение
• SQL 

Требуемые навыки могут варьироваться в зависимости от компании и вашего уровня опыта. Большинство рекрутинговых компаний ищут степень магистра или доктора наук в области науки о данных или информатики. Если вы специалист по данным и хотите стать разработчиком искусственного интеллекта, вам будет полезно иметь ученую степень в области компьютерных наук. Вы должны уметь разбираться в неструктурированных данных и обладать хорошими аналитическими и коммуникативными навыками. Эти навыки необходимы, когда вы работаете, чтобы сообщить о своих выводах бизнес-лидерам. 

3. Разработчик бизнес-аналитики 

Если вы рассматриваете различные должности в сфере ИИ, включите должность разработчика бизнес-аналитики (BI). Цель этой роли — анализировать сложные наборы данных, которые помогают нам определять тенденции бизнеса и рынка. Средняя годовая зарплата разработчика бизнес-аналитики составляет 92 278 долларов. Разработчик BI отвечает за проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачной платформе данных. Если вы хотите работать разработчиком BI, вы должны обладать солидными техническими и аналитическими навыками.

Отличные коммуникативные навыки важны, так как вы будете работать над тем, чтобы сообщать решения нетехническим коллегам. Вы также должны демонстрировать навыки решения проблем. Как правило, BI-разработчик должен иметь степень бакалавра в любой смежной области, а опыт работы также принесет вам дополнительные баллы. Сертификат очень желателен и считается дополнительным качеством. Навыки, необходимые для разработчика BI, включают интеллектуальный анализ данных, SQL-запросы, службы отчетов SQL Server, технологию BI и проектирование хранилища данных. 

4. Научный исследователь 

Ученый-исследователь — одна из лучших профессий в области искусственного интеллекта. Вы должны быть экспертом во многих областях, таких как математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать достаточными знаниями в области компьютерного восприятия, графического моделирования, обучения с подкреплением и НЛП. Подобно специалистам по данным, ученые-исследователи должны иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов. Большинство компаний ищут человека с глубоким пониманием параллельных вычислений, распределенных вычислений, бенчмаркинга и машинного обучения. 

5. Инженер/архитектор больших данных 

Инженеры/архитекторы больших данных имеют самую высокооплачиваемую работу из всех ролей искусственного интеллекта. Средняя годовая зарплата инженера/архитектора больших данных составляет 151 307 долларов. Они играют ключевую роль в развитии экосистемы, позволяющей бизнес-системам взаимодействовать и собирать данные. В отличие от специалистов по данным, перед архитекторами больших данных стоит задача планирования, проектирования и разработки эффективных сред больших данных на таких платформах, как Spark и Hadoop . Компании часто ищут людей с опытом работы с C++, Java, Python и Scala. 

Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются дополнительным преимуществом. Еще одним бонусом будет докторская степень по математике или любой другой области, связанной с информатикой.

Преимущества искусственного интеллекта

Как и у большинства вещей в мире, у ИИ есть свои плюсы и минусы. Во-первых, давайте рассмотрим преимущества искусственного интеллекта и то, как он делает нашу жизнь проще, чем в прошлом. 

• Уменьшить человеческий фактор
• Доступен 24×7
• Помогите с повторяющейся работой
• цифровая поддержка 
• Решай быстрее
• рациональный человек, принимающий решения
• медицинское приложение
• Улучшенная безопасность
• Эффективно общаться

Давайте рассмотрим каждый из пунктов, упомянутых выше. 

1. Уменьшить человеческий фактор

Все решения, принимаемые в модели ИИ, выводятся из ранее собранной информации после применения набора алгоритмов. Это позволяет уменьшить количество ошибок и дает возможность повысить точность с более высокой степенью точности. В случае выполнения человеком какой-либо задачи всегда есть небольшая вероятность ошибки. Поскольку мы способны совершать ошибки, лучше использовать программы и алгоритмы через ИИ, так как они уменьшают вероятность совершения ошибок. 

2. Доступен 24×7

Модели с искусственным интеллектом созданы для круглосуточной работы без перерывов и скуки. По сравнению со средним человеком, который может работать от шести до восьми часов в день, это значительно более продуктивно. Люди не способны работать в течение более длительных периодов времени, потому что нам нужен отдых и время для восстановления сил. В результате ИИ доступен 24/7 и в большей степени повышает эффективность. 

3. Помогите с повторяющейся работой

Искусственный интеллект может эффективно автоматизировать обычные человеческие задачи. Это может помочь нам становиться все более и более творческими — от отправки писем с благодарностью до организации или ответов на вопросы. Вы также можете помочь нам проверить документы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устают или теряют интерес после долгого периода работы. ИИ может помочь нам эффективно и без ошибок выполнять эти повторяющиеся задачи. 

4. Цифровая поддержка

Некоторые продвинутые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями. Это помогает организации сэкономить на расходах на персонал. Цифровые помощники, такие как чат-боты, часто используются на веб-сайте организации для ответа на вопросы пользователей. Он также обеспечивает плавный операционный интерфейс и хороший пользовательский интерфейс. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о создании чат-ботов с искусственным интеллектом .

5. Принимайте решения быстрее 

ИИ, наряду с другими технологиями, может помочь машинам принимать решения быстрее, чем обычные люди. Это помогает выполнять действия быстро. Это связано с тем, что при принятии решений люди склонны анализировать факторы с помощью эмоций, в отличие от машин с искусственным интеллектом, которые быстро предоставляют заранее запрограммированные результаты.

6. Рациональное решение

Мы, люди, возможно, немного развились в технологическом отношении, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем нашим эмоциям править. В определенных ситуациях очень важно принимать быстрые, эффективные и рациональные решения, не поддаваясь эмоциям. Принятие решений на основе ИИ управляется алгоритмами ИИ и, таким образом, не оставляет места для каких-либо эмоциональных различий. Рациональные решения с помощью ИИ гарантируют, что эффективность не пострадает, а также повысят уровень производительности организации. 

7. Медицинские приложения

Среди всех других преимуществ ИИ одно из самых больших применений находится в области медицины. Врачи могут оценивать риски для здоровья пациентов с помощью медицинских приложений на основе искусственного интеллекта. Радиохирургия используется для операции на опухолях таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать других проблем. Медицинские работники прошли обучение использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь эффективно выявлять и контролировать различные неврологические расстройства и улучшать работу мозга. 

8. Улучшенная безопасность

По мере того, как технологии продолжают развиваться, более вероятно, что люди будут использовать их по неэтичным причинам, таким как мошенничество или кража личных данных. При правильном использовании ИИ может стать отличным ресурсом для повышения безопасности нашей организации. ИИ можно использовать для защиты наших данных и финансов. ИИ в основном используется в сфере кибербезопасности. Это изменило нашу способность защищать личные данные от киберугроз или атак любого рода. Читайте дальше, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает, здесь .

9. Общайтесь эффективно 

Люди из разных уголков мира говорят на разных языках и поэтому им сложно общаться друг с другом. Когда мы смотрим в прошлое, мы видим, как переводчики помогали людям общаться друг с другом, если другой не понимал того же языка, что и мы. Таких проблем не возникнет, если мы будем использовать ИИ. Обработка естественного языка позволяет системам переводить слова с одного естественного языка на другой, устраняя тем самым посредника. Одним из лучших примеров этого является Google Translate и то, как он развивался с течением времени. Теперь он предоставляет аудиопримеры того, как произносить слова/предложения. Таким образом улучшая нашу точность и способность эффективно общаться.

Недостатки искусственного интеллекта

Теперь, когда мы понимаем преимущества ИИ, давайте рассмотрим некоторые недостатки. 

• перерасход средств
• отсутствие таланта
• Отсутствие практичных продуктов.
• Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения
• Возможность неправильного использования
• Сильно зависит от машин
• Запросить контроль

Давайте подробнее рассмотрим недостатки ИИ. 

1. Превышение стоимости

Операционный масштаб модели на основе ИИ по сравнению с разработкой программного обеспечения намного больше. В результате требуемые ресурсы увеличиваются гораздо более высокими темпами. Это повышает эксплуатационные расходы.

2. Отсутствие таланта 

ИИ по-прежнему является растущей областью. Поэтому найти профессионалов, обладающих всеми необходимыми навыками, непросто. Существует разрыв между количеством рабочих мест, доступных в области ИИ, и квалифицированной рабочей силой в этой области. Наем человека, обладающего всеми необходимыми навыками, увеличит накладные расходы организации.

3. Отсутствие стандартов в разработке ПО

Настоящая ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются, чтобы сформировать более крупное и ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения для ИИ означает, что разные системы вряд ли смогут «общаться» друг с другом. Из-за этого разработка самого программного обеспечения искусственного интеллекта была медленной и дорогой, что продолжает служить препятствием для развития искусственного интеллекта.

4. Возможность неправильного использования

ИИ может творить великие дела и обладает огромной силой на сегодняшнем рынке. К сожалению, с большой силой приходит потенциал для злоупотреблений. Если сила ИИ попадает в руки кого-то с неэтичными мотивами, вероятность того, что ею будут злоупотреблять, выше.

5. Сильно зависит от машин

Такие приложения, как Siri и Alexa, стали частью нашей повседневной жизни. Мы сильно полагаемся на эти приложения и получаем от них поддержку, что снижает нашу креативность. Мы становимся все более зависимыми от машин и теряем способность обучаться простым навыкам, что делает нас ленивее. 

6. Запрос на надзор

Использование алгоритмов ИИ имеет много преимуществ и обеспечивает высокую эффективность. Но он также требует постоянной поддержки и контроля. Эти алгоритмы не могут работать, если мы их не запрограммируем и не проверим, правильно ли они работают. Примером может служить чат-бот Microsoft с искусственным интеллектом под названием «Tay». Тэй смоделирован так, чтобы говорить как подросток, обучающийся через онлайн-чаты. Но поскольку он был запрограммирован на изучение базовых разговорных навыков и не знал разницы между правильным и неправильным, он пошел дальше и разместил крайне политическую и неточную информацию из-за мошенников в Интернете.

Будущее искусственного интеллекта

Мы всегда были очарованы технологическими изменениями. В настоящее время мы живем в разгар величайших достижений в области ИИ в нашей истории. Искусственный интеллект стал самым большим достижением в области технологий. Это не только влияет на будущее всех отраслей, но и служит стимулом для новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей. Учитывая скорость развития ИИ, несомненно, он будет продолжать расти в будущем. Таким образом, можно сказать, что ИИ — это отличная область для входа с 2020 г. С развитием ИИ и его технологий спрос на квалифицированных специалистов в этой области будет расти.

Сертификация ИИ даст вам преимущество перед другими игроками отрасли. Поскольку распознавание лиц, ИИ в здравоохранении, чат-боты продолжают демонстрировать рост, сейчас самое подходящее время для построения успешной карьеры в области ИИ. Виртуальные помощники стали частью нашей повседневной жизни, даже если мы этого не осознаем. Самоуправляемые автомобили таких технологических гигантов, как Tesla, дали нам представление о том, как будет выглядеть будущее. Еще многое предстоит открыть, это только начало. По данным Всемирного экономического форума , к 2022 году с помощью искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона новых рабочих мест. Будущее ИИ, безусловно, светлое.

Простой небольшой проект искусственного интеллекта

Прежде чем перейти к проекту, я рекомендую пройти этот учебник по машинному обучению , если вы новичок в машинном обучении. Это также поможет вам в этом проекте, если вы знаете об алгоритмах логистической регрессии .

Классификация животных зоопарка

В этом небольшом проекте мы будем использовать различные алгоритмы из области машинного обучения искусственного интеллекта для классификации животных в зоопарке на основе их признаков. Используйте этот набор данных от Kaggle, который включает 101 животное из зоопарка. Существует 16 переменных с различными характеристиками для описания животных. 7 типов классов: млекопитающие, птицы, рептилии, рыбы, амфибии, насекомые и беспозвоночные.

Цель этого набора данных — предсказать классификацию животных на основе переменных. Вы также можете найти информацию о различных свойствах, используемых в этом наборе данных, на странице загрузки, ссылка на которую приведена здесь .

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')

df.head()

Выход:

features.remove('class_type')

features.remove('animal_name')

X = df[features].values.astype(np.float32)

Y = df.class_type

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, Y_train)

print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))

print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Выход: точность обучения: 1,0 точность теста: 0,9215686274509803 

Как видите, модель работала очень хорошо, достигнув точности 92% на тестовых данных. Теперь, если вам даны атрибуты любого из животных в приведенном выше наборе данных, вы можете отсортировать его с помощью приведенной выше модели.

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте

• Сократит ли ИИ рабочие места в будущем?

ИИ все еще разрабатывается. Существуют огромные возможности для улучшения и продвижения в области ИИ, и хотя некоторые улучшения могут потребоваться, чтобы не отставать от меняющихся тенденций, ИИ вряд ли заменит или сократит рабочие места в будущем. На самом деле, исследование Gartner показывает, что к 2025 году количество рабочих мест, связанных с ИИ, увеличится до 2 миллионов. Внедрение ИИ поможет упростить организационные задачи. Чтобы оставаться актуальным в постоянно меняющемся мире, вам нужно культивировать и изучать эти новые концепции.

• Как работает ИИ?

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс преобразования человеческих качеств и способностей в машину и использования ее вычислительной мощности, чтобы превзойти наши собственные. Искусственный интеллект может быть построен на разнообразном наборе компонентов и будет функционировать как комбинация:

• Философия
• математика
• экономика
• неврология
• Склад ума
• Компьютерная инженерия
• Теория управления и кибернетика
• изучение языка
• Как искусственный интеллект используется в робототехнике?

Искусственный интеллект и робототехнику часто считают двумя разными вещами. ИИ имеет дело с запрограммированным интеллектом, а робототехника связана с созданием физических роботов. Однако эти два понятия взаимосвязаны. Робототехника использует ИИ и алгоритмы и методы ИИ, чтобы преодолеть разрыв между ними. Этими роботами можно управлять с помощью программ ИИ.

• Почему искусственный интеллект важен?

От музыкальных рекомендаций, картографических указаний, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — искусственный интеллект и другие технологии взяли верх. ИИ важен по многим причинам. Есть некоторые преимущества ИИ, такие как минимизация человеческих ошибок, доступность 24×7, помощь в повторяющейся работе, цифровая поддержка, более быстрое принятие решений и т. д.

• Что такое слабый метод в ИИ?

Слабый ИИ — это узкое приложение с ограниченной областью применения. Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. Например: Сири, Алекса.

• Какие есть ветви ИИ?

Искусственный интеллект в основном можно разделить на шесть ветвей. Это машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, когнитивные вычисления. 

• Как я могу начать изучать искусственный интеллект?

Чтобы изучить искусственный интеллект, вам нужны такие навыки, как математика, естественные науки и информатика. Вы также можете выбрать некоторые онлайн-уроки и изучить искусственный интеллект, не выходя из собственного дома.

• Каковы 4 типа ИИ? 

 Четыре типичных типа искусственного интеллекта — это реактивные машины, ограниченная память, теория разума и самосознание.

• Каковы основы изучения искусственного интеллекта?

Основы искусственного интеллекта — это продвинутая математика и статистика, языки программирования, машинное обучение и много терпения. Вы должны знать, что искусственный интеллект и машинное обучение включают в себя машинное обучение, код Python, информатику, обработку естественного языка, науку о данных, математику, психологию, неврологию и многие другие дисциплины.

• Сложно ли научиться ИИ?

 Искусственный интеллект не сложен; однако вас попросят выделить на это время. Чем больше проектов вы делаете, тем лучше вы делаете. Наряду с навыками, вы должны быть полны решимости изучить ИИ.

Это подводит нас к концу учебника по искусственному интеллекту. Вот бесплатный курс AIML , который поможет вам укрепить свой фундамент.

Оригинальный источник статьи: https://www.mygreatlearning.com

#artificial-intelligence #AI 

Chuyên gia hướng dẫn trí tuệ nhân tạo

Hướng dẫn Trí tuệ nhân tạo này cung cấp thông tin cơ bản và trung cấp về các khái niệm Trí tuệ nhân tạo. Nó được thiết kế để giúp sinh viên và các chuyên gia hoàn toàn mới bắt đầu. Trong hướng dẫn này, trọng tâm của chúng tôi sẽ là trí tuệ nhân tạo, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về học máy, bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ này dành cho người mới bắt đầu học máy .

Xuyên suốt hướng dẫn về Trí tuệ nhân tạo này, chúng ta sẽ xem xét các khái niệm khác nhau như ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo, các cấp độ của AI, tại sao AI lại quan trọng, các ứng dụng khác nhau của nó, tương lai của trí tuệ nhân tạo, v.v.

Thông thường, để làm việc trong lĩnh vực AI, bạn cần phải có nhiều kinh nghiệm. Do đó, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về các hồ sơ công việc khác nhau liên quan đến trí tuệ nhân tạo và cuối cùng sẽ giúp bạn có được kinh nghiệm liên quan. Bạn không cần phải có một nền tảng cụ thể trước khi bước vào lĩnh vực AI, vì bạn có thể học và đạt được các kỹ năng cần thiết. Mặc dù các thuật ngữ Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy thuộc cùng một lĩnh vực và được kết nối với nhau, nhưng chúng có các ứng dụng và ý nghĩa cụ thể. Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích cho phép máy móc thực hiện suy luận bằng cách sao chép trí thông minh của con người. Vì mục đích chính của các quy trình AI là dạy cho máy móc kinh nghiệm, nên việc cung cấp thông tin chính xác và khả năng tự điều chỉnh là rất quan trọng.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào người bạn hỏi. Một giáo dân với kiến ​​thức thoáng qua về công nghệ sẽ liên kết nó với rô-bốt. Nếu bạn hỏi một nhà nghiên cứu AI về trí tuệ nhân tạo, họ sẽ nói với bạn rằng đó là một tập hợp các thuật toán có thể tạo ra kết quả mà không cần phải được hướng dẫn rõ ràng để làm như vậy. Cả hai câu trả lời đều đúng. Tóm lại, Trí tuệ nhân tạo là:

• Một thực thể thông minh do con người tạo ra.
• Có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh mà không cần được hướng dẫn rõ ràng.
• Có khả năng suy nghĩ và hành động hợp lý và nhân văn.

Cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo, nó là một nhánh của khoa học máy tính nhằm tạo ra hoặc tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Nhưng điều gì làm cho một cỗ máy trở nên thông minh? Nhiều hệ thống AI được hỗ trợ với sự trợ giúp của các thuật toán học máy và học sâu . AI không ngừng phát triển, những gì trước đây được coi là một phần của AI giờ đây có thể được coi chỉ là một chức năng của máy tính. Ví dụ, một máy tính trước đây có thể được coi là một phần của AI. Bây giờ nó được coi là một chức năng đơn giản. Tương tự như vậy, có một số cấp độ AI, hãy hiểu chúng.

Tại sao Trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

Mục đích của Trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ khả năng của con người và giúp chúng ta đưa ra các quyết định nâng cao với những hậu quả sâu rộng. Từ quan điểm kỹ thuật, đây là mục đích chính của AI. Khi chúng ta xem xét tầm quan trọng của AI từ góc độ triết học hơn, chúng ta có thể nói rằng nó có khả năng giúp con người sống một cuộc sống có ý nghĩa hơn mà không cần phải làm việc chăm chỉ. AI cũng có thể giúp quản lý mạng lưới phức tạp gồm các cá nhân, công ty, tiểu bang và quốc gia được kết nối với nhau để hoạt động theo những cách có lợi cho toàn nhân loại.

Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo được chia sẻ bởi tất cả các công cụ và kỹ thuật khác nhau đã được chúng ta phát minh ra trong hàng nghìn năm qua – để đơn giản hóa nỗ lực của con người và giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo là một trong những sáng tạo như vậy sẽ giúp chúng ta phát minh ra các công cụ và dịch vụ sáng tạo hơn nữa sẽ thay đổi theo cấp số nhân cách chúng ta điều hành cuộc sống của mình, loại bỏ xung đột, bất bình đẳng và đau khổ của con người.

Chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài từ kết quả đó. Nhưng nó có thể xảy ra trong tương lai. Hiện tại, Trí tuệ nhân tạo hầu hết đang được các công ty sử dụng để cải thiện hiệu quả của các quy trình của họ, tự động hóa các tác vụ sử dụng nhiều tài nguyên và đưa ra dự đoán kinh doanh dựa trên dữ liệu có sẵn cho chúng tôi. Như bạn có thể thấy, AI có ý nghĩa đối với chúng ta theo nhiều cách. Nó đang tạo ra những cơ hội mới trên thế giới, giúp chúng tôi cải thiện năng suất và hơn thế nữa. 

Lịch sử Trí tuệ nhân tạo

Khái niệm về sinh vật thông minh đã xuất hiện từ lâu và hiện đã tìm được đường vào nhiều ngành công nghiệp như AI trong giáo dục, ô tô, tài chính ngân hàng, chăm sóc sức khỏe do AI cung cấp, v.v. Người Hy Lạp cổ đại có những huyền thoại về người máy khi các kỹ sư Trung Quốc và người Ai Cập chế tạo máy tự động. Tuy nhiên, sự khởi đầu của AI hiện đại bắt nguồn từ thời điểm các nhà triết học cổ điển cố gắng mô tả suy nghĩ của con người như một hệ thống biểu tượng. Giữa những năm 1940 và 50, một số nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực khác nhau đã thảo luận về khả năng tạo ra một bộ não nhân tạo. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của lĩnh vực nghiên cứu AI – được thành lập như một ngành học thuật vào năm 1956 – tại một hội nghị ở Đại học Dartmouth ở Hanover, New Hampshire. Từ này được đặt ra bởi John McCarthy, hiện được coi là cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo.

Bất chấp nỗ lực toàn cầu được tài trợ tốt kéo dài vài thập kỷ, các nhà khoa học nhận thấy việc tạo ra trí thông minh trong máy móc là vô cùng khó khăn. Giữa những năm 1970 và 1990, các nhà khoa học phải đối mặt với tình trạng thiếu kinh phí nghiêm trọng cho nghiên cứu AI. Những năm này được gọi là 'Mùa đông AI'. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1990, các tập đoàn Mỹ lại bắt đầu quan tâm đến AI. Ngoài ra, chính phủ Nhật Bản cũng đã đưa ra kế hoạch phát triển máy tính thế hệ thứ năm để phục vụ cho sự tiến bộ của AI. Cuối cùng, vào năm 1997, Deep Blue của IBM đã đánh bại máy tính đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov.

Khi AI và công nghệ của nó tiếp tục phát triển - phần lớn là do những cải tiến về phần cứng máy tính, các tập đoàn và chính phủ cũng bắt đầu sử dụng thành công các phương pháp của nó trong các lĩnh vực hẹp khác. Trong 15 năm qua, Amazon, Google, Baidu và nhiều công ty khác đã xoay sở để tận dụng công nghệ AI để mang lại lợi thế kinh doanh to lớn. AI hiện được nhúng trong nhiều dịch vụ trực tuyến mà chúng ta sử dụng. Kết quả là, công nghệ không chỉ đóng một vai trò quan trọng trong mọi ngành công nghiệp mà còn thúc đẩy một phần lớn thị trường chứng khoán. 

Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo được chia thành các miền phụ như Trí tuệ nhân tạo chung, Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ siêu nhân tạo, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết trong bài viết này. Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về sự khác biệt giữa AI và AGI.

Các cấp độ của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành ba cấp độ chính:

1. Trí tuệ nhân tạo hẹp
2. Trí tuệ nhân tạo chung
3. siêu trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo thu hẹp (ANI)

Còn được gọi là AI mỏng hoặc AI yếu, trí tuệ nhân tạo mỏng hướng đến mục tiêu và được thiết kế để thực hiện các tác vụ đơn lẻ. Mặc dù những cỗ máy này được coi là thông minh, nhưng chúng hoạt động dưới những giới hạn tối thiểu và do đó được gọi là AI yếu. Không bắt chước trí thông minh của con người; kích thích hành vi của con người dựa trên các thông số nhất định. AI thu hẹp sử dụng NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các tác vụ. Điều này thể hiện rõ trong các công nghệ như chatbot và hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri. Việc sử dụng học sâu cho phép bạn tùy chỉnh trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như trợ lý ảo lưu trữ dữ liệu của bạn để giúp bạn có trải nghiệm tốt hơn trong tương lai. 

Ví dụ về AI yếu hoặc hẹp:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBMWatson
3. ô tô tự lái
4. phần mềm nhận dạng khuôn mặt
5. Bộ lọc thư rác email 
6. Công cụ dự báo 

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI)

Còn được gọi là AI mạnh hoặc AI sâu, trí tuệ tổng quát nhân tạo đề cập đến khái niệm theo đó máy móc có thể bắt chước trí thông minh của con người đồng thời thể hiện khả năng áp dụng trí thông minh của chúng để giải quyết vấn đề. Các nhà khoa học vẫn chưa đạt đến mức độ thông minh này. Nghiên cứu quan trọng cần phải được thực hiện trước khi có thể đạt được mức độ thông minh này. Các nhà khoa học sẽ phải tìm ra cách thức mà máy móc có thể trở nên có ý thức bằng cách lập trình một tập hợp các kỹ năng nhận thức. Một số thuộc tính của deep AI là

• Sự công nhận
• Nhớ 
• giả thuyết thử nghiệm 
• trí tưởng tượng
• Sự giống nhau
• ngụ ý

Thật khó để dự đoán liệu AI mạnh mẽ có tiếp tục phát triển hay không trong tương lai gần, nhưng với khả năng nhận dạng giọng nói và khuôn mặt liên tục cho thấy những tiến bộ, có một khả năng mong manh là chúng ta cũng mong đợi sự phát triển ở cấp độ AI này. 

Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)

Hiện tại, siêu trí tuệ chỉ là một khái niệm giả thuyết. Mọi người cho rằng có thể phát triển trí thông minh nhân tạo như vậy trong tương lai, nhưng nó không tồn tại trong thế giới ngày nay. Siêu trí tuệ có thể được gọi là cấp độ mà máy móc vượt qua khả năng của con người và trở nên tự nhận thức. Khái niệm này đã là nguồn gốc của một số bộ phim và tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, trong đó những người máy có khả năng phát triển cảm xúc và cảm xúc của mình có thể thống trị chính loài người. Nó có thể tạo ra cảm xúc của riêng mình và theo giả thuyết là giỏi hơn con người về nghệ thuật, thể thao, toán học, khoa học, v.v. Năng lực ra quyết định của một siêu trí tuệ sẽ lớn hơn của con người. Khái niệm siêu trí tuệ nhân tạo vẫn chưa được biết đến với chúng ta, hậu quả của nó không thể đoán được, 

Bây giờ chúng ta hãy hiểu sự khác biệt giữa AI yếu và AI mạnh. 

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo đã mở đường cho nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau ngày nay. Từ chơi game đến chăm sóc sức khỏe, ứng dụng của AI đã tăng lên rất nhiều. Bạn có biết rằng các ứng dụng Google Maps và nhận dạng khuôn mặt như trên iPhone đều sử dụng công nghệ AI để hoạt động? AI ở xung quanh chúng ta và là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta nhiều hơn những gì chúng ta nhận ra. Nếu muốn tìm hiểu thêm về AI, bạn có thể tham gia Khóa học Máy học và Trí tuệ nhân tạo PGP do Great Learning cung cấp. Dưới đây là một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tốt nhất năm 2020

1. Dự báo do Google AI cung cấp (Google Maps)
2. Ứng dụng chia sẻ chuyến đi (Uber, Lyft)
3. AI lái tự động trên các chuyến bay thương mại
4. Bộ lọc thư rác
5. Công cụ và công cụ kiểm tra đạo văn
6. nhận dạng khuôn mặt
7. đề xuất tìm kiếm
8. Tính năng chuyển giọng nói thành văn bản
9. Trợ lý cá nhân thông minh (Siri, Alexa)
10. Bảo vệ và ngăn chặn gian lận

Bây giờ chúng ta đã biết, đây là những lĩnh vực áp dụng AI. Hãy hiểu chúng chi tiết hơn. Google đã hợp tác với DeepMind để cải thiện độ chính xác của dự đoán lưu lượng truy cập. Với sự trợ giúp của dữ liệu lưu lượng truy cập lịch sử cũng như dữ liệu trực tiếp, họ có thể đưa ra dự đoán chính xác thông qua công nghệ AI và thuật toán máy học. Một trợ lý cá nhân thông minh có thể thực hiện các tác vụ dựa trên các lệnh do chúng tôi đưa ra. Nó là một tác nhân phần mềm và có thể thực hiện các tác vụ như gửi tin nhắn, thực hiện tìm kiếm trên Google, ghi lại ghi chú thoại, chatbot, v.v. 

Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo

Đến giờ, bạn đã biết AI nghĩa là gì, các cấp độ khác nhau của AI và ứng dụng của chúng. Nhưng mục tiêu của AI là gì? Kết quả chúng ta dự định đạt được thông qua AI là gì? Mục tiêu tổng thể là cho phép máy móc và máy tính học hỏi và hoạt động một cách thông minh. Một số mục tiêu AI khác như sau:

1. Giải quyết vấn đề: Các nhà nghiên cứu đã phát triển các thuật toán có khả năng bắt chước quy trình từng bước mà con người sử dụng khi giải một câu đố. Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu đã đạt đến giai đoạn mà các phương pháp được phát triển để xử lý thông tin không đầy đủ hoặc không chắc chắn. Nhưng đối với những bài toán khó, cần có tài nguyên tính toán và sức mạnh bộ nhớ rất lớn. Vì vậy, việc tìm kiếm các thuật toán giải quyết vấn đề hiệu quả là một trong những mục tiêu của trí tuệ nhân tạo.

2. Biểu diễn tri thức: máy móc được kỳ vọng giải quyết các vấn đề đòi hỏi tri thức sâu rộng. Do đó, biểu diễn tri thức là trung tâm của AI. Trí tuệ nhân tạo đại diện cho các đối tượng, thuộc tính, sự kiện, nguyên nhân và kết quả, v.v. 

3. Lập kế hoạch: Một trong những mục tiêu của AI là đặt ra các mục tiêu thông minh và đạt được chúng. Có thể đưa ra dự đoán về cách các hành động sẽ ảnh hưởng đến sự thay đổi và những tùy chọn nào có sẵn. Một tác nhân AI sẽ cần đánh giá môi trường của nó và đưa ra dự đoán tương ứng. Đây là lý do tại sao việc lập kế hoạch lại quan trọng và có thể được coi là một mục tiêu của AI. 

4. Học tập: Một trong những khái niệm cơ bản của AI, học máy, là nghiên cứu về các thuật toán máy tính tiếp tục cải thiện theo thời gian thông qua kinh nghiệm. Có nhiều loại ML khác nhau. Các loại thường được biết đến là Unsupervised Machine Learning và Supervised Machine Learning. Để tìm hiểu thêm về các khái niệm này, bạn có thể đọc blog của chúng tôi về ý nghĩa của ML và cách thức hoạt động của nó . 

5. Trí thông minh xã hội: Điện toán ảnh hưởng về cơ bản là nghiên cứu về các hệ thống có thể diễn giải, nhận biết và xử lý các nỗ lực của con người. Đó là sự hợp lưu của khoa học máy tính, tâm lý học và khoa học nhận thức. Trí thông minh xã hội là một mục tiêu khác của AI vì điều quan trọng là phải hiểu các lĩnh vực này trước khi xây dựng thuật toán. 

Do đó, mục đích tổng thể của AI là tạo ra các công nghệ có thể thể hiện các mục tiêu trên và tạo ra một cỗ máy thông minh có thể giúp chúng ta làm việc hiệu quả, đưa ra quyết định nhanh hơn và cải thiện độ an toàn. 

Việc làm trong Trí tuệ nhân tạo

Theo Truth, nhu cầu về các kỹ năng AI đã tăng hơn gấp đôi trong ba năm qua. Các tin tuyển dụng AI tăng 119%. Ngày nay, nhiệm vụ đào tạo một thuật toán xử lý hình ảnh có thể được hoàn thành trong vài phút, trong khi một vài năm trước, nhiệm vụ này phải mất hàng giờ mới hoàn thành. Khi chúng tôi so sánh các chuyên gia có trình độ trên thị trường với số lượng vị trí tuyển dụng hiện có, chúng tôi nhận thấy sự thiếu hụt các chuyên gia có trình độ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Mạng Bayesian, mạng nơ-ron , khoa học máy tính (bao gồm kiến ​​thức về ngôn ngữ lập trình), vật lý, người máy, phép tính và các khái niệm thống kê là một số kỹ năng mà người ta nên biết trước khi đi sâu vào sự nghiệp AI. Nếu bạn là người đang muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI, thì bạn phải biết về các vai trò khác nhau có sẵn. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các vai trò công việc khác nhau trong thế giới AI và những kỹ năng mà một người nên sở hữu cho từng vai trò. 

1. Kỹ sư máy học

Nếu bạn là người có nền tảng về khoa học dữ liệu hoặc nghiên cứu ứng dụng, thì vai trò kỹ sư máy học phù hợp với bạn. Bạn phải thể hiện sự hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, Java. Có hiểu biết về các mô hình dự đoán và có thể tận dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên khi làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ sẽ có lợi. Làm quen với các công cụ IDE phát triển phần mềm như IntelliJ và Eclipse sẽ giúp bạn phát triển sự nghiệp của mình với tư cách là một kỹ sư máy học. Bạn sẽ chịu trách nhiệm chính trong việc xây dựng và quản lý các dự án máy học khác nhau cùng với các trách nhiệm khác.

Là một kỹ sư ML, bạn sẽ kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 114.856 đô la. Các công ty đang tìm kiếm các chuyên gia có trình độ, có bằng thạc sĩ trong lĩnh vực này và kiến ​​thức chuyên sâu về các khái niệm máy học, Java, Python và Scala. Các yêu cầu khác nhau tùy theo công ty tuyển dụng, nhưng kỹ năng phân tích và ứng dụng đám mây được coi là một điểm cộng. 

2. Nhà khoa học dữ liệu 

Với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, các nhiệm vụ của bạn bao gồm thu thập, phân tích và diễn giải các tập dữ liệu lớn và phức tạp, tận dụng các công cụ phân tích dự đoán và học máy. Các nhà khoa học dữ liệu cũng chịu trách nhiệm phát triển các thuật toán cho phép bạn thu thập và làm sạch dữ liệu để phân tích và giải thích thêm. Mức lương trung bình hàng năm cho Nhà khoa học dữ liệu là $120,931 và các kỹ năng cần thiết như sau: 

• tổ ong
• HadoopGenericName
• Bản đồGiảm
• Thịt lợn
• tia lửa
• con trăn
• tỉ lệ
• SQL 

Các kỹ năng cần thiết có thể khác nhau giữa các công ty và tùy thuộc vào mức độ kinh nghiệm của bạn. Hầu hết các công ty tuyển dụng đang tìm kiếm bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc khoa học máy tính. Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đang muốn trở thành nhà phát triển AI, bằng cấp cao về khoa học máy tính sẽ có lợi. Bạn phải có khả năng hiểu dữ liệu phi cấu trúc, đồng thời có kỹ năng phân tích và giao tiếp tốt. Những kỹ năng này rất cần thiết khi bạn làm việc để truyền đạt những phát hiện với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. 

3. Nhà phát triển kinh doanh thông minh 

Khi bạn đang xem xét các vai trò công việc khác nhau trong AI, hãy bao gồm cả vị trí nhà phát triển Business Intelligence (BI). Mục đích của vai trò này là phân tích các bộ dữ liệu phức tạp giúp chúng tôi xác định xu hướng kinh doanh và thị trường. Một nhà phát triển BI kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 92.278 đô la. Nhà phát triển BI chịu trách nhiệm thiết kế, mô hình hóa và duy trì dữ liệu phức tạp trên nền tảng dữ liệu dựa trên đám mây. Nếu bạn muốn làm việc với tư cách là nhà phát triển BI, bạn phải có kỹ năng phân tích và kỹ thuật vững chắc.

Có kỹ năng giao tiếp tuyệt vời là rất quan trọng vì bạn sẽ làm việc để truyền đạt các giải pháp cho những đồng nghiệp không hiểu biết về kỹ thuật. Bạn cũng phải hiển thị các kỹ năng giải quyết vấn đề. Thông thường, nhà phát triển BI được yêu cầu phải có bằng cử nhân trong bất kỳ lĩnh vực liên quan nào và kinh nghiệm làm việc cũng sẽ giúp bạn kiếm thêm điểm. Chứng chỉ rất được mong muốn và được coi là một chất lượng bổ sung. Các kỹ năng cần thiết cho nhà phát triển BI sẽ là khai thác dữ liệu, truy vấn SQL, dịch vụ báo cáo máy chủ SQL, công nghệ BI và thiết kế kho dữ liệu. 

4. Nhà nghiên cứu khoa học 

Một nhà khoa học nghiên cứu là một trong những nghề nghiệp hàng đầu trong Trí tuệ nhân tạo. Bạn phải là chuyên gia trong nhiều lĩnh vực như toán học, học sâu, học máy và thống kê tính toán. Các ứng viên phải có kiến ​​thức đầy đủ về nhận thức máy tính, mô hình đồ họa, học tăng cường và NLP. Tương tự như các nhà khoa học dữ liệu, các nhà khoa học nghiên cứu phải có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính. Mức lương trung bình hàng năm là $99,809. Hầu hết các công ty đang tìm kiếm một người có hiểu biết sâu sắc về điện toán song song, điện toán phân tán, điểm chuẩn và học máy. 

5. Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn 

Các kỹ sư/kiến trúc sư Dữ liệu lớn có công việc được trả lương cao nhất trong số tất cả các vai trò thuộc Trí tuệ nhân tạo. Mức lương trung bình hàng năm cho Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn là $151,307. Họ đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển một hệ sinh thái cho phép các hệ thống kinh doanh giao tiếp và thu thập dữ liệu. So với các nhà khoa học dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn được giao nhiệm vụ lập kế hoạch, thiết kế và phát triển môi trường dữ liệu lớn hiệu quả trên các nền tảng như Spark và Hadoop . Các công ty thường tìm cách thuê những người có kinh nghiệm về C++, Java, Python và Scala. 

Kỹ năng khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và di chuyển dữ liệu là một lợi ích bổ sung. Một phần thưởng khác sẽ là bằng tiến sĩ toán học hoặc bất kỳ lĩnh vực nào liên quan đến khoa học máy tính.

Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo

Như với hầu hết mọi thứ trên thế giới, AI có những ưu và nhược điểm. Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu những lợi thế của trí tuệ nhân tạo và cách nó giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn so với thời kỳ trước. 

• Giảm lỗi của con người
• Có sẵn 24×7
• Trợ giúp với công việc lặp đi lặp lại
• hỗ trợ kỹ thuật số 
• Quyết định nhanh hơn
• người quyết định hợp lý
• ứng dụng y tế
• Cải thiện bảo mật
• Giao tiếp hiệu quả

Chúng ta hãy xem xét từng điểm được đề cập ở trên. 

1. Giảm lỗi của con người

Tất cả các quyết định được đưa ra trong mô hình AI đều được lấy từ thông tin được thu thập trước đó sau khi áp dụng một bộ thuật toán. Điều này cho phép giảm lỗi và cơ hội tăng độ chính xác với mức độ chính xác cao hơn. Trong trường hợp con người thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào, luôn có một khả năng nhỏ xảy ra lỗi. Vì chúng ta có khả năng mắc lỗi, nên tốt hơn hết là sử dụng các chương trình và thuật toán thông qua AI, vì chúng làm giảm khả năng mắc lỗi. 

2. Có sẵn 24×7

Các mô hình trí tuệ nhân tạo được xây dựng để hoạt động 24/7 mà không bị gián đoạn hay nhàm chán. Khi so sánh với một người bình thường có thể làm việc từ sáu đến tám giờ một ngày, điều này hiệu quả hơn đáng kể. Con người không có khả năng làm việc trong thời gian dài hơn vì chúng ta cần nghỉ ngơi và thời gian để trẻ hóa. Do đó, AI khả dụng 24/7 và cải thiện hiệu quả ở mức độ lớn hơn. 

3. Trợ giúp với công việc lặp đi lặp lại

Trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa hiệu quả các nhiệm vụ thông thường của con người. Điều này có thể giúp chúng ta ngày càng trở nên sáng tạo hơn – từ việc gửi email cảm ơn đến sắp xếp hoặc trả lời câu hỏi. Bạn cũng có thể giúp chúng tôi xác minh tài liệu. Một nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như làm thức ăn trong nhà hàng hoặc nhà máy, có thể bị hủy hoại vì con người trở nên mệt mỏi hoặc mất hứng thú sau một thời gian dài làm việc. AI có thể giúp chúng ta thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại này một cách hiệu quả và không gặp lỗi. 

4. Hỗ trợ kỹ thuật số

Một số tổ chức tiên tiến sử dụng trợ lý kỹ thuật số để tương tác với người dùng. Điều này giúp tổ chức tiết kiệm chi phí nhân sự. Trợ lý kỹ thuật số như Chatbots thường được sử dụng trên trang web của tổ chức để trả lời câu hỏi của người dùng. Nó cũng cung cấp giao diện điều hành mượt mà và trải nghiệm người dùng tốt. Chatbots là một ví dụ tuyệt vời về điều này. Đọc tại đây để tìm hiểu thêm về cách xây dựng AI Chatbot .

5. Quyết định nhanh hơn 

AI, cùng với các công nghệ khác, có thể giúp máy móc đưa ra quyết định nhanh hơn so với con người bình thường. Điều này giúp thực hiện các hành động một cách nhanh chóng. Điều này là do khi đưa ra quyết định, con người có xu hướng phân tích các yếu tố thông qua cảm xúc, trái ngược với máy móc có trí tuệ nhân tạo cung cấp kết quả được lập trình sẵn một cách nhanh chóng.

6. Người ra quyết định hợp lý

Con người chúng ta có thể đã tiến hóa khá nhiều về mặt công nghệ, nhưng khi phải đưa ra quyết định, chúng ta vẫn để cảm xúc chi phối. Trong một số tình huống nhất định, điều rất quan trọng là phải đưa ra các quyết định nhanh chóng, hiệu quả và hợp lý mà không bị cảm xúc cản trở. Việc ra quyết định dựa trên AI được điều khiển bởi các thuật toán AI và do đó không có chỗ cho bất kỳ sự khác biệt nào về mặt cảm xúc. Các quyết định hợp lý với sự trợ giúp của AI đảm bảo rằng hiệu quả không bị ảnh hưởng và cũng làm tăng mức năng suất của một tổ chức. 

7. Ứng dụng y tế

Trong số tất cả các lợi thế khác của AI, một trong những ứng dụng lớn nhất được sử dụng là trong lĩnh vực y tế. Các bác sĩ có thể đánh giá rủi ro sức khỏe của bệnh nhân với sự trợ giúp của các ứng dụng y tế dựa trên AI. Phẫu thuật phóng xạ đang được sử dụng để phẫu thuật các khối u theo cách không làm hỏng các mô xung quanh và gây ra các vấn đề khác. Các chuyên gia y tế đã được đào tạo để sử dụng AI trong phẫu thuật. Họ cũng có thể giúp phát hiện và theo dõi hiệu quả các rối loạn thần kinh khác nhau và tăng cường chức năng não. 

8. Cải thiện bảo mật

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, có nhiều khả năng mọi người sẽ sử dụng nó vì những lý do phi đạo đức như lừa đảo hoặc đánh cắp danh tính. Nếu được sử dụng đúng cách và đúng lý do, AI có thể là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để cải thiện tính bảo mật của tổ chức chúng ta. AI có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu và tài chính của chúng ta. AI chủ yếu được triển khai trong lĩnh vực an ninh mạng. Nó đã thay đổi khả năng bảo vệ dữ liệu cá nhân của chúng tôi khỏi các mối đe dọa hoặc tấn công mạng dưới mọi hình thức. Đọc tiếp để tìm hiểu về AI trong an ninh mạng và cách nó giúp ích, tại đây .

9. Giao tiếp hiệu quả 

Mọi người từ các nơi khác nhau trên thế giới nói các ngôn ngữ khác nhau và do đó khó giao tiếp với nhau. Khi nhìn về quá khứ, chúng ta thấy các phiên dịch viên sẽ giúp mọi người giao tiếp với nhau như thế nào nếu người kia không hiểu cùng ngôn ngữ với chúng ta. Những vấn đề như vậy sẽ không xảy ra nếu chúng ta sử dụng AI. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các hệ thống dịch các từ từ ngôn ngữ tự nhiên này sang ngôn ngữ tự nhiên khác, do đó loại bỏ người trung gian. Một trong những ví dụ tốt nhất về điều này là Google dịch và nó đã phát triển như thế nào theo thời gian. Bây giờ nó cung cấp các ví dụ âm thanh về cách phát âm các từ/câu. Do đó cải thiện độ chính xác và khả năng giao tiếp hiệu quả của chúng tôi.

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Bây giờ chúng ta đã hiểu những ưu điểm của AI, hãy xem xét một số nhược điểm. 

• vượt chi phí
• thiếu tài năng
• Thiếu sản phẩm thiết thực
• Thiếu tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm
• Khả năng sử dụng sai
• Phụ thuộc nhiều vào máy móc
• Yêu cầu giám sát

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn những nhược điểm của AI. 

1. Chi phí vượt mức

Quy mô hoạt động của một mô hình dựa trên AI khi so sánh với phát triển phần mềm là lớn hơn nhiều. Do đó, các tài nguyên cần thiết tăng với tốc độ cao hơn nhiều. Điều này đưa chi phí hoạt động lên một mức cao hơn.

2. Thiếu nhân tài 

AI vẫn là một lĩnh vực đang phát triển. Vì vậy, không dễ để tìm được các chuyên gia có tất cả các kỹ năng cần thiết. Có một khoảng cách giữa số lượng công việc có sẵn trong lĩnh vực AI và lực lượng lao động lành nghề trong lĩnh vực này. Thuê một người sở hữu tất cả các kỹ năng cần thiết sẽ làm tăng thêm chi phí phát sinh của một tổ chức.

3. Thiếu tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm

Giá trị thực sự của Trí tuệ nhân tạo nằm ở sự hợp tác khi các hệ thống AI khác nhau kết hợp với nhau để tạo thành một ứng dụng lớn hơn và có giá trị hơn. Nhưng việc thiếu các tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm AI đồng nghĩa với việc các hệ thống khác nhau khó có thể "nói chuyện" với nhau. Bản thân việc phát triển phần mềm Trí tuệ nhân tạo đã chậm và tốn kém vì điều này, điều này tiếp tục đóng vai trò là trở ngại cho sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo.

4. Khả năng sử dụng sai

AI có tiềm năng đạt được những điều tuyệt vời và có sức mạnh to lớn trên thị trường ngày nay. Thật không may, với sức mạnh to lớn có khả năng bị lạm dụng. Nếu sức mạnh AI rơi vào tay một người có động cơ phi đạo đức, thì sẽ có nhiều khả năng bị lạm dụng.

5. Phụ thuộc nhiều vào máy móc

Các ứng dụng như Siri và Alexa đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng tôi phụ thuộc nhiều vào các ứng dụng này và nhận được sự hỗ trợ từ các ứng dụng này, do đó làm giảm khả năng sáng tạo của chúng tôi. Chúng ta đang trở nên phụ thuộc nhiều vào máy móc và mất khả năng học các kỹ năng đơn giản, khiến chúng ta trở nên lười biếng hơn. 

6. Yêu cầu giám sát

Việc sử dụng các thuật toán AI có nhiều ưu điểm và mang lại hiệu quả cao. Nhưng nó cũng đòi hỏi sự hỗ trợ và giám sát liên tục. Các thuật toán này không thể hoạt động nếu chúng ta không lập trình chúng và kiểm tra xem chúng có hoạt động chính xác hay không. Một ví dụ là chatbot AI của Microsoft có tên là 'Tay'. Tay được làm mẫu để nói như một thiếu niên đang học qua các cuộc trò chuyện trực tuyến. Nhưng vì anh ta được lập trình để học các kỹ năng đàm thoại cơ bản và không biết phân biệt giữa đúng và sai, nên anh ta đã tiếp tục và đăng những thông tin mang tính chính trị cao và không chính xác vì những kẻ lừa đảo trên mạng.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo

Chúng tôi luôn bị mê hoặc bởi những thay đổi công nghệ. Chúng ta hiện đang sống giữa những tiến bộ lớn nhất về AI trong lịch sử của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo đã nổi lên như một bước tiến ròng lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ. Điều này không chỉ tác động đến tương lai của tất cả các ngành mà còn đóng vai trò là động lực cho các công nghệ mới nổi như dữ liệu lớn, robot và IoT. Với tốc độ phát triển của AI, chắc chắn rằng nó sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Do đó, có thể nói rằng AI là một lĩnh vực tuyệt vời để tham gia từ năm 2020. Với sự tiến bộ của AI và các công nghệ của nó, sẽ có nhu cầu lớn hơn đối với các chuyên gia có trình độ trong lĩnh vực này.

Chứng chỉ AI sẽ giúp bạn có lợi thế hơn những người chơi khác trong ngành. Khi Nhận dạng khuôn mặt, AI trong Y tế, Chat-bot tiếp tục cho thấy sự phát triển, bây giờ sẽ là thời điểm thích hợp để xây dựng sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI. Trợ lý ảo đã là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta mà chúng ta không hề hay biết. Những chiếc xe tự lái của những gã khổng lồ công nghệ như Tesla đã cho chúng ta một cái nhìn thoáng qua về tương lai sẽ như thế nào. Còn nhiều tiến bộ nữa cần được khám phá, đây mới chỉ là khởi đầu. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới , 133 triệu việc làm Trí tuệ Nhân tạo mới sẽ được Trí tuệ Nhân tạo tạo ra vào năm 2022. Tương lai của AI chắc chắn rất tươi sáng.

Một dự án nhỏ Trí tuệ nhân tạo đơn giản

Trước khi chuyển sang dự án, tôi khuyên bạn nên xem qua Hướng dẫn học máy này nếu bạn chưa quen với học máy. Nó cũng sẽ giúp bạn với dự án này nếu bạn biết về thuật toán hồi quy logistic .

Phân loại động vật sở thú

Trong dự án nhỏ này, chúng tôi sẽ sử dụng các thuật toán khác nhau thuộc lĩnh vực máy học của Trí tuệ nhân tạo để phân loại động vật trong sở thú, dựa trên thuộc tính của chúng. Hãy sử dụng bộ dữ liệu này từ Kaggle, bao gồm 101 loài động vật từ sở thú. Có 16 biến với các đặc điểm khác nhau để mô tả động vật. 7 loại lớp là: Động vật có vú, Chim, Bò sát, Cá, Lưỡng cư, Côn trùng và Động vật không xương sống.

Mục đích của bộ dữ liệu này là dự đoán việc phân loại động vật dựa trên các biến. Bạn cũng có thể tìm thông tin về các thuộc tính khác nhau được sử dụng trong tập dữ liệu này trên trang tải xuống được liên kết tại đây .

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')

df.head()

Lối ra:

features.remove('class_type')

features.remove('animal_name')

X = df[features].values.astype(np.float32)

Y = df.class_type

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, Y_train)

print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))

print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Đầu ra: độ chính xác đào tạo: 1,0 độ chính xác kiểm tra: 0,9215686274509803 

Như bạn có thể thấy, mô hình hoạt động rất tốt, đạt được độ chính xác 92% trên dữ liệu thử nghiệm. Bây giờ, nếu bạn được cung cấp các thuộc tính của bất kỳ loài động vật nào trong tập dữ liệu trên, thì bạn có thể sắp xếp nó với sự trợ giúp của mô hình trên.

Câu hỏi thường gặp liên quan đến Trí tuệ nhân tạo

• AI sẽ làm giảm việc làm trong tương lai?

AI vẫn đang được phát triển. Có phạm vi rất lớn để cải thiện và tiến bộ trong lĩnh vực AI, và mặc dù có thể cần một số cải tiến để theo kịp các xu hướng đang thay đổi, nhưng AI khó có thể thay thế hoặc giảm bớt việc làm trong tương lai. Trên thực tế, một nghiên cứu của Gartner cho thấy rằng các công việc liên quan đến AI sẽ đạt 2 triệu việc làm mới vào năm 2025. Việc áp dụng AI sẽ giúp giảm bớt các nhiệm vụ của tổ chức. Để phù hợp trong thế giới luôn thay đổi, bạn cần trau dồi và tìm hiểu những khái niệm mới này.

• AI hoạt động như thế nào?

Xây dựng một hệ thống AI là một quá trình cẩn thận để đảo ngược các đặc điểm và khả năng của con người thành một cỗ máy và sử dụng năng lực tính toán của nó để vượt qua khả năng của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo có thể được xây dựng trên một tập hợp các thành phần đa dạng và sẽ hoạt động như một sự kết hợp của:

• Triết lý
• toán học
• kinh tế
• khoa học thần kinh
• Tâm lý
• Kỹ thuật máy tính
• Lý thuyết điều khiển và điều khiển học
• ngôn ngữ học
• Trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong chế tạo robot?

Trí tuệ nhân tạo và Robotics thường được coi là hai thứ khác nhau. AI liên quan đến trí thông minh lập trình, trong khi người máy liên quan đến việc chế tạo người máy vật lý. Tuy nhiên, hai khái niệm có tương quan với nhau. Robotics sử dụng các thuật toán và kỹ thuật AI và AI thu hẹp khoảng cách giữa hai bên. Những robot này có thể được điều khiển bởi các chương trình AI.

• Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

Từ đề xuất âm nhạc, chỉ đường bản đồ, ngân hàng di động đến phòng chống gian lận, AI và các công nghệ khác đã tiếp quản. AI rất quan trọng vì nhiều lý do. Có một số ưu điểm của AI như Giảm thiểu lỗi của con người, khả năng sẵn sàng 24 × 7, trợ giúp với công việc lặp đi lặp lại, hỗ trợ kỹ thuật số, đưa ra quyết định nhanh hơn, v.v.

• Phương pháp yếu trong AI là gì?

AI yếu là một ứng dụng hẹp với phạm vi hạn chế. Nó sử dụng học tập có giám sát và không giám sát để xử lý dữ liệu. Ví dụ: Siri, Alexa.

• Các nhánh của AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo chủ yếu có thể được chia thành sáu nhánh. Đó là Học máy, mạng lưới thần kinh, Học sâu, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Điện toán nhận thức. 

• Tôi có thể bắt đầu học Trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Để học Trí tuệ nhân tạo, bạn cần có các kỹ năng như Toán học, Khoa học và Khoa học Máy tính. Bạn cũng có thể chọn tham gia một số hướng dẫn trực tuyến và học Trí tuệ nhân tạo một cách thoải mái tại nhà của mình.

• 4 loại AI là gì? 

 Bốn loại Trí tuệ nhân tạo điển hình là Máy móc phản ứng, Trí nhớ hạn chế, Lý thuyết tâm trí và Tự nhận thức.

• Những điều cơ bản để học Trí tuệ nhân tạo là gì?

Các nguyên tắc cơ bản của Trí tuệ nhân tạo là Toán học và Thống kê nâng cao, ngôn ngữ lập trình, Học máy và rất nhiều kiên nhẫn. Bạn phải biết rằng Trí tuệ nhân tạo và Học máy bao gồm học máy, mã python, khoa học máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khoa học dữ liệu, toán học, tâm lý học, khoa học thần kinh và nhiều ngành khác.

• AI có khó học không?

 Trí tuệ nhân tạo không khó; tuy nhiên, bạn sẽ được yêu cầu dành thời gian cho nó. Bạn càng làm nhiều dự án, bạn càng làm tốt hơn. Cùng với kỹ năng, bạn cần quyết tâm học AI.

Điều này đưa chúng ta đến phần cuối của hướng dẫn Trí tuệ nhân tạo. Đây là một khóa học AIML miễn phí có thể giúp bạn củng cố nền tảng của mình.

Nguồn bài viết gốc tại: https://www.mygreatlearning.com

#artificial-intelligence #AI 

Tutoriais de inteligência artificial de especialistas

Este tutorial de Inteligência Artificial fornece informações básicas e intermediárias sobre conceitos de Inteligência Artificial. Ele é projetado para ajudar estudantes e profissionais que são iniciantes completos. Neste tutorial, nosso foco será em inteligência artificial, se você deseja aprender mais sobre aprendizado de máquina, você pode conferir este tutorial completo para iniciantes de aprendizado de máquina .

Ao longo deste tutorial de Inteligência Artificial, veremos vários conceitos, como o significado de inteligência artificial, os níveis de IA, por que a IA é importante, suas várias aplicações, o futuro da inteligência artificial e muito mais.

Normalmente, para trabalhar na área de IA, é preciso ter muita experiência. Assim, também discutiremos os vários perfis de trabalho associados à inteligência artificial e, eventualmente, ajudarão você a obter experiência relevante. Você não precisa ter um histórico específico antes de ingressar no campo da IA, pois é possível aprender e obter as habilidades necessárias. Embora os termos Ciência de Dados, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina caiam no mesmo domínio e estejam conectados, eles têm suas aplicações e significados específicos. Simplificando, a inteligência artificial visa permitir que as máquinas executem o raciocínio, replicando a inteligência humana. Como o principal objetivo dos processos de IA é ensinar as máquinas a partir da experiência, fornecer as informações corretas e a autocorreção é crucial.

O que é Inteligência Artificial?

A resposta a esta pergunta dependeria de quem você pergunta. Um leigo, com um conhecimento fugaz de tecnologia, a associaria a robôs. Se você perguntar sobre inteligência artificial a um pesquisador de IA, ele(a) dirá que é um conjunto de algoritmos que podem produzir resultados sem ter que ser explicitamente instruído a fazê-lo. Ambas as respostas estão certas. Resumindo, Inteligência Artificial é:

• Uma entidade inteligente criada por humanos.
• Capaz de executar tarefas de forma inteligente sem ser explicitamente instruído.
• Capaz de pensar e agir de forma racional e humana.

No cerne da Inteligência Artificial, é um ramo da ciência da computação que visa criar ou replicar a inteligência humana em máquinas. Mas o que torna uma máquina inteligente? Muitos sistemas de IA são alimentados com a ajuda de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo . A IA está em constante evolução, o que era considerado parte da IA ​​no passado agora pode ser visto apenas como uma função do computador. Por exemplo, uma calculadora pode ter sido considerada parte da IA ​​no passado. Agora, é considerada uma função simples. Da mesma forma, existem vários níveis de IA, vamos entendê-los.

Por que a Inteligência Artificial é importante?

O objetivo da Inteligência Artificial é auxiliar as capacidades humanas e nos ajudar a tomar decisões avançadas com consequências de longo alcance. Do ponto de vista técnico, esse é o principal objetivo da IA. Quando olhamos para a importância da IA ​​de uma perspectiva mais filosófica, podemos dizer que ela tem o potencial de ajudar os humanos a viver vidas mais significativas, desprovidas de trabalho duro. A IA também pode ajudar a gerenciar a complexa rede de indivíduos, empresas, estados e nações interconectados para funcionar de maneira benéfica para toda a humanidade.

Atualmente, a Inteligência Artificial é compartilhada por todas as diferentes ferramentas e técnicas que foram inventadas por nós nos últimos mil anos – para simplificar o esforço humano e nos ajudar a tomar melhores decisões. A Inteligência Artificial é uma dessas criações que nos ajudará a inventar ainda mais ferramentas e serviços inovadores que mudariam exponencialmente a forma como conduzimos nossas vidas, removendo conflitos, desigualdade e sofrimento humano.

Ainda estamos muito longe desse tipo de resultado. Mas pode acontecer no futuro. Atualmente, a Inteligência Artificial está sendo usada principalmente por empresas para melhorar a eficiência de seus processos, automatizar tarefas com muitos recursos e fazer previsões de negócios com base nos dados disponíveis para nós. Como você vê, a IA é significativa para nós de várias maneiras. Está criando novas oportunidades no mundo, ajudando-nos a melhorar nossa produtividade e muito mais. 

História da Inteligência Artificial

O conceito de seres inteligentes existe há muito tempo e agora encontrou seu caminho em muitos setores, como IA na educação, automotivo, bancário e financeiro, saúde com IA, etc. Os antigos gregos tinham mitos sobre robôs como os engenheiros chineses e egípcios autômatos construídos. No entanto, o início da IA ​​moderna remonta ao tempo em que os filósofos clássicos tentaram descrever o pensamento humano como um sistema simbólico. Entre as décadas de 1940 e 50, um punhado de cientistas de várias áreas discutiu a possibilidade de criar um cérebro artificial. Isso levou ao surgimento do campo de pesquisa em IA – que foi fundado como disciplina acadêmica em 1956 – em uma conferência no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire. A palavra foi cunhada por John McCarthy, hoje considerado o pai da Inteligência Artificial.

Apesar de um esforço global bem financiado ao longo de várias décadas, os cientistas acharam extremamente difícil criar inteligência em máquinas. Entre meados dos anos 1970 e 1990, os cientistas tiveram que lidar com uma aguda escassez de financiamento para pesquisas em IA. Esses anos ficaram conhecidos como 'AI Winters'. No entanto, no final da década de 1990, as corporações americanas voltaram a se interessar pela IA. Além disso, o governo japonês também apresentou planos para desenvolver um computador de quinta geração para o avanço da IA. Finalmente, em 1997, o Deep Blue da IBM derrotou o primeiro computador a vencer um campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

À medida que a IA e sua tecnologia continuaram avançando – em grande parte devido a melhorias no hardware do computador, corporações e governos também começaram a usar seus métodos com sucesso em outros domínios restritos. Nos últimos 15 anos, Amazon, Google, Baidu e muitos outros conseguiram alavancar a tecnologia de IA para uma enorme vantagem comercial. A IA, hoje, está incorporada em muitos dos serviços online que usamos. Como resultado, a tecnologia conseguiu não apenas desempenhar um papel em todos os setores, mas também impulsionar uma grande parte do mercado de ações. 

Hoje, a Inteligência Artificial é dividida em subdomínios, como Inteligência Artificial Geral, Inteligência Artificial Estreita e Super Inteligência Artificial, que discutiremos em detalhes neste artigo. Também discutiremos a diferença entre AI e AGI.

Níveis de Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial pode ser dividida em três níveis principais:

1. Inteligência Artificial Estreita
2. Inteligência Artificial Geral
3. Superinteligência artificial

Inteligência artificial estreita (ANI)

Também conhecida como IA estreita ou IA fraca, a inteligência artificial estreita é orientada para objetivos e projetada para executar tarefas singulares. Embora essas máquinas sejam vistas como inteligentes, elas funcionam sob limitações mínimas e, portanto, são chamadas de IA fraca. Não imita a inteligência humana; estimula o comportamento humano com base em certos parâmetros. A AI estreita faz uso de NLP ou processamento de linguagem natural para executar tarefas. Isso é evidente em tecnologias como chatbots e sistemas de reconhecimento de fala como a Siri. Fazer uso de deep learning permite personalizar a experiência do usuário, como assistentes virtuais que armazenam seus dados para tornar sua experiência futura melhor. 

Exemplos de IA fraca ou estreita:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM Watson
3. carros autônomos
4. Softwares de reconhecimento facial
5. Filtros de spam de e-mail 
6. Ferramentas de previsão 

Inteligência Geral Artificial (AGI)

Também conhecida como IA forte ou IA profunda, a inteligência artificial geral refere-se ao conceito por meio do qual as máquinas podem imitar a inteligência humana enquanto demonstram a capacidade de aplicar sua inteligência para resolver problemas. Os cientistas ainda não conseguiram atingir esse nível de inteligência. Pesquisas significativas precisam ser feitas antes que esse nível de inteligência possa ser alcançado. Os cientistas teriam que encontrar uma maneira pela qual as máquinas pudessem se tornar conscientes por meio da programação de um conjunto de habilidades cognitivas. Algumas propriedades da IA ​​profunda são

• Reconhecimento
• Lembrar 
• Testando hipóteses 
• Imaginação
• Analogia
• Implicação

É difícil prever se a IA forte continuará avançando ou não em um futuro previsível, mas com a fala e o reconhecimento facial mostrando continuamente avanços, há uma pequena possibilidade de esperarmos um crescimento nesse nível de IA também. 

Superinteligência Artificial (ASI)

Atualmente, a superinteligência é apenas um conceito hipotético. As pessoas assumem que pode ser possível desenvolver tal inteligência artificial no futuro, mas ela não existe no mundo atual. A superinteligência pode ser conhecida como o nível em que a máquina supera as capacidades humanas e se torna autoconsciente. Este conceito tem sido a musa de vários filmes e romances de ficção científica em que robôs capazes de desenvolver seus sentimentos e emoções podem dominar a própria humanidade. Seria capaz de criar emoções próprias e, hipoteticamente, ser melhor que os humanos em arte, esportes, matemática, ciências e muito mais. A capacidade de decisão de uma superinteligência seria maior que a de um ser humano. O conceito de superinteligência artificial ainda é desconhecido para nós, suas consequências não podem ser adivinhadas, 

Vamos agora entender a diferença entre IA fraca e IA forte. 

Aplicações de Inteligência Artificial

A inteligência artificial abriu caminho para várias indústrias e áreas hoje. Dos jogos aos cuidados de saúde, a aplicação da IA ​​aumentou imensamente. Você sabia que os aplicativos do Google Maps e o reconhecimento facial, como no iPhone, estão todos usando a tecnologia AI para funcionar? A IA está ao nosso redor e faz parte de nossas vidas diárias mais do que imaginamos. Se você deseja aprender mais sobre IA, pode fazer o Curso PGP de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina oferecido pela Great Learning. Aqui estão algumas aplicações da Inteligência Artificial.

Melhores aplicações de inteligência artificial em 2020

1. Previsões baseadas em IA do Google (Google Maps)
2. Aplicativos de compartilhamento de viagens (Uber, Lyft)
3. Piloto automático AI em voos comerciais
4. Filtros de spam em e-mails
5. Verificadores e ferramentas de plágio
6. Reconhecimento facial
7. Recomendações de pesquisa
8. Recursos de voz para texto
9. Assistentes pessoais inteligentes (Siri, Alexa)
10. Proteção e prevenção contra fraudes

Agora que sabemos, essas são as áreas onde a IA é aplicada. Vamos entendê-los de maneira mais detalhada. O Google fez parceria com a DeepMind para melhorar a precisão das previsões de tráfego. Com a ajuda de dados históricos de tráfego, bem como dados ao vivo, eles podem fazer previsões precisas por meio de tecnologia de IA e algoritmos de aprendizado de máquina. Um assistente pessoal inteligente pode executar tarefas com base em comandos dados por nós. É um agente de software e pode executar tarefas como enviar mensagens, realizar uma pesquisa no Google, gravar uma nota de voz, chatbots e muito mais. 

Objetivos da Inteligência Artificial

Até agora, você viu o que significa IA, os diferentes níveis de IA e suas aplicações. Mas quais são os objetivos da IA? Qual é o resultado que pretendemos alcançar por meio da IA? O objetivo geral seria permitir que máquinas e computadores aprendessem e funcionassem de forma inteligente. Alguns dos outros objetivos da IA ​​são os seguintes:

1. Resolução de problemas: os pesquisadores desenvolveram algoritmos capazes de imitar o processo passo a passo que os humanos usam ao resolver um quebra-cabeça. No final dos anos 1980 e 1990, a pesquisa atingiu um estágio em que métodos foram desenvolvidos para lidar com informações incompletas ou incertas. Mas para problemas difíceis, há necessidade de enormes recursos computacionais e poder de memória. Assim, a busca por algoritmos eficientes de resolução de problemas é um dos objetivos da inteligência artificial.

2. Representação do conhecimento: espera-se que as máquinas resolvam problemas que exijam amplo conhecimento. Assim, a representação do conhecimento é central para a IA. A inteligência artificial representa objetos, propriedades, eventos, causa e efeito e muito mais. 

3. Planejamento: Um dos objetivos da IA ​​deve ser definir metas inteligentes e alcançá-las. Ser capaz de fazer previsões sobre como as ações afetarão a mudança e quais são as opções disponíveis. Um agente de IA precisará avaliar seu ambiente e fazer previsões de acordo. É por isso que o planejamento é importante e pode ser considerado um objetivo da IA. 

4. Aprendizado: Um dos conceitos fundamentais da IA, aprendizado de máquina, é o estudo de algoritmos de computador que continuam a melhorar ao longo do tempo através da experiência. Existem diferentes tipos de ML. Os tipos comumente conhecidos são Aprendizado de Máquina Não Supervisionado e Aprendizado de Máquina Supervisionado. Para saber mais sobre esses conceitos, você pode ler nosso blog sobre o que ML significa e como funciona . 

5. Inteligência Social: A computação afetiva é essencialmente o estudo de sistemas que podem interpretar, reconhecer e processar esforços humanos. É uma confluência de ciência da computação, psicologia e ciência cognitiva. A inteligência social é outro objetivo da IA, pois é importante entender esses campos antes de construir algoritmos. 

Assim, o objetivo geral da IA ​​é criar tecnologias que possam incorporar os objetivos acima e criar uma máquina inteligente que possa nos ajudar a trabalhar com eficiência, tomar decisões mais rapidamente e melhorar a segurança. 

Empregos em Inteligência Artificial

A demanda por habilidades de IA mais que dobrou nos últimos três anos, de acordo com o Indeed. As postagens de empregos na área de IA aumentaram 119%. A tarefa de treinar um algoritmo de processamento de imagem pode ser realizada em minutos hoje, enquanto há alguns anos a tarefa levaria horas para ser concluída. Quando comparamos os profissionais qualificados do mercado com o número de vagas disponíveis hoje, percebemos uma escassez de profissionais qualificados na área de inteligência artificial.

Redes bayesianas, redes neurais , ciência da computação (incluindo conhecimento sobre linguagens de programação), física, robótica, cálculo e conceitos estatísticos são algumas habilidades que se deve conhecer antes de mergulhar fundo em uma carreira em IA. Se você é alguém que deseja construir uma carreira em IA, deve estar ciente das várias funções disponíveis. Vamos dar uma olhada mais de perto nas diferentes funções de trabalho no mundo da IA ​​e quais habilidades uma pessoa deve possuir para cada função. 

1. Engenheiro de aprendizado de máquina

Se você é alguém com experiência em ciência de dados ou pesquisa aplicada, a função de um engenheiro de aprendizado de máquina é adequada para você. Você deve demonstrar uma compreensão de várias linguagens de programação, como Python, Java. Ter uma compreensão dos modelos preditivos e ser capaz de aproveitar o Processamento de Linguagem Natural ao trabalhar com enormes conjuntos de dados será benéfico. Estar familiarizado com as ferramentas IDE de desenvolvimento de software, como IntelliJ e Eclipse, ajudará você a avançar ainda mais em sua carreira como engenheiro de aprendizado de máquina. Você será responsável principalmente por construir e gerenciar vários projetos de aprendizado de máquina entre outras responsabilidades.

Como engenheiro de ML, você receberá um salário médio anual de $ 114.856. As empresas procuram profissionais qualificados, com mestrado na área e conhecimento aprofundado sobre conceitos de aprendizado de máquina, Java, Python e Scala. Os requisitos variam de acordo com a empresa contratante, mas habilidades analíticas e aplicativos em nuvem são vistos como um ponto positivo. 

2. Cientista de Dados 

Como Cientista de Dados, suas tarefas incluem coletar, analisar e interpretar conjuntos de dados grandes e complexos, aproveitando o aprendizado de máquina e as ferramentas de análise preditiva. Os Cientistas de Dados também são responsáveis ​​por desenvolver algoritmos que permitem coletar e limpar dados para posterior análise e interpretação. O salário médio anual de um Cientista de Dados é de $ 120.931, e as habilidades necessárias são as seguintes: 

• colmeia
• HadoopGenericName
• MapReduce
• Porco
• Fagulha
• Pitão
• escala
• SQL 

As habilidades necessárias podem variar de empresa para empresa e dependendo do seu nível de experiência. A maioria das empresas contratantes procura um mestrado ou doutorado na área de ciência de dados ou ciência da computação. Se você é um cientista de dados que deseja se tornar um desenvolvedor de IA, um diploma avançado em ciência da computação é benéfico. Você deve ter a capacidade de entender dados não estruturados e ter fortes habilidades analíticas e de comunicação. Essas habilidades são essenciais, pois você trabalhará na comunicação das descobertas com os líderes empresariais. 

3. Desenvolvedor de Business Intelligence 

Quando você está olhando para as diferentes funções de trabalho em IA, também inclui a posição de desenvolvedor de Business Intelligence (BI). O objetivo dessa função é analisar conjuntos de dados complexos que nos ajudam a identificar tendências de negócios e de mercado. Um desenvolvedor de BI ganha um salário médio anual de $ 92.278. Um desenvolvedor de BI é responsável por projetar, modelar e manter dados complexos em plataformas de dados baseadas em nuvem. Se você está interessado em trabalhar como desenvolvedor de BI, deve ter fortes habilidades técnicas e analíticas.

Ter ótimas habilidades de comunicação é importante porque você trabalhará na comunicação de soluções para colegas que não possuem conhecimento técnico. Você também deve exibir habilidades de resolução de problemas. Normalmente, é necessário que um desenvolvedor de BI tenha um diploma de bacharel em qualquer área relacionada, e a experiência de trabalho também lhe dará pontos adicionais. As certificações são altamente desejadas e vistas como uma qualidade adicional. As habilidades necessárias para um desenvolvedor de BI seriam mineração de dados, consultas SQL, serviços de relatórios do servidor SQL, tecnologias de BI e design de data warehouse. 

4. Pesquisador Científico 

Um cientista pesquisador é uma das principais carreiras em Inteligência Artificial. Você deve ser um especialista em várias disciplinas, como matemática, aprendizado profundo, aprendizado de máquina e estatística computacional. Os candidatos devem ter conhecimento adequado sobre percepção de computador, modelos gráficos, aprendizado por reforço e PNL. Semelhante aos Cientistas de Dados, espera-se que os cientistas de pesquisa tenham um mestrado ou doutorado em ciência da computação. O salário médio anual é de $ 99.809. A maioria das empresas procura alguém que tenha um conhecimento profundo de computação paralela, computação distribuída, benchmarking e aprendizado de máquina. 

5. Engenheiro/Arquiteto de Big Data 

Os engenheiros/arquitetos de Big Data têm o trabalho mais bem pago entre todas as funções que se enquadram na Inteligência Artificial. O salário médio anual de um Engenheiro/Arquiteto de Big Data é de US$ 151.307. Eles desempenham um papel vital no desenvolvimento de um ecossistema que permite que os sistemas de negócios se comuniquem e coletem dados. Em comparação com os cientistas de dados, os arquitetos de big data recebem tarefas relacionadas ao planejamento, design e desenvolvimento de um ambiente de big data eficiente em plataformas como Spark e Hadoop . As empresas normalmente procuram contratar pessoas que demonstrem experiência em C++, Java, Python e Scala. 

Mineração de dados, visualização de dados e habilidades de migração de dados são um benefício adicional. Outro bônus seria um PhD em matemática ou qualquer área relacionada à ciência da computação.

Vantagens da Inteligência Artificial

Assim como acontece com a maioria das coisas no mundo, a IA tem seus prós e contras. Primeiro, vamos entender as vantagens da inteligência artificial e como ela facilitou nossas vidas em comparação com os tempos anteriores. 

• Redução do erro humano
• Disponível 24×7
• Ajuda no trabalho repetitivo
• Assistência digital 
• Decisões mais rápidas
• Racional Decisor
• Aplicações médicas
• Melhora a segurança
• Comunicação Eficiente

Vamos dar uma olhada em cada um dos pontos mencionados acima. 

1. Redução do erro humano

Todas as decisões tomadas em um modelo de IA são tomadas a partir de informações previamente coletadas após a aplicação de um conjunto de algoritmos. Isso permite que os erros sejam reduzidos e as chances de precisão aumentam com um maior grau de precisão. No caso de humanos realizando qualquer tarefa, sempre há uma pequena chance de erro. Como somos capazes de cometer erros, é melhor fazer uso de programas e algoritmos por meio de IA, pois eles diminuem a chance de erros. 

2. Disponível 24×7

Os modelos de inteligência artificial são construídos para funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções ou tédio. Quando comparado a um ser humano médio que pode trabalhar de seis a oito horas por dia, isso é significativamente mais eficiente. Os seres humanos não têm capacidade para trabalhar por períodos mais longos, pois precisaríamos de descanso e tempo para rejuvenescer. Assim, a IA está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana e melhora a eficiência em maior medida. 

3. Ajuda no trabalho repetitivo

A Inteligência Artificial pode automatizar produtivamente tarefas humanas mundanas. Isso pode nos ajudar a nos tornar cada vez mais criativos – desde enviar um e-mail de agradecimento até organizar ou responder a perguntas. Também pode nos ajudar na verificação de documentos. Uma tarefa repetitiva, como fazer comida em um restaurante ou em uma fábrica, pode ser arruinada porque o ser humano fica cansado ou desinteressado após um longo período de trabalho. A IA pode nos ajudar a realizar essas tarefas repetitivas com eficiência e sem erros. 

4. Assistência digital

Várias organizações altamente avançadas fazem uso de assistentes digitais para interagir com os usuários. Isso ajuda a organização a economizar custos com recursos humanos. Assistentes digitais, como Chatbots, são normalmente usados ​​no site de uma organização para responder às perguntas dos usuários. Ele também fornece uma interface de funcionamento suave e boa experiência do usuário. Chatbots são um ótimo exemplo disso. Leia aqui para saber mais sobre como construir um AI Chatbot .

5. Decisões mais rápidas 

A IA, juntamente com outras tecnologias, pode ajudar as máquinas a tomar decisões mais rápidas quando comparadas a um ser humano comum. Isso ajuda na realização de ações rapidamente. Isso ocorre porque, ao tomar uma decisão, os humanos tendem a analisar fatores por meio de emoções, em oposição a máquinas com inteligência artificial que fornecem resultados programados rapidamente.

6. Tomador de decisão racional

Nós, como humanos, podemos ter evoluído bastante tecnologicamente, mas quando se trata de tomar decisões, ainda permitimos que nossas emoções assumam o controle. Em certas situações, é muito importante tomar decisões rápidas, eficientes e lógicas sem que nossas emoções entrem em cena. A tomada de decisão baseada em IA é controlada por algoritmos de IA e, portanto, não há espaço para nenhuma discrepância emocional. Decisões racionais com a ajuda da IA ​​garantem que a eficiência não seja afetada e também aumentam o nível de produtividade de uma organização. 

7. Aplicações médicas

Entre todas as outras vantagens da IA, uma das maiores aplicações em seu uso na área médica. Os médicos podem avaliar os riscos à saúde de seus pacientes com a ajuda de aplicativos médicos baseados em IA. A radiocirurgia está sendo usada para operar tumores de forma que não danifique os tecidos circundantes e cause problemas adicionais. Profissionais médicos foram treinados para usar IA para cirurgia. Eles também podem ajudar na detecção e monitoramento eficiente de vários distúrbios neurológicos e estimular as funções cerebrais. 

8. Melhora a segurança

À medida que a tecnologia continua avançando, há uma chance maior de as pessoas usá-la por motivos antiéticos, como fraude ou roubo de identidade. Se usada da maneira certa e pelos motivos certos, a IA pode ser um ótimo recurso para melhorar a segurança de nossa organização. A IA pode ser usada para proteger nossos dados e finanças. A IA está sendo implementada principalmente no campo da segurança cibernética. Ele transformou nossa capacidade de proteger nossos dados pessoais contra ameaças cibernéticas ou ataques de qualquer forma. Leia mais para saber sobre IA em segurança cibernética e como ela ajuda, aqui .

9. Comunicação Eficiente 

Pessoas de diferentes partes do mundo falam línguas diferentes e, portanto, acham difícil se comunicar umas com as outras. Quando olhamos para o passado, vemos como os tradutores humanos ajudariam as pessoas a se comunicarem umas com as outras se a outra pessoa não entendesse o mesmo idioma que nós. Tais problemas não ocorrem se fizermos uso de IA. O processamento de linguagem natural permite que os sistemas traduzam palavras de uma linguagem natural para outra, eliminando assim o intermediário. Um dos melhores exemplos disso é o Google translate e como ele avançou com o tempo. Agora, ele fornece exemplos de áudio de como as palavras/frases devem ser pronunciadas. Assim, melhorando nossa precisão e capacidade de se comunicar de forma eficaz.

Desvantagens da Inteligência Artificial

Agora que entendemos as vantagens da IA, vamos dar uma olhada em algumas desvantagens. 

• estouros de custo
• Carência de talento
• Falta de produtos práticos
• Falta de padrões no desenvolvimento de software
• Potencial para uso indevido
• Altamente dependente de máquinas
• Requer supervisão

Vamos dar uma olhada mais de perto nas desvantagens da IA. 

1. Excesso de custos

A escala de operações de um modelo baseado em IA quando comparada ao desenvolvimento de software é muito maior. Devido a isso, os recursos necessários aumentam a uma taxa muito maior. Isso eleva o custo das operações a um nível mais alto.

2. Carência de talento 

A IA ainda é um campo em desenvolvimento. Assim, não é fácil encontrar profissionais que possuam todas as habilidades necessárias. Existe uma lacuna entre o número de empregos disponíveis no campo da IA ​​e a força de trabalho qualificada no campo. Contratar alguém que possua todas as habilidades necessárias aumenta ainda mais os custos incorridos por uma organização.

3. Falta de padrões no desenvolvimento de software

O verdadeiro valor da Inteligência Artificial está na colaboração quando diferentes sistemas de IA se unem para formar um aplicativo maior e mais valioso. Mas a falta de padrões no desenvolvimento de software de IA significa que é difícil para diferentes sistemas 'conversarem' entre si. O próprio desenvolvimento de software de Inteligência Artificial é lento e caro por causa disso, o que atua ainda mais como um impedimento para o desenvolvimento de IA.

4. Potencial para uso indevido

A IA tem potencial para realizar grandes coisas e tem um poder enorme no mercado hoje. Infelizmente, com grande poder vem o potencial de uso indevido. Se o poder da IA ​​cair nas mãos de uma pessoa com motivos antiéticos, há uma chance maior de uso indevido.

5. Altamente dependente de máquinas

Aplicativos como Siri e Alexa passaram a fazer parte do nosso dia a dia. Somos altamente dependentes desses aplicativos e recebemos assistência desses aplicativos, reduzindo assim nossa capacidade criativa. Estamos nos tornando altamente dependentes de máquinas e perdendo nossa capacidade de aprender habilidades simples, tornando-nos mais preguiçosos. 

6. Requer supervisão

Fazer uso de algoritmos de IA tem muitas vantagens e é altamente eficiente. Mas também requer assistência e supervisão constantes. Esses algoritmos não podem funcionar sem que os programemos e verifiquemos se estão funcionando corretamente ou não. Um exemplo é o chat-bot de IA da Microsoft chamado 'Tay'. Tay foi modelada para falar como uma adolescente aprendendo por meio de conversas online. Mas como foi programado para aprender habilidades básicas de conversação e não sabia a diferença entre o certo e o errado, foi em frente e twittou informações altamente políticas e incorretas por causa dos trolls da Internet.

Futuro da Inteligência Artificial

Sempre fomos fascinados pelas mudanças tecnológicas. Atualmente, estamos vivendo em meio aos maiores avanços da IA ​​em nossa história. A Inteligência Artificial emergiu como o maior avanço líquido no campo da tecnologia. Isso não apenas impactou o futuro de todos os setores, mas também atuou como impulsionador de tecnologias emergentes, como big data, robótica e IoT. No ritmo em que a IA está avançando, não há dúvida de que continuará a florescer no futuro. Assim, podemos dizer que a IA é um grande campo para entrar a partir de 2020. Com o avanço da IA ​​e suas tecnologias, haverá uma necessidade maior de profissionais qualificados nesta área.

Uma certificação de IA lhe dará uma vantagem sobre outros participantes do setor. Como Reconhecimento Facial, IA na Saúde, Chat-bots continuam a mostrar crescimento, agora seria o momento certo para trabalhar na construção de uma carreira de sucesso em IA. Os assistentes virtuais já fazem parte do nosso dia a dia sem que saibamos. Carros autônomos de gigantes da tecnologia como a Tesla nos mostraram um vislumbre de como será o futuro. Há muito mais avanços a serem descobertos, isso é apenas o começo. De acordo com o Fórum Econômico Mundial , 133 milhões de novos empregos de Inteligência Artificial serão criados pela Inteligência Artificial até o ano de 2022. O futuro da IA ​​é definitivamente brilhante.

Um miniprojeto simples de Inteligência Artificial

Antes de passar para o projeto, sugiro passar por este Tutorial de aprendizado de máquina se você não estiver familiarizado com o aprendizado de máquina. Também o ajudaria com este projeto se você conhecesse o algoritmo de regressão logística .

Classificação de animais de zoológico

Neste miniprojeto, usaremos diferentes algoritmos que se enquadram no domínio de aprendizado de máquina da Inteligência Artificial para classificar animais em um zoológico, com base em seus atributos. Vamos usar este conjunto de dados do Kaggle, que consiste em 101 animais de um zoológico. Existem 16 variáveis ​​com várias características para descrever os animais. Os 7 tipos de classes são: Mamífero, Ave, Réptil, Peixe, Anfíbio, Inseto e Invertebrado.

O objetivo deste conjunto de dados é prever a classificação dos animais com base nas variáveis. Você também pode encontrar as informações sobre os vários atributos usados ​​neste conjunto de dados na página de download vinculada aqui .

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')

df.head()

Saída:

features.remove('class_type')

features.remove('animal_name')

X = df[features].values.astype(np.float32)

Y = df.class_type

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, Y_train)

print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))

print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Saída: precisão de treinamento: 1,0 precisão de teste: 0,9215686274509803 

Como você pode ver, o modelo teve um desempenho excepcionalmente bom, obtendo 92% de precisão nos dados de teste. Agora, se você receber os atributos de qualquer um dos animais no conjunto de dados acima, poderá classificá-lo com a ajuda do modelo acima.

Perguntas frequentes relacionadas à Inteligência Artificial

• A IA reduzirá empregos no futuro?

A IA ainda está em desenvolvimento. Há um enorme escopo para melhorias e avanços no campo da IA ​​e, embora possa haver algum aprimoramento necessário para acompanhar as tendências em mudança, a IA provavelmente não substituirá ou reduzirá empregos no futuro. Na verdade, um estudo do Gartner sugere que os empregos relacionados à IA atingirão dois milhões de novos empregos líquidos até o ano de 2025. A adoção da IA ​​ajudará a facilitar as tarefas de uma organização. Para se manter relevante no mundo em constante mudança, é necessário aprimorar e aprender esses novos conceitos.

• Como funciona a IA?

Construir um sistema de IA é um processo cuidadoso de engenharia reversa de características e capacidades humanas em uma máquina e usar sua proeza computacional para superar o que somos capazes. A Inteligência Artificial pode ser construída sobre um conjunto diversificado de componentes e funcionará como um amálgama de:

• Filosofia
• Matemática
• economia
• neurociência
• Psicologia
• Engenharia de Computação
• Teoria do Controle e Cibernética
• Linguística
• Como a inteligência artificial é usada na robótica?

Inteligência Artificial e Robótica são geralmente vistas como duas coisas diferentes. A IA envolve inteligência de programação, enquanto a robótica envolve a construção de robôs físicos. No entanto, os dois conceitos estão correlacionados. A robótica usa técnicas e algoritmos de IA e a IA preenche a lacuna entre os dois. Esses robôs podem ser controlados por programas de IA.

• Por que a inteligência artificial é importante?

De recomendações musicais, direções de mapa, serviços bancários móveis à prevenção de fraudes, IA e outras tecnologias assumiram o controle. A IA é importante por vários motivos. São várias as vantagens da IA, como, Redução de erro humano, disponibilidade 24×7, ajuda em trabalhos repetitivos, assistência digital, decisões mais rápidas e muito mais.

• O que são métodos fracos em IA?

IA fraca é uma aplicação estreita com um escopo limitado. Ele usa aprendizado supervisionado e não supervisionado para processar dados. Exemplo: Siri, Alexa.

• Quais são os ramos da IA?

A Inteligência Artificial pode ser dividida principalmente em seis ramos. São eles, Machine Learning, redes neurais, Deep Learning, Computer Vision, Natural language processing, Cognitive Computing. 

• Como posso começar a aprender Inteligência Artificial?

Para aprender Inteligência Artificial, você precisa ter habilidades como Matemática, Ciências e Ciência da Computação. Você também pode optar por alguns tutoriais online e aprender Inteligência Artificial no conforto da sua casa.

• Quais são os 4 tipos de IA? 

 Os quatro tipos típicos de Inteligência Artificial são Máquinas Reativas, Memória Limitada, Teoria da Mente e Autoconsciência.

• Quais são as coisas básicas para aprender Inteligência Artificial?

Os fundamentos da Inteligência Artificial são Matemática e Estatísticas Avançadas, linguagem de programação, Machine Learning e muita paciência. Você deve saber que Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina incluem aprendizado de máquina, código python, ciência da computação, processamento de linguagem natural, ciência de dados, matemática, psicologia, neurociência e muitas outras disciplinas.

• A IA é difícil de aprender?

 A Inteligência Artificial não é difícil; no entanto, você seria obrigado a gastar tempo com isso. Quanto maior o número de projetos em que você trabalha, melhor você o fará. Juntamente com as habilidades, você precisa de determinação para aprender IA.

Isso nos leva ao final do tutorial de Inteligência Artificial. Aqui está um curso gratuito sobre AIML que pode ajudá-lo a tornar seus alicerces muito mais fortes.

Fonte do artigo original em: https://www.mygreatlearning.com

#artificial-intelligence