Начало карьеры в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) обещает принести одни из самых значительных и прорывных инноваций этого века. Беспилотные автомобили, роботы-помощники и автоматическая диагностика заболеваний — все это продукты зарождающейся революции ИИ, которая изменит то, как мы живем и работаем. А учитывая, что за последние несколько лет спрос на талантливых инженеров увеличился более чем вдвое, перед профессионалами, которые хотят работать на переднем крае исследований и разработок в области искусственного интеллекта, открываются безграничные возможности.

В то время как количество рабочих мест, занимающихся разработкой и улучшением приложений ИИ, растет, некоторые аналитики предсказывают, что эти усилия серьезно подорвут экономическую активность. Это связано с тем, что системы искусственного интеллекта могут обрабатывать непостижимые объемы данных, а люди — потенциально миллионы людей на сегодняшнем рынке труда — просто не справляются с этой задачей.

www.bestcolleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

Готовы начать свое путешествие?

ИИ станет отличным преобразователем, повышающим эффективность многих секторов. и позволяет создавать более ценные услуги, которые могут привести к общему экономическому росту. Источник: — Дэн Аюб, генеральный менеджер по обучению смешанной реальности в Microsoft.

В одном недавнем отчете Глобального института McKinsey говорится, что к 2030 году примерно одной трети американской рабочей силы придется сменить профессию. Особенно уязвимы работники в отраслях с большим объемом данных, включая финансовых и административных специалистов, персонал юридической поддержки, продавцов и IT-работники.

Более осторожные отраслевые обозреватели отмечают, что неясно, какие рабочие места могут быть потеряны и сколько новых будет создано.Всемирный экономический форум, например, прогнозирует, что ИИ может привести к чистому увеличению рабочих мест на 58 миллионов во всем мире.

Независимо от того, что новая экономика ИИ означает для будущей рабочей силы, студенты колледжей и молодые специалисты получат выгоду от входа в эту растущую область. Но проникнуть в искусственный интеллект не так просто, как изучить информатику или получить высшее образование. Чтобы построить карьеру в области искусственного интеллекта, нужны инициатива, мужество и ноу-хау. Фактически, более половины старших специалистов по искусственному интеллекту сообщают о дефиците навыков при наборе новых ученых — настоящий «кризис талантов», согласно отчету Ernst and Young.

Получение образования в области искусственного интеллекта: требуется интеллект

У ИИ высокая кривая обучения, но для мотивированных студентов вознаграждение за карьеру в области ИИ намного превышает затраты времени и энергии. Для достижения успеха в этой области обычно требуется степень бакалавра в области компьютерных наук или смежных дисциплин, таких как математика. Для более высоких должностей может потребоваться степень магистра или доктора философии, хотя высшее образование больше не считается жестким требованием для ведущих работодателей, таких как Apple и Google. В любом случае, ваш успех во многом будет зависеть от факторов, не связанных с формальным образованием.

Любознательность, уверенность и настойчивость — хорошие черты для любого студента, который хочет пробиться в новую область, и ИИ — не исключение. Источник: — Дэн Аюб, генеральный менеджер по обучению смешанной реальности в Microsoft.

«Любопытство, уверенность и настойчивость — хорошие черты для любого студента, который хочет пробиться в новую область, и ИИ не является исключением», — сказал Дэн Аюб, генеральный менеджер по обучению смешанной реальности в Microsoft. Аюб — опытный специалист по искусственному интеллекту, и она согласилась поговорить с BestColleges о том, как найти работу в этой области. «В отличие от карьеры, где путь проложен десятилетиями, ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, а это означает, что вам, возможно, придется формировать свой собственный путь и проявлять творческий подход».

Аюб имеет в виду, что не существует стандартной степени или учебной программы по искусственному интеллекту.Некоторые университеты могут не предлагать предписанный набор курсов по специальности или специализации в области ИИ, в то время как в университетах со специальными программами ИИ могут быть уникальные подходы к этой дисциплине.

«Поскольку ИИ все еще является новой областью, университеты различаются по степени специализации, которую вы можете получить», — сказал Аюб. «Хорошим местом для начала является курсовая работа по информатике, знакомство с основами науки о данных, машинного обучения и Java. … Каждый день появляется ряд новых программ бакалавриата и магистратуры, которые предназначены специально для подготовки кого-то к работе. в ИИ».

Курсы и учебная программа по искусственному интеллекту

Как показано в таблице ниже, ИИ состоит из нескольких пересекающихся дисциплин. Понимание статистических методов, например, так же важно, как и знания в области компьютерных наук. В дополнение к перечисленным здесь предметам может быть полезно пройти междисциплинарные курсы в таких областях, как когнитивная наука, чтобы обеспечить концептуальную основу для приложений ИИ.

Примеры основных предметов в учебной программе ИИ

• Линейная алгебра
• Дифференциальное и интегральное исчисление
• Матрицы и линейные преобразования
• Интеграция и приближение
• Современная регрессия
• Теория вероятности
• Байесовская сеть
• Вероятностные графические модели

• Компьютерные системы и программирование
• Принципы императивного вычисления
• Принципы функционального программирования
• Основы науки о данных
• Параллельные и последовательные структуры данных и алгоритмы
• Логическое программирование и вычислительная логика
• Гибкая разработка программного обеспечения

• Машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением
• Теория информации, вывод и алгоритмы обучения
• Нейронные сети для машинного обучения
• Представление ИИ и решение проблем
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение и анализ изображений

Как только вы освоите некоторые основы, найдите подполя ИИ, которые вас больше всего интересуют, и соответствующим образом сформируйте свою курсовую работу.В следующей таблице показаны более специализированные предметы, которые вы можете выбрать в качестве факультативных при получении степени; эти темы также стоит изучить на любом этапе вашей карьеры. Могут быть доступны дополнительные классы, которые обучают студентов конкретным приложениям ИИ в таких областях, как биология, здравоохранение и неврология.

Примеры кластеров и субъектов искусственного интеллекта

• Глубокое обучение с подкреплением и контроль
• Прикладное машинное обучение
• Машинное обучение для анализа текста
• Расширенный анализ данных

• Нейронные вычисления
• Автономные агенты
• Когнитивная робототехника
• Стратегическое обоснование ИИ
• Кинематика и динамика роботов

• Поиск информации и поисковые системы
• Обработка речи
• Вычислительное восприятие
• Компьютерная фотография
• Датчики зрения

• Проектирование систем, ориентированных на человека
• Взаимодействие человека и робота
• Роботизированная манипуляция
• Безопасные и интерактивные роботы

Независимо от того, являетесь ли вы студентом колледжа или уже работаете, важно заранее определить свою собственную учебную программу по ИИ. Как объяснил Аюб, «такие школы, как Карнеги-Меллон, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт, — это лишь некоторые из них, которые создали курсы для тех, кто хочет работать в области ИИ, но есть и много других. Существуют также дополнительные программы, которые могут помочь тем, кто находится в середине карьеры, переподготовиться. перейти на работу в области ИИ».

Например, Microsoft недавно объявила о треке ИИ для профессиональной программы Microsoft, которая является частью более крупной программы, включающей Школу ИИ, ориентированную на разработчиков. Программы доступны онлайн для всех и, по словам Аюба, предоставляют «готовые к работе навыки и реальный опыт инженерам и другим людям, которые хотят улучшить свои навыки в области искусственного интеллекта и науки о данных с помощью серии онлайн-курсов, в которых участвуют руки. о лабораториях и опытных инструкторах».

Курсы машинного обучения и связанные с ними ресурсы также доступны в Google, Массачусетском технологическом институте, Стэнфорде, Калифорнийском технологическом институте и Кембриджском университете.В связи с растущим спросом университеты и известные компании стремятся предоставлять образовательный контент, который может помочь увеличить количество инженеров ИИ.

Получение работы в сфере ИИ: все дело в инициативе

Когда дело доходит до лучших рабочих мест в будущем, немногие отрасли выделяются так сильно, как искусственный интеллект. Отчет Gartner за 2019 год показывает, что корпоративные приложения для ИИ выросли на 270% за четыре года, что подпитывает уровень спроса, который превышает текущее предложение квалифицированных кандидатов на работу.

Это отличная новость для профессионалов, ищущих работу в области машинного обучения и связанную с ней карьеру в области искусственного интеллекта. Количество отраслей, использующих ИИ, также увеличивается до такой степени, что практически ни одно крупное предприятие не останется незатронутым этой быстро развивающейся технологической революцией.

Самые востребованные профессии в сфере искусственного интеллекта

В то время как перспективы трудоустройства блестящие, отдельные студенты и профессионалы должны определить траекторию своей карьеры и приобрести необходимые навыки и знания. Успех частично зависит от вашей личной инициативы в изучении неотъемлемых предметов ИИ и налаживании связей с нужными людьми. Оттуда обязательно последуют стажировки и возможности трудоустройства.

Компании, нанимающие ИИ, включают в себя не только обычных подозреваемых, а именно Google, Amazon и Apple, но и множество начинающих компаний искусственного интеллекта, специализирующихся в нишевых отраслях. Когда вы будете готовы подать заявку на работу, вы можете начать работу несколькими способами:

«LinkedIn — это мощный инструмент для установления контактов с лидерами мнений в области ИИ и получения дополнительной информации об их взглядах, — сказал Аюб. «Наблюдение за лидерами в этой области даст вам четкое представление о том, где могут существовать потенциальные карьерные возможности. Если в вашем университете нет специализированного направления для ИИ, вы можете обнаружить, что ИИ является частью других мероприятий в области технологий или компьютерных наук».

Аюб также предполагает, что просмотр отдельных объявлений о вакансиях в LinkedIn даст вам представление о типах доступных ролей и необходимых навыках. Это особенно важно, учитывая разнообразие языков, инструментов и сред, необходимых для работы с искусственным интеллектом. Хотя это и не исчерпывающий список, ниже приведены некоторые примеры навыков, которые могут помочь кандидатам отметить все нужные поля в объявлении о вакансии.

Языки программирования: Python, Java, C/C++, SQL, R, Scala, Perl
Фреймворки машинного обучения: TensorFlow, Theano, Caffe, PyTorch, Keras, MXNET
Облачные платформы: АВС, Азур, GCP
Системы управления рабочим процессом: Airflow, Луиджи, Пинбол
Инструменты больших данных: Spark, HBase, Kafka, HDFS, Hive, Hadoop, MapReduce, Pig
Инструменты обработки естественного языка: spaCy, НЛТК

Не менее важно проверить эти навыки и приобрести новые, начав личные проекты. Например, без портфолио машинного обучения в вашем GitHub, чтобы показать потенциальным работодателям, будет сложно продемонстрировать свой опыт и интерес к ИИ. К счастью, вы можете участвовать в любом количестве хакатонов, соревнований по программированию, соревнований по робототехнике и проектов с открытым исходным кодом, чтобы отточить свои способности.

Хотя поначалу эти требования могут показаться пугающими, не расстраивайтесь. Искусственный интеллект — это особняк со множеством комнат, и для развития опыта и специализации, необходимых для достижения успеха, может потребоваться время и терпение. Больше всего на свете работа будущего просто требует готовности сохранять любопытство и делать шаг в неизвестное.

«Сегодняшние студенты колледжей выходят на рынок труда в условиях цифровой революции, поэтому я советую смело выбирать свой собственный путь», — заключил Аюб. «Потенциал ИИ для улучшения качества нашей жизни и повышения эффективности безграничен, но возможности могут быть не так очевидны, как в других областях карьеры. Оставайтесь целеустремленными и мечтайте о большем, и вы можете стать великим лидером и новатором в эпоху цифровых технологий». "

Дополнительные ресурсы ИИ

DeepLearning.ai

Этот веб-сайт, созданный Эндрю Нг, пионером искусственного интеллекта и адъюнкт-профессором Стэнфордского университета, обучает специалистов ключевым навыкам и передовым концепциям с различным уровнем опыта.

ИИ Google

Google предоставляет множество ресурсов по искусственному интеллекту как для опытных профессионалов, так и для новичков, включая руководства по машинному обучению, ускоренный курс Google по машинному обучению и руководство по ответственным методам искусственного интеллекта.

Учебная программа по машинному обучению и искусственному интеллекту

Кураторский список курсов по искусственному интеллекту, доступных в Интернете, считается «лучшим из лучших».

Профессиональная программа Microsoft для ИИ

Этот курс начинается с основ и помогает начинающим ИИ-инженерам создавать модели глубокого обучения для ИИ, демонстрирующие поведение и интеллект, подобные человеческим.

Школа искусственного интеллекта Майкрософт

Школа искусственного интеллекта — это хранилище ресурсов и видеороликов, помогающих разработчикам развивать навыки искусственного интеллекта.

Курс MIT OpenCourseWare по искусственному интеллекту

С помощью этого бесплатного онлайн-курса Массачусетский технологический институт рассматривает общую картину. Рассматриваемые темы включают рассуждения, поиск, ограничения, обучение, представления, архитектуры и вероятностный вывод.

Курс MITx: Машинное обучение с Python

Этот курс знакомит студентов с проблемами машинного обучения, такими как классификация, регрессия и обучение с подкреплением. Затем он учит студентов реализовывать модели для различных приложений.

Канал Сираджа Равала на YouTube

Сирадж Раваль — исследователь искусственного интеллекта, который обучает искусственному интеллекту на популярном канале YouTube.

Учебный курс по машинному обучению Springboard

Этот онлайн-курс подготовит вас к созданию систем машинного и глубокого обучения. Учащиеся создают прототип и развертывают работающее приложение, доступ к которому можно получить через API или веб-службу.

Стэнфордское машинное обучение

Благодаря партнерству с Coursera Стэнфордский университет предлагает бесплатный курс, охватывающий все: от регрессионных моделей до нейронных сетей и крупномасштабного машинного обучения.

Как найти работу в области искусственного интеллекта (ИИ)

Технология искусственного интеллекта предлагает одни из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий. Читайте дальше, чтобы узнать, как найти работу в сфере искусственного интеллекта.

16 сентября 2022 г.

Лучшие учебные курсы по искусственному интеллекту

Ознакомьтесь с нашим путеводителем по лучшим учебным курсам по искусственному интеллекту, чтобы узнать больше о каждой программе и работе, которой вы можете заниматься в качестве выпускника учебного лагеря.

27 октября 2022 г.

5 самых быстрорастущих профессий в сфере искусственного интеллекта и как их найти

Искусственный интеллект — это быстрорастущая область с множеством захватывающих возможностей. Вот пять профессий ИИ, которые стоит рассмотреть, а также советы о том, как их получить.

7 ноября 2022 г.

BestColleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

Сравните варианты вашей школы.

Просмотрите школу, наиболее соответствующую вашим интересам, и сравните их по плате за обучение, программам, уровню зачисления и другим факторам, важным для того, чтобы найти ваш колледж.