Поскольку я наставлял сотни девушек и женщин, занимающихся наукой и наукой, в последнее время мне чаще всего задают следующие вопросы: «Как мне устроиться на работу в сфере ИИ?», «Как мне начать изучать ИИ», « У меня нет технических навыков. Могу ли я пробиться в индустрию искусственного интеллекта?»
Чтобы ответить на эти и связанные с ними вопросы, я публикую мастер-класс по карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения, состоящий из трех частей, где я делюсь всем, что вам нужно знать о построении карьеры в области искусственного интеллекта.
Это первый пост в серии. Здесь я рассказываю о том, почему все должны знать об ИИ (да, не только вы, но и все вокруг вас тоже).
История повторяется: как Интернет изменил рабочие места
Я люблю смотреть на историю и изучать закономерности, потому что мы знаем, что история повторяется. Лучший способ подумать об искусственном интеллекте и его трансформационном влиянии на мир — это взглянуть на Интернет и период «пузыря .com», а также на то, как он привел нас к сегодняшнему миру, где все цифровое. .
Если вы думаете о том, как изменились рабочие места и навыки за этот период, мы можем разделить их на три типа:
- Некоторые люди вышли и узнали, как работают Интернет или телекоммуникации, и приобрели соответствующие инженерные навыки, такие как сетевые протоколы, управление сервером, программирование и кибербезопасность.
- Многие люди тратили время на то, чтобы узнать, как Интернет меняет мир, и строить вокруг него бизнес — создавая продукты в этих областях или предлагая услуги. Это привело к появлению поиска, веб-сайтов и платформ для ведения блогов, электронной коммерции, социальных сетей и т. д.
- Большинство из нас сегодня могут выполнять базовые задачи с помощью этих интернет-приложений, таких как написание/чтение электронной почты, социальных сетей, просмотр веб-сайтов, поиск информации и т. д. Сейчас у нас цифровая грамотность широко распространена среди сотрудников.
Теперь давайте поговорим об AI/ML и о том, как эти технологии меняют рабочие места:
Если вы вернетесь к трем категориям навыков и работы, созданным в результате нарушения работы Интернета, мы увидим создаются три параллельные категории рабочих мест. Начнем с наиболее специализированных профессий:
1. Вакансии в области разработки ИИ
Это, пожалуй, самая широкая категория вакансий в области ИИ, доступных сегодня. Эти работы включают создание приложений и/или моделей ИИ с использованием технологий, которые у нас есть сегодня, или исследования для создания и улучшения приложений ИИ завтрашнего дня. На общем уровне эти рабочие места могут потребовать машинного обучения (R, Python, TensorFlow и т. д.), программирования и других смежных инженерных областей. Я создал пост Восемь самых распространенных вакансий в этой категории здесь.
Но есть еще две категории вакансий, не требующих инженерных навыков:
2. Создание приложений ИИ с использованием инструментов AI/ML без кода
Вы когда-нибудь думали о каких-нибудь забавных идеях, которые вы могли бы реализовать с помощью ИИ — будь то компьютерное зрение (обучение ИИ «видеть и распознавать объекты»?), чат-боты (программирование собственных диалогов, будь то текстовые или голосовые разговоры) или анализ аудио ( создавать модели ИИ для обнаружения определенных звуков)? Вы можете создавать свои собственные приложения ИИ для выполнения большинства этих распространенных вариантов использования ИИ, используя один из многих доступных сегодня инструментов ИИ и машинного обучения без кода. Эти инструменты позволяют вам экспериментировать, проектировать, обучать и развертывать модели AI/ML, не требуя навыков программирования или машинного обучения.
Например, IBM Watson — одна из компаний, рано продемонстрировавших лидерство в этой области. У них есть множество инструментов, доступных на их облачной платформе, с помощью которых вы можете не только создавать свои собственные приложения для визуального распознавания, голосового взаимодействия и разговорного ИИ, но также анализировать настроения и личности, создавать поисковые приложения, выполнять акустический анализ и многое другое. Полный список возможностей искусственного интеллекта IBM Watson можно найти здесь (перечислен в разделе ИИ).
Примерами других популярных инструментов AI/ML без кода являются поставщики платформ Lobe, Deep Cognition и AI-as-a-Service, такие как Google AI Platform, Microsoft Azure AI Platform и т. д.
3. Принятие решений на основе данных
Это навыки, которым ВСЕ мы должны научиться. Навыки делятся на три категории:
- Основы ИИ
Все мы должны понимать и отвечать на следующие основные вопросы:
1. Что такое ИИ и как он работает? (Концепции ИИ и понимание алгоритмов, используемых для построения системы ИИ)
2. Как ИИ меняет мир?
3. Каковы риски, ограничения и риски использования ИИ? - Грамотность данных
Как только вы поймете, как работает ИИ, вы также увидите, что система ИИ хороша настолько, насколько хороши данные в ней. Таким образом, нам всем нужно уметь критически анализировать данные и использовать их для принятия решений
Математическая подготовка здесь определенно может помочь, но не обязательна. Суть в том, чтобы иметь мышление для решения проблем и навыки критического мышления. - Мягкие навыки
Поскольку ИИ будет выполнять множество обширных вычислений, такие социальные навыки, как эмпатия и сотрудничество, станут ключевыми навыками, необходимыми для работы в будущем.
Ключевой вывод:
Людям, которые хотят начать карьеру в сфере ИИ, но не имеют навыков программирования, можно начать повышать свою грамотность в области ИИ и/или использовать инструменты AI/ML без написания кода и приступить к работе. ваше путешествие по ИИ.
Искусственный интеллект существует и существует уже сегодня. Примите это
ИИ уже стал частью вашей повседневной жизни и помогает вам добиться большего на работе и поддерживает ваши повседневные задачи. Вы можете получить мгновенные ответы на вопросы, воспользовавшись голосовым или текстовым поиском. Это помогает вам легко находить фотографии ваших близких и помогает вам находить вещи, персонализированные по вашему вкусу, среди многих других.Все эти приложения работают на основе искусственного интеллекта.
Теперь сдвиньте линзу наружу и узнайте, как ИИ может помочь вашим пользователям, клиентам и всему миру.
ИИ может помочь найти новые способы решения существующих проблем и переосмысления вещей. Начните понимать, что ИИ может сделать сегодня, и начните вносить свой вклад в будущее, используя ИИ.
Заменит ли ИИ нашу работу?
Меня часто спрашивают о том, действительно ли ИИ заменяет рабочие места. На это я отвечаю, что в прошлом технологии вытесняли рабочие места много раз. Если вернуться к промышленной революции, даже когда машины повысили уровень производительности, люди опасались, что машины заменят человеческий труд. Однако эти машины также создали множество новых рабочих мест для нового поколения производителей оборудования, техников и групп по техническому обслуживанию и оптимизации.
И на этот раз ИИ создает и трансформирует больше рабочих мест, чем вытесняет. Новые рабочие места потребуют навыков, подпадающих под одну из трех вышеперечисленных категорий. Мы должны переключить внимание со страха перед ИИ на принятие ИИ, развитие наших навыков в области ИИ и обеспечение универсального доступа и полезности этих знаний об ИИ.
Итак, отправляйтесь туда и начните воодушевляться потенциалом использования ИИ.
Спасибо, что прочитали! В оставшихся двух частях этой серии я расскажу о том, что вы можете сделать сегодня, чтобы определить, какие навыки нужно приобрести, и как начать их развивать. Если у вас есть какие-либо вопросы или темы, которые вы хотели бы, чтобы я осветил в частности, сообщите мне об этом в комментариях.
Кроме того, я руковожу группой Женщины в искусственном интеллекте и машинном обучении под названием ИИ для нее, где мы делимся ресурсами по искусственному интеллекту и обсуждаем их на еженедельных онлайн-встречах. Если вы хотите стать частью нашего сообщества, подпишитесь на нашу рассылку новостей и получите еженедельное приглашение здесь. Вы также можете присоединиться к нашей группе LinkedIn, чтобы просматривать обсуждения ИИ, ресурсы и объявления о вакансиях.
Примечание. В этой статье я использовал AI и ML как синонимы, но это не одно и то же. Вот ссылка, которая говорит о разнице
