17 критични умения за AI спецове

Изкуственият интелект (AI) ще ни даде повече ползи и предимства от всяко друго изобретение или откритие в историята, пише авторът на Forbes Ели Амдур. За това всички са съгласни. Но също така ще изисква повече умения и майсторство от всичко друго. Това бреме не само ще падне върху всеки от нас, но и върху тези на ръководни позиции, които ще трябва да се погрижат за своите индивидуални трансформации и за трансформациите на своите организации.

Като типичен нетехнологичен специалист, не допринесох с нищо за този списък. Все пак се свързах с мой бивш клиент за кариерно обучение, който е разработил консултантска дейност в областта. Имайки предвид чувствителността на нейната работа и самоличността на нейните клиенти, тя ме помоли да се обръщам към нея само като Кристин, малкото й име.

„Техническите AI умения варират от концептуални и абстрактни“, обясни Кристин, „до конкретни и предвидими.“ Тук, без специален ред, е нейният списък от 17, последните четири от които са признати за меки умения, фундаментална необходимост във всички области, без значение каква е вашата професия.

1. Езици за програмиране

Владеенето на езици за програмиране като Python е от решаващо значение, тъй като той се използва широко в разработването на AI поради богатите си библиотеки и рамки.

2. AI рамки и библиотеки

Като например: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras за изграждане и обучение на модели.

3. Невронни мрежи и обучение в дълбочина

Задълбочете се в архитектурите на невронни мрежи, конволюционни невронни мрежи (CNN), повтарящи се невронни мрежи (RNN) и трансформатори.

4. Машинно обучение

Разберете основите на машинното обучение: контролирано обучение, неконтролирано обучение, обучение с подсилване и задълбочено обучение.

5. Математика

Разбиране на алгоритми и модели чрез силна основа в математиката, особено линейна алгебра, смятане и вероятност/статистика.

6. Манипулиране и анализ на данни

Уменията за предварителна обработка, почистване и манипулиране на данни са жизненоважни за работа с данни от реалния свят, тъй като AI моделите силно разчитат на качествени данни.

7. Обработка на естествен език (NLP)

Научете за токенизацията, вграждането на думи, езиковите модели и анализа на настроението.

8. Компютърно зрение

Това включва класифициране на изображения, откриване на обекти, генериране на изображения и свързани технологии.

9. Учене с подсилване

Вземане на последователни решения в динамична среда.

10. Контрол на версиите

Особено критичен при сътрудничеството по код.

11. Облачни изчисления

Развийте сила в облачни платформи като AWS, Azure или Google Cloud; спечелете ценни ресурси, необходими за обучение и внедряване на AI модели в мащаб.

12. Оценка на модела и настройка на хиперпараметъра

Ще ви трябват техники за оценка на производителността на модела и оптимизиране на хиперпараметри.

13. Внедряване и мащабиране

Развийте умения за внедряване на AI модели в производствени среди и оптимизирането им за използване в реалния свят.

14. AI Етика и пристрастия

Разберете етичните последици от AI и машинното обучение, включително пристрастия в данните и алгоритмите. „Всъщност“, казва Кристин, „това трябва да е номер 1 в списъка на всички.“

15. Сътрудничество и комуникация

Ефективната комуникация е от съществено значение за сътрудничеството, особено за обхващане на многофункционални екипи и обясняване на концепции за AI на нетехнически заинтересовани страни.

16. Продължаващо обучение

Бъдете в крак с новостите на AI. Естеството, темпото и обхватът на промяната в изкуствения интелект със сигурност ще ни замаят главите, но нямаме избор. AI бързо се трансформира от стратегическо предимство в оперативно предимство.

17. Решаване на проблеми и творчество

Разработването на AI решения често изисква творческо решаване на проблеми за справяне със сложни предизвикателства. Поддържайте екипите си разнообразни и се вслушвайте в съветите им