Основные навыки, которые вам понадобятся для достижения статуса эксперта в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Люди, похоже, думают, что для того, чтобы стать экспертом в области ИИ и машинного обучения, необходим какой-то магический ингредиент. В конце концов, ИИ обещает произвести революцию в целых отраслях и повлиять на жизни людей и предприятий по всему миру. Но есть путь, по которому вы можете пойти, чтобы достичь статуса эксперта в этих развивающихся областях, который даст вам важную образовательную основу и практические рекомендации по применению ИИ и машинного обучения на работе с большими перспективами.

Вот несколько ключевых навыков, которые вам следует освоить на рынке ИИ, который, как ожидается, вырастет до 100 миллиардов долларов к 2025 году.

Вот яркий шанс создать карьеру своей мечты! Запишитесь на курс искусственного интеллекта и машинного обучения в IIT Kanpur и сделайте первый шаг к карьере своей мечты.

Реальные навыки ИИ

Чтобы эффективно использовать навыки ИИ, полезно работать с моделями, в которых вы уверены, и которые могут сделать ИИ понятным для бизнес-групп, которые будут его использовать. Согласно исследованию журнала FortuneТехнологии ИИ позволяют компьютерам имитировать человеческий интеллект, используя логику, правила «если-то», деревья решений и другие интеллектуальные функции для повышения эффективности широкого спектра бизнес-процессов. Недавнее исследование Forrester сообщает, что 45 процентов лиц, принимающих решения в области ИИ, говорят, что доверять системам ИИ либо сложно, либо очень сложно, и что будет расти спрос на прозрачные и понятные модели ИИ.

Обучение основным навыкам ИИ показывает инженерам ИИ, как создавать практические приложения ИИ с использованием широкого спектра интеллектуальных агентов. Согласно недавнему опросу, три самых популярных использования для ИИ и машинного обучения — это повышение эффективности или производительности труда (51 процент), информирование о будущих бизнес-решениях (41 процент) и оптимизация процессов (39 процентов). Навыки ИИ охватывают многие ключевые области, включая разработку интеллектуальных агентов; алгоритмы машинного обучения и передовые искусственные нейронные сети, которые используют предиктивную аналитику для решения задач принятия решений в реальном времени; нейронные сети и многослойную абстракцию данных, которые помогают вам эффективно анализировать данные; и применение основных приложений ИИ в различных областях, таких как обслуживание клиентов, финансовые услуги и здравоохранение.

Машинное обучение

Машинное обучение автоматизирует анализ данных, позволяя компьютерам учиться и адаптироваться на основе опыта для выполнения определенных задач без явного программирования. Обучение навыкам машинного обучения глубоко погружает в работу опорных векторных машин, деревьев решений и кластеризации, а также в то, как они связаны с практическими аспектами машинного обучения. Одно из самых перспективных направлений использования машинного обучения в науке о данных. Согласно Indeed, термины «ИИ» и «машинное обучение» были включены в описания вакансий примерно для 75 процентов рабочих мест в сфере науки о данных. Специалисты по данным повышают ценность данных с помощью машинного обучения и находят закономерности, которые можно напрямую применять в бизнес-операциях. Начните карьеру в области ИИ и МО с AI & Machine Learning Bootcamp.

Глубокое обучение

По словам Отчет о состоянииГлубокое обучение стало известно как самое глубокое подмножество в машинном обучении, состоящее из алгоритмов, которые позволяют программному обеспечению обучаться выполнять задачи, подвергая многослойные нейронные сети воздействию огромных объемов данных. Это также область, активно используемая специалистами по данным, и на самом деле, 80 процентов Согласно прогнозам Gartner, специалисты по данным будут использовать глубокое обучение в своих инструментах. Обучение навыкам глубокого обучения структурировано вокруг изучения TensorFlow, библиотеки программного обеспечения с открытым исходным кодом, предназначенной для проведения глубоких исследований нейронных сетей. Кандидаты на глубокое обучение учатся реализовывать алгоритмы, строить искусственные нейронные сети и проходить уровни абстракции данных, чтобы понять силу данных. А с практической точки зрения, которая, как вы можете видеть, имеет первостепенное значение в сегодняшней программе повышения квалификации, учащиеся могут освоить использование моделей TensorFlow и интерпретировать результаты, устранять неполадки и использовать эти модели в реальных отраслевых проектах. Сделайте шаг вперед и включите Python в свой путь обучения. Специалисты по данным также используют Python для выполнения аналитики данных, моделей машинного обучения, визуализации данных, веб-скрапинга и обработки естественного языка, среди многих других задач.

Конвергенция с роботизированной автоматизацией процессов (RPA)

RPA позволяет компаниям настраивать программные боты для захвата и интерпретации приложений для обработки транзакция, манипулирование даннымизапуск ответов и взаимодействие с другими цифровыми системами. Конвергенция RPA с технологиями ИИ и машинного обучения создает новую эру цифровой трансформации. Отчеты Форрестера что более 40 процентов предприятий планируют создать современных цифровых работников, объединив ИИ с RPA. Обучение основным навыкам RPA дает полный обзор инструментов и рабочих процессов, используемых в интеллектуальной автоматизации, а также шагов по внедрению RPA в масштабах всей организации.

Заключение

Высок ли спрос на работников с ИИ и связанными с ним технологиями? Еще бы! Действительно, Hiring Lab утверждает, что спрос на работников с талантом ИИ более чем удвоилось За последние три года количество вакансий, связанных с ИИ, в общем количестве вакансий выросло примерно на 119 процентов. Навыки ИИ все чаще используются в ИТ, маркетинге, продажах и финансовых операциях. Это должно быть достаточной причиной, чтобы как можно скорее направить свои команды на путь освоения ИИ.

Поскольку спрос на ИИ и машинное обучение возрос, организациям требуются специалисты с глубокими познаниями в этих развивающихся технологиях и практическим опытом. Учитывая врожденную потребность, Simplilearn запустил курсы ИИ и машинного обучения совместно с Университетом Пердью в сотрудничестве с IBM, которые помогут вам получить экспертные знания в различных отраслевых навыках и технологиях от Python, NLP, распознавания речи до продвинутого глубокого обучения. Эта программа последипломного образования поможет вам выделиться из толпы и построить карьеру в таких процветающих областях, как ИИ, машинное обучение и глубокое обучение.