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

Кажется, люди думают, что для того, чтобы стать экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, необходим какой-то волшебный ингредиент. В конце концов, ИИ обещает произвести революцию в целых отраслях и повлиять на жизнь 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 лучшие практики для многообещающего применения ИИ и машинного обучения на работе.

Вот некоторые ключевые навыки, которым вам стоит овладеть на рынке искусственного интеллекта, который, как ожидается, вырастет до 100 миллиардов долларов к 2025 году.

Это блестящий 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 искусственного интеллекта

Чтобы эффективно использовать навыки ИИ, полезно работать с моделями, в которых вы уверены, и сделать ИИ понятным для бизнес-команд, которые будут его использовать. По данным исследования FortuneТехнологии искусственного интеллекта 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 спрос на прозрачные и легко понятные модели ИИ будет расти.

Обучение основным навыкам искусственного интеллекта показывает инженерам искусственного интеллекта, как создавать практические приложения искусственного интеллекта с использованием широкого спектра интеллектуальных агентов. Согласно недавнему опросу, три самых популярных варианта использования Целью ИИ и машинного обучения является повышение эффективности или производительности труда работников (51 процент), информирование будущих бизнес-решений (41 процент) и оптимизация процессов (39 процентов). Навыки искусственного интеллекта охватывают многие ключевые области, включая разработку интеллектуальных агентов; алгоритмы машинного обучения и передовые искусственные нейронные сети, которые используют прогнозную аналитику для решения задач принятия решений в реальном времени; нейронные сети и многоуровневая абстракция данных, которые помогают 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 конкретных задач без явного программирования. Обучение навыкам машинного обучения глубоко погружает в работу машин опорных векторов, деревьев решений и кластеризации, а также то, как они связаны с практическими аспектами машинного обучения. Одна из наиболее перспективных областей использования машинного обучения в науке о данных. По данным Indeed, термины «ИИ» и «машинное обучение» были включены в должностные инструкции примерно 75 процентов вакансий специалистов по данным. Ученые, работающие с данными, повышают ценность данных с помощью машинного обучения и находят закономерности, которые можно напрямую применить к бизнес-операциям. Начните свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения на учебном курсе по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Глубокое обучение

Согласно Отчет о состоянииГлубокое обучение стало известно как самая глубокая часть машинного обучения, состоящая из алгоритмов, которые позволяют программному обеспечению обучаться выполнению задач, подвергая многослойные нейронные сети воздействию огромных объемов данных. Эта область также активно используется учеными, работающими с данными, и на самом деле 80 процентов По данным Gartner, специалистов по обработке данных будут использовать глубокое обучение в своих инструментах. Обучение навыкам глубокого обучения построено 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 преодолевать уровни абстракции данных, чтобы понять силу данных. А с практической точки зрения, которая, как вы видите, имеет первостепенное значение для сегодняшней учебной программы повышения квалификации, учащиеся могут освоить использование моделей TensorFlow, интерпретировать результаты, устранять неполадки и использовать эти модели в реальных отраслевых проектах. Сделайте шаг вперед и включите Python в свой путь обучения. Ученые, работающие с данными, также используют Python для анализа данных, моделей машинного обучения, визуализации данных, очистки веб-страниц и обработки естественного языка, а также для многих других задач.

Конвергенция с роботизированной автоматизацией процессов (RPA)

RPA дает компаниям возможность настраивать программных ботов для захвата и интерпретации приложений для обработки транзакция, манипулирование даннымизапуская реакции и взаимодействуя с другими цифровыми системами. Конвергенция RPA с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новую эру цифровой трансформации. Forrester сообщает, что более 40 процентов предприятий планируют создать современных цифровых работников путем объединения ИИ с RPA. Обучение основным навыкам RPA дает полный обзор инструментов и рабочих процессов, используемых в интеллектуальной автоматизации, а также шагов по внедрению RPA во всей организации.

Заключение

Высок ли спрос на работников с ИИ и связанными с ним технологиями? Держу пари! Действительно, Hiring Lab утверждает, что спрос на работников с талантами в области ИИ вырос более чем вдвое За последние три года количество объявлений о вакансиях, связанных с ИИ, как доля всех объявлений о вакансиях выросло примерно на 119 процентов. Навыки искусственного интеллекта все чаще используются в ИТ, маркетинге, продажах и финансовых операциях. Это должно быть достаточным основанием для того, чтобы ваши команды как можно скорее встали на путь овладения искусственным интеллектом.

Поскольку спрос на искусственный интеллект и машинное обучение увеличился, организациям требуются профессионалы с глубокими знаниями этих развивающихся технологий и практическим опытом. Принимая во внимание врожденные потребности, Simplilearn запустила курсы искусственного интеллекта и машинного обучения вместе с Университетом Пердью в сотрудничестве с IBM, которые помогут вам получить опыт в различных отраслевых навыках и технологиях, от Python, НЛП, распознавания речи до продвинутого глубокого обучения. Эта программа последипломного образования поможет вам выделиться из толпы и развивать свою карьеру в таких процветающих областях, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.