Тенденции в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году

В последние годы все большее значение приобретают высокопроизводительные технологии. Наряду с повсеместным распространением вычислений (включая Интернет вещей) наблюдается бурный рост рабочих мест в области искусственного интеллекта (ИИ). Рынок труда в области машинного обучения чрезвычайно здоров и не показывает никаких признаков замедления.

Беглый взгляд на технологический ландшафт показывает силу ИИ в повседневной жизни. От голосовых помощников, которые обладают силой умный динамикs к высоким технологиям кофеварки, эти технологии быстро становятся основой жизни. Эта эволюция привела к положительным изменениям в тенденциях в сфере ИИ и машинного обучения.

Хотя эти события могут показаться неизбежными, движущей силой роста является упорная работа экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Концепции машинного обучения, такие как компьютерное зрение быстро открыть двери для некоторых из самых интересных возможностей карьерного роста на сегодняшний день для дальновидных специалистов в области технологий.

Компьютерное зрение — лишь одна из многих новых инноваций в области искусственного интеллекта, которые определяют текущие тенденции в сфере машинного обучения. Чтобы лучше подготовиться к новой карьере в области машинного обучения, нам важно понять, как работают технологии искусственного интеллекта и машинного обучения и как начинающие кандидаты в области ИИ и машинного обучения могут приобрести навыки, необходимые для реализации этих многообещающих вариантов карьеры.

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение?

Традиционно ИИ определяется как разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Другими словами, ИИ позволяет компьютерам думать и вести себя, как люди, при решении проблем.

Машинное обучение — это метод анализа данных, который помогает компьютерным программам оптимизировать свою функциональность при обучении на огромных объемах данных. Машинное обучение — это особая форма искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться и развиваться по мере их знакомства со сценариями, основанными на данных. Эта форма ИИ основана на науке о данных и гораздо более эффективна во многих областях, чем традиционные подходы ИИ.

Хотя ИИ и машинное обучение связаны, они представляют собой разные специализации: машинное обучение является частью ИИ, но не весь ИИ состоит из машинного обучения. Тем не менее, обе дисциплины предлагают многообещающие возможности карьерного роста, а рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения готовы к быстрому росту. Вот обзор тенденций и ожиданий в сфере AI и ML в 2024 году:

Рост и спрос на рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Различие между ИИ и МО имеет решающее значение: ИИ фокусируется на создании систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, а МО — это подмножество ИИ, которое позволяет компьютерам учиться на данных. Обе области предлагают многообещающие возможности карьерного роста, что отражает быстрорастущий рынок труда. Количество рабочих мест в сфере ИИ и машинного обучения значительно выросло, причем вакансии в области машинного обучения особенно упоминаются как вторая по популярности работа в сфере ИИ. Этот спрос подогревается более широким применением этих технологий в таких секторах, как здравоохранение, образование, маркетинг, розничная торговля, электронная коммерция и финансовые услуги.

Ключевые тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения

1. Генерация с расширенным поиском (RAG) становится важной тенденцией, направленной на повышение точности и актуальности контента, создаваемого ИИ. RAG сочетает генерацию текста с поиском информации, позволяя моделям получать доступ к внешней информации, тем самым уменьшая неточности, известные как «галлюцинации». Эта тенденция особенно важна для внедрения ИИ на предприятиях, где фактическая точность имеет решающее значение.
2. Спрос на индивидуальные генерирующие корпоративные модели искусственного интеллекта растет. Компании все чаще стремятся адаптировать модели ИИ к потребностям своей ниши, переходя от инструментов общего назначения к моделям, оптимизированным для конкретных сценариев. Эта тенденция подчеркивает важность моделей, которые удовлетворяют специализированные потребности, такие как поддержка клиентов или управление цепочками поставок, а также подчеркивает растущую потребность в специалистах в области искусственного интеллекта и машинного обучения, способных разрабатывать и управлять этими системами.
3. Потребность в специалистах по искусственному интеллекту и машинному обучению продолжает расти, особенно с упором на навыки, связанные с программированием искусственного интеллекта, анализом данных, статистикой и операциями машинного обучения (MLOps). Этот спрос выходит за рамки крупных технологических компаний: предприятия из различных секторов стремятся создать внутренние возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в рамках своих стратегий цифровой трансформации. Также особое внимание уделяется разнообразию в инициативах по искусственному интеллекту, чтобы смягчить предвзятость в обучающих данных и обеспечить комплексные подходы к решению проблем.
4. Теневой ИИ представляет собой проблему, поскольку использование ИИ без одобрения или надзора ИТ-отдела становится все более распространенным. Эта тенденция подчеркивает важность механизмов управления для балансирования инноваций и рисков, особенно в отношении конфиденциальности и безопасности. Организациям рекомендуется установить четкую политику использования ИИ и сотрудничать между отделами для согласования этического и ответственного использования ИИ.

Вакансии и необходимые навыки

Расширяющийся рынок труда в области искусственного интеллекта и машинного обучения предлагает широкий спектр карьерных возможностей: от инженеров машинного обучения и специалистов по обработке данных до ученых-исследователей ИИ и разработчиков приложений ИИ. Востребованные навыки включают программирование (особенно на Python), анализ данных, теорию машинного обучения и практическое применение технологий искусственного интеллекта в бизнес-средах. Более того, все больше требуются профессионалы для управления проектами ИИ, включая развертывание, мониторинг и обслуживание систем ИИ в реальных средах — дисциплину, которую часто называют MLOps.

Список лучших вакансий в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2024 году

В 2024 году рынок труда AI и ML продолжит предлагать широкий спектр высокооплачиваемых и динамичных карьерных возможностей, отвечающих различным наборам навыков и интересов. Вот краткий список некоторых из лучших вакансий в области искусственного интеллекта и машинного обучения, их описания и диапазоны зарплат, основанный на информации из нескольких источников:

1. Инженер по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению отвечают за создание алгоритмов и моделей, которые позволяют машинам автономно учиться и совершенствоваться на основе данных. Им требуются сильные знания в области разработки программного обеспечения, науки о данных и программирования. средняя годовая зарплата в США составляет от 109 143 до 131 000 долларов, а такие компании, как Apple и Facebook, предлагают от 170 000 до 200 000 долларов.

2. Инженер по искусственному интеллекту

Инженеры по искусственному интеллекту сосредоточены на разработке и внедрении систем и моделей искусственного интеллекта, оптимизации производительности искусственного интеллекта и постоянном курсе достижений в этой области. Требуемые навыки включают технические знания в области математики, статистики и языков программирования. Средняя годовая зарплата в США составляет примерно 160 757 долларов США.

3. Специалист по данным

Ученые, работающие с данными, анализируют и интерпретируют сложные данные для извлечения ценной информации, используя статистические методы и методы машинного обучения. Им нужны навыки интеллектуального анализа данных, статистического анализа и языков программирования, таких как Python. Диапазон заработной платы специалиста по обработке данных широко варьируется: средняя годовая зарплата составляет около От 65 674 до 105 000 долларов СШАв зависимости от опыта и уровня должности.

4. Инженер по компьютерному зрению

Инженеры компьютерного зрения разрабатывают системы, которые позволяют компьютерам интерпретировать и понимать визуальные данные. Эта роль требует знаний в области искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения. Средняя годовая зарплата составляет около 168 803 доллара США.

5. Инженер по обработке естественного языка

Инженеры НЛП работают над тем, чтобы компьютеры могли понимать и интерпретировать человеческий язык. Необходимы навыки машинного обучения, лингвистики и программирования. Средняя годовая зарплата инженера НЛП в США составляет примерно 86 193 доллара США.

6. Инженер по глубокому обучению

Инженеры глубокого обучения специализируются на разработке нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения. Эта роль требует глубокого понимания технологий машинного обучения и программирования. Средняя годовая зарплата составляет около 141 435 долларов США.

7. Ученый-исследователь искусственного интеллекта

Ученые-исследователи ИИ проводят передовые исследования для развития области ИИ. Им требуется докторская степень и обширные знания в различных дисциплинах искусственного интеллекта. Сообщается, что средняя годовая зарплата составляет около 115 443 доллара США.

8. Менеджер по развитию бизнеса (направление ИИ)

Менеджеры по развитию бизнеса в области ИИ определяют новые бизнес-возможности и стратегии роста, требующие знания рынков и технологий ИИ. Средняя годовая зарплата составляет примерно 196 491 доллар США.

9. Менеджер по продукту ИИ

Менеджеры по продуктам ИИ возглавляют разработку решений на основе ИИ, сочетая опыт в области технологий ИИ с навыками управления продуктами. Средняя годовая зарплата в США составляет около 128 091 доллар США.

10. Консультант по искусственному интеллекту

Консультанты по искусственному интеллекту консультируют предприятия по вопросам интеграции технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности и операционной деятельности. Эта роль требует сочетания технических знаний в области искусственного интеллекта и навыков стратегического планирования. Средняя годовая зарплата составляет около 124 843 доллара США.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Станьте инженером по машинному обучению с Simplilearn

Рост числа рабочих мест в области машинного обучения увеличил потребность в сотрудниках с этим набором навыков, и эти тенденции в сфере машинного обучения сохранятся до 2024 года. Однако бросить работу с полной занятостью и вернуться в школу нереально для большинства людей. .

Именно здесь могут помочь революционные платформы, такие как Simplilearn. Мы являемся платформой онлайн-обучения, которая предлагает отличный курс искусственного интеллекта с возможностью самостоятельного обучения и вариантами виртуального класса в реальном времени.

Поначалу может быть трудно понять такие глубоко технические концепции, как машинное обучение, поэтому наши курсы начинаются с основ, а затем усложняются. Если у вас есть прочная основа, вам будет легче быстро развивать навыки с помощью нашего курса по искусственному интеллекту или программы искусственного интеллекта для профессионалов, которая дает вам конкурентное преимущество в новых бизнес-технологиях. Этот очень подробный курс обучения научит вас всему, что вам нужно знать о том, как добиться успеха в области искусственного интеллекта или машинного обучения.

В Simplilearn наши отраслевые эксперты проводят обучение в формате, который соответствует вашему занятому образу жизни, поэтому вы можете быстро начать работать и стать экспертом в области машинного обучения. Начните один из наших курсов, связанных с курсами, сегодня, чтобы использовать положительную динамику тенденций в сфере машинного обучения.