Artificiell intelligens, AI, är i ropet dessa dagar, analytiker förkunnar att det kommer att förändra världen som vi känner den, leverantörer AI-tvätta sina erbjudanden, och affärs-och IT-ledare är att ta en närmare titt på vad den kan leverera i form av tillväxt och effektivitet.
Foto: IBM Medier.
För människor på fronten av den revolution, som innebär att utveckla och finslipa färdigheter i detta nya mörka konst. I detta fall, AI kräver en blandning av programmering och data analytics kompetens, med den nödvändiga verksamheten overlay.
I en färsk rapport på Tärningarna webbplats, William Terdoslavich utforskar några av de färdigheter som människor behöver för att utveckla en repertoar i AI utrymme, notera att dessa kunskaper är i hög efterfrågan, särskilt med företag som Google, IBM, Apple, Facebook, och Infosys att absorbera alla tillgängliga talang.
Maskininlärning är den grundläggande färdighet för AI, och online-kurser som erbjuds via Coursera erbjuder några av de grundläggande färdigheter. Abdul Razack, senior vice vd och chef för plattformar på Infosys, konstaterar att ett annat sätt att utveckla AI-kompetens är att “ta en statistisk programmerare och utbilda dem i data strategi, eller lära mer statistik för att en person som är duktig i databehandling.”
Matematisk kunskap är också grundläggande, Terdoslavich lägger, som kräver en “fast grepp om sannolikhet, statistik, linjär algebra, matematisk optimering–är avgörande för dem som vill utveckla sina egna algoritmer eller ändra befintliga för att passa specifika syften och begränsningar.”
Program populärt med AI utvecklare har R, Python, Lisp, Prolog och Scala, Terdoslavich s artikel staterna. Äldre standbys — sådana som C och C++ och Java-är också att vara anställd, beroende på program och prestanda. Plattformar och toolsets som TensorFlow också ge AI kapacitet.
I slutändan blir skicklig i AI kräver också en viss grad av förändring i konceptuella tänkande som väl kräver deduktiva resonemang och beslut.
AI-kompetens — igen, som smälter kompetens n programmering, data -, och affärsutveckling-kan fortsätta att vara en bristvara, och David Kosbie, Andrew W. Moore, och Markera Stehlik slog larm i en nyligen Harvard Business Review artikel, kräver en översyn av computer science-program på alla nivåer av utbildning. AI är inte något som ett ensamt geni cooks upp i garage,” de statliga. “Människor som skapar denna typ av teknologi måste kunna bygga lag, arbeta i team, och integrera lösningar som skapats av andra lag.”
Detta kräver en förändring i hur programmering lärs ut, de lägger till. “Vi är alltför ofta undervisning programmering som om det fortfarande var 90-talet, när detaljerna för kodning (tror Visual Basic) ansågs hjärtat av datavetenskap. Om du kan kämpa sig igenom programmeringsspråk information, du kanske lär dig något, men det är fortfarande en slit-och det bör inte vara. Kodning är en kreativ aktivitet, så att utveckla en kurs i programmering som är kul och spännande är det i högsta grad genomförbart.”
Vad i efterfrågan just nu i form av AI-kompetens? En genomläsning genom nuvarande jobb listor ger följande exempel på AI jobb:
Senior software developer – artificiell intelligens och kognitiv design (försäkringsbolag): “att Leda programmet prototyper och utveckling för att på plats kognitiva sök-och analytics-teknik. Sökande bör ha erfarenhet med AI, maskininlärning, kognitiv design, text analytics, behandling av naturligt språk, analytics och söka teknik, leverantörer, plattformar, Api: er, microservices, enterprise architecture och säkerhet arkitektur.”
Artificiell intelligens ingenjör: (flygplanstillverkare): “Kommer att gå med i en snabb-paced, rapid prototyping team inriktat på tillämpad artificiell intelligens. Grundläggande kvalifikationer: 5 års erfarenhet av C/C++ eller Python. Algoritm erfarenhet. Upplevelse med maskinen lärande och digital signalbehandling (computer vision, software defined radio) bibliotek.”
Artificiell intelligens innovation leader (finansiella tjänster företaget): “Övervaka strategisk produktutveckling, innovation och strategi arbetet. Utvärdera marknaden och teknik trender, viktiga leverantörer, legala/regulatoriska klimatet, produkt positionering och prissättning filosofi…. Arbeta i nära samarbete med DET att utvärdera teknik genomförbarhet och tillämpning. Kvalifikationer: 7+ år som senior erfarenhet, PhD – /masterprogram i datavetenskap, AI, kognitiv design eller närliggande område.”
Artificiell intelligens/maskininlärning ingenjör (Silicon Valley): “Behandla stora mängder data set med intensiv hands-on-koden utveckling. Samla in, bearbeta och rena råa data från en mängd olika källor. Förändra och omvandla ostrukturerad data som ligger till strukturerad data-produkter. Identifiera, skapa och välj modellering funktioner från olika uppgifterna. Träna och bygga modeller för att möta produkten mål. Utveckla nya maskinen lära sig tekniker för att hantera produkt-och affärsbehov. Analysera och värdera resultat från modellen utförande.” Kvalifikationer: “Stark bakgrund och erfarenhet inom maskininlärning och informationssökning. Måste ha erfarenhet av att hantera end-to-end maskininlärning rörledning från data prospektering, har teknik, modellbygge, utvärdering av prestanda, och online-test med TB till Petabyte-storlek datamängder.”