Künstliche Intelligenz, AI, all die Wut in diesen Tagen-Analysten verkünden, es wird die Welt verändern, wie wir es kennen, sind die Hersteller AI-waschen Sie sich und Ihre Angebote, und business-und IT-Leiter die eine enge Blick auf, was kann es potenziell liefern in Bezug auf Wachstum und Effizienz.
Foto: IBM Media Relations
Für die Menschen an der front der revolution, das heißt die Entwicklung und Honen Fähigkeiten in diesem neuen dunklen Künste. In diesem Fall AI erfordert eine Mischung von Programmierung und data-Analytik-Fähigkeiten mit der notwendigen business-overlay.
In einem aktuellen Bericht auf der Dice-Website, William Terdoslavich untersucht einige der Fähigkeiten, die Menschen entwickeln müssen, die ein repertoire im KI-Raum, in Anbetracht dessen, dass diese Fähigkeiten sind in der hohen Nachfrage, vor allem mit Firmen wie Google, IBM, Apple, Facebook und Infosys absorbieren alle verfügbaren Talenten.
Maschinelles lernen ist die grundlegende Fertigkeit für AI-und online-Kurse wie die angeboten durch Coursera bieten einige der grundlegenden Fähigkeiten. Abdul Razack, senior Vice President und head of platforms bei Infosys, stellt fest, dass ein anderer Weg zur Entwicklung von KI-know-how ist “nehmen Sie einen statistischen Programmierer und die Ausbildung in data-Strategie, oder zu lehren, mehr Statistiken, um einen Fachmann in der Datenverarbeitung.”
Mathematisches wissen ist auch grundlegend, Terdoslavich fügt hinzu, die ein “gutes Verständnis von Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, lineare algebra, mathematische Optimierung-ist von entscheidender Bedeutung für diejenigen, die wollen, zu entwickeln Ihre eigenen algorithmen oder bestehende modifizieren, um zu passen bestimmte Zwecke und Zwänge.”
Programmen mit KI-Entwickler zählen mit R, Python, Lisp, Prolog und Scala, Terdoslavich die Artikel-Staaten. Ältere Standby — wie C und C++ und Java — sind auch eingesetzt wird, ist abhängig von Anwendungen und performance-Anforderungen. Plattformen und Werkzeuge wie TensorFlow bieten auch die AI-Funktionen.
Letztlich, immer geschickt in AI verlangt auch eine gewisse änderung im konzeptionellen denken als auch, erfordert deduktive Argumentation und Entscheidungsfindung.
KI-Fähigkeiten-wieder, die eine gelungene Mischung aus know-how n die Programmierung, Daten-und business-development-kann weiterhin Mangelware, und David Kosbie, Andrew W. Moore, Mark Stehlik alarm in einem aktuellen Harvard Business Review-Artikel, den Aufruf für eine Revision der informatik-Programme auf allen Ebenen der Bildung. AI ist “nicht etwas, was ein einsames Genie kocht in einer garage,” Sie erklären. “Menschen, die diese Art von Technologie muss in der Lage sein, teams aufbauen, in teams zu arbeiten, und Integration der Lösungen erstellt, die von anderen teams.”
Dies erfordert eine Veränderung in der Art der Programmierung gelehrt wird, fügen Sie hinzu. “Wir sind zu oft die Lehre der Programmierung, als wäre es noch in den 90er Jahren, als die details der Kodierung (denke Visual Basic) waren, als das Herz der informatik. Wenn Sie slog durch eine Programmiersprache, die details, Sie könnten etwas lernen, aber es ist immer noch eine Ochsentour — und sollte es nicht sein. Codierung ist eine kreative Tätigkeit, so dass die Entwicklung einer Programmier-Kurs, der spass macht und spannend ist das hervorragend machbar.”
Was ist die Nachfrage gerade jetzt in Bezug auf die KI-Fähigkeiten? Eine Einsicht über aktuelle job-Angebote gibt die folgenden Beispiele für AI-jobs:
Senior software developer – künstliche Intelligenz und cognitive computing (insurance company): “Führen die Anwendung prototyping-und Entwicklung für on-premise-kognitive such-und analytics-Technologien. Kandidat sollte Erfahrung mit AI, machine learning, cognitive computing, text analytics, natural language processing, analytics-und search-Technologien, Anbieter, Plattformen, APIs, microservices, enterprise architecture und security architecture.”
Künstliche Intelligenz-Ingenieur: (Flugzeughersteller): “Wird sich eine temporeiche, rapid prototyping-team konzentrierte sich auf die angewandte künstliche Intelligenz. Grundlegende Qualifikationen: 5 Jahre Erfahrung in C/C++ oder Python. Algorithmus Erlebnis. Erfahrung mit machine learning und digitale signal-Verarbeitung (computer vision, software defined radio) Bibliotheken.”
Künstliche-Intelligenz-innovation leader (Finanzdienstleister): “Überwachen, strategische Produkt-Entwicklung, Produkt-innovation und Strategie Bemühungen. Bewerten Markt-und Technologie-trends, die wichtigsten Anbieter, rechtliche/regulatorische Klima -, Produkt-Positionierung und Preisfindung-Philosophie…. Arbeiten Sie eng mit IT zu bewerten, Technologie, Rentabilität und Anwendung. Qualifikationen: 7+ Jahre senior-level-management-Erfahrung, PhD/Master in computer science, AI, cognitive computing oder einem verwandten Bereich.”
Künstliche Intelligenz/machine learning engineer (Start im Silicon Valley): “Deal with large-scale data-set mit intensiven hands-on-Entwicklung von code. Erheben, verarbeiten und reinigen raw-Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Verwandeln und umwandeln, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten-Produkte. Identifizieren, generieren und wählen Sie modellierfunktionen von verschiedenen Daten-set. Zug-und build-machine-learning-Modelle zu treffen, Produkt-Ziele. Innovation neue machine-learning-Techniken zu Adresse, Produkt-und business-Bedürfnisse. Die Analyse und Bewertung der performance-Ergebnisse aus dem Modell-Ausführung.” Qualifikationen: “Starker hintergrund und Erfahrung in machine learning und information retrieval. Müssen Erfahrung in der Verwaltung von end-to-end-machine-learning-pipeline von Daten, exploration, feature engineering, Modellbau, Leistungsbewertung und online-Tests mit TB bis in den Petabyte-Bereich Größe datasets.”