Kunstmatige intelligentie, AI, is al de woede van deze dagen — analisten zijn in de verkondiging van het veranderen van de wereld zoals wij die kennen, leveranciers AI-het wassen van hun aanbod, en een business-en IT-leiders zijn het nemen van een goede blik op wat er mogelijk kan leveren in termen van groei en rendement.
Foto: IBM Media Relations
Voor mensen aan de frontlinie van de revolutie, dat betekent het ontwikkelen van en het slijpen van vaardigheden in deze nieuwe dark art. In dit geval, AI vereist een mix van programmeren en data-analyse vaardigheden, met de nodige business overlay.
In een recent rapport op de Dobbelstenen site, William Terdoslavich wordt ingegaan op een aantal van de vaardigheden die mensen nodig voor het ontwikkelen van een repertoire in de AI ruimte, op te merken dat deze vaardigheden zijn in hoge vraag, vooral met bedrijven als Google, IBM, Apple, Facebook en Infosys het absorberen van alle beschikbare talent.
Machine learning is de meest fundamentele vaardigheid voor AI, online cursussen, zoals die worden aangeboden via Coursera bieden een aantal van de fundamentele vaardigheden. Abdul Razack, senior VICEPRESIDENT en hoofd van de platforms bij Infosys, merkt op dat een andere manier te ontwikkelen AI expertise is om “een statistische programmeur en training in data-strategie, of leer meer statistieken aan iemand die bedreven is in de verwerking van gegevens.”
Wiskundige kennis is ook fundamentele Terdoslavich voegt, die een “stevige greep van de kans, statistiek, lineaire algebra, wiskundige optimalisatie-is van cruciaal belang voor degenen die wensen om hun eigen algoritmen of bestaande aan te passen voor specifieke doeleinden en beperkingen.”
Programma ‘ s met populaire AI ontwikkelaars behoren R, Python, Lisp, Prolog en Scala, Terdoslavich het artikel staat. Oudere standbys — zoals C en C++ en Java-ook worden ingezet, afhankelijk van de toepassingen en prestatie-eisen. Platforms en toolsets zoals TensorFlow ook bieden AI mogelijkheden.
Uiteindelijk steeds bedreven in AI vereist ook een zekere mate van een verandering in het conceptueel denken, eigen deductief redeneren en beslissen.
AI vaardigheden — nogmaals, een combinatie van expertise n programmering, data en business development — kan blijven worden schaars, en David Kosbie, Andrew W. Moore, en Marcus Stehlik klonk het alarm in een recente Harvard Business Review artikel, bellen voor een revisie van de informatica-programma ‘ s op alle niveaus van het onderwijs. AI is “niet iets waar een eenzame genie koks in een garage,” ze staat. “De mensen die het maken van dit soort technologie moeten in staat zijn om te bouwen van teams, het werken in teams, en het integreren van oplossingen die zijn gemaakt door andere teams.”
Dit vereist een verandering in de manier van programmeren is geleerd, ze toe te voegen. ‘We zijn te vaak onderwijs programmeren alsof het nog steeds de jaren’ 90, toen de details van de codering (denk Visual Basic) werden beschouwd als het hart van de wetenschap van de computer. Als u kunt ploeteren door programmeertaal details, u misschien iets te leren, maar het is nog steeds een slog — en het mag niet worden. Codering is een creatieve activiteit, zodat de ontwikkeling van een cursus programmeren dat is leuk en spannend is uitermate goed te doen.”
Wat is de vraag nu is in termen van AI vaardigheden? Een inzage door het huidige job listings levert de volgende voorbeelden van AI banen:
Senior software ontwikkelaar – kunstmatige intelligentie en cognitieve computing (verzekering): “Leidt de toepassing prototyping en ontwikkeling voor op locatie cognitieve zoek-en analyse-technologieën. De kandidaat moet ervaring hebben met het AI -, machine learning, cognitieve computing, tekst analytics, de verwerking van natuurlijke taal, analytics en search-technologie, leveranciers, platforms, Api ‘ s, microservices, enterprise-architectuur en security architectuur.”
Artificial intelligence engineer: (lucht – / ruimtevaart fabrikant): “Zal deelnemen aan een snelle, rapid prototyping team gericht op toegepaste kunstmatige intelligentie. Startkwalificatie: 5 jaar ervaring in C/C++ of Python. Algoritme ervaring. Ervaring met machine learning en digitale signaalverwerking (computer vision, software defined radio) bibliotheken.”
Kunstmatige intelligentie innovatie leider (financiële dienstverlener): “Toezicht op de strategische productontwikkeling, product innovatie en strategie inspanningen. Evalueren van de markt en technologische trends, toets leveranciers, wettelijke/reglementaire klimaat, product positionering en prijsstelling van de filosofie…. Werk nauw samen met HET evalueren van de technologie van de leefbaarheid en de toepassing. Kwalificaties: 7+ jaar van het senior management ervaring, PhD/masters in de informatica, kunstmatige intelligentie, cognitieve computing of het gerelateerde veld in.”
Kunstmatige intelligentie/machine learning engineer (Silicon Valley): “Deal met grootschalige data-set met intensieve hands-on-code ontwikkeling. Het verzamelen, verwerken en reinigen van ruwe gegevens uit een grote verscheidenheid van bronnen. Transformeren en omzetten van ongestructureerde gegevens in gestructureerde data producten. Identificeren, te genereren, en selecteer het modelleren van eigenschappen van verschillende gegevens. De trein en het bouwen van machine learning modellen om te voldoen aan de product-doelen. Innoveren nieuwe machine learning technieken voor product-en zakelijke behoeften. Analyseren en evalueren van de prestaties van de resultaten van het model uitvoering.” Kwalificaties: “Sterke achtergrond en ervaring in machine learning en information retrieval. Moet ervaring hebben met het beheer van end-to-end machine learning pijpleiding van data exploratie, voorzien van engineering, model building, evaluatie van de prestaties, en online testen met TB te Petabyte-size datasets.”