Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι το μέλλον και έχει μεγάλες δυνατότητες να μεταμορφώσει τις επιχειρήσεις, τις οικονομίες και τις κοινωνίες.
Δεν είναι περίεργο που η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια από τις πιο περιζήτητες δεξιότητες στον τομέα της τεχνολογίας που έχει επηρεάσει σχεδόν κάθε τομέα, από την αυτοκινητοβιομηχανία, την κατασκευή και την ιατρική έως την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, το λογισμικό και το IoT.
Οι οργανισμοί αξιοποιούν γρήγορα την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν χρήσιμες, αιχμής εφαρμογές και υπηρεσίες που μπορούν να βελτιώσουν την ποιότητα ζωής, να κάνουν τις επιχειρηματικές δραστηριότητες πιο αποτελεσματικές και να μειώσουν την πολυπλοκότητα.
Τελικά, η ζήτηση για τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να αυξάνεται. Σύμφωνα με το SEMrush, η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης θα φτάσει τα 190,61 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2025.
Έτσι, αν θέλετε να χτίσετε μια καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη, είναι η καλύτερη στιγμή για να ξεκινήσετε. Θα σας δώσει ευρύτερες προοπτικές καριέρας και μπορείτε να συνεργαστείτε με οργανισμούς από όλο τον κόσμο σε συναρπαστικά έργα. Αλλά για αυτό, πρέπει να έχετε τα σωστά σύνολα δεξιοτήτων, τόσο τεχνικών όσο και μη.
Σε αυτό το άρθρο, θα σας παρουσιάσω μερικές από τις απαιτούμενες δεξιότητες στην τεχνητή νοημοσύνη που μπορείτε να μάθετε και να αναβαθμίσετε τον εαυτό σας για να δημιουργήσετε μια λαμπρή καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη.
Ας αρχίσουμε.
Πίνακας περιεχομένων
Τεχνικές δεξιότητες
Η καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί από τους επαγγελματίες να κατακτήσουν ορισμένες τεχνικές δεξιότητες για να σας δώσουν μια ισχυρή βάση. Λοιπόν, ας μιλήσουμε για μερικές από αυτές τις τεχνικές δεξιότητες.
Πεδίο γνώσης
Απαιτούνται γνώσεις και εξειδίκευση στην τεχνητή νοημοσύνη εάν αναζητάτε καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη. Πρέπει να έχετε εξειδίκευση σε νευρωνικά δίκτυα, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση κ.λπ.
Η γνώση του τομέα σάς βοηθά να κατανοήσετε καλύτερα τον κλάδο με τους κινδύνους και τις προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπίσετε. Θα σας βοηθήσει επίσης να αναπτύξετε καινοτόμες τεχνολογίες που μπορούν να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις. Μπορείτε να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας για να δημιουργήσετε τεχνολογίες και υπηρεσίες με δυνατότητα AI που μπορούν με κάποιο τρόπο να κάνουν τη ζωή καλύτερη και να υποστηρίξουν τις επιχειρήσεις.
Γλώσσες προγραμματισμού
Η καλή γνώση και η επάρκεια σε γλώσσες προγραμματισμού όπως Java, R, Python, C++, JavaScript κ.λπ., είναι ζωτικής σημασίας για κάθε επαγγελματία τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να μπορείτε να γράφετε κώδικα με βάση τις ανάγκες και τις περιπτώσεις χρήσης σας.
- Python: Η Python χρησιμοποιείται ευρέως στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική εκμάθηση λόγω της απλότητας, της αξιοπιστίας του κώδικα και της ταχύτερης εκτέλεσής της. Θα σας βοηθήσει να γράψετε πολύπλοκους αλγόριθμους και απαιτεί ελάχιστο κώδικα. Έρχεται με πολλές προκατασκευασμένες βιβλιοθήκες για προηγμένους υπολογιστές και επιστημονικούς υπολογισμούς.
- Java: Η Java χρησιμοποιείται επίσης εκτενώς στην τεχνητή νοημοσύνη για την υλοποίηση χαρτών και μειωτών, προγραμματισμό νοημοσύνης, γενετικό προγραμματισμό, αλγόριθμους αναζήτησης, νευρωνικά δίκτυα, λύσεις ML και πολλά άλλα.
- R: Χρειάζεστε το R για στατιστικούς υπολογισμούς, αριθμητική ανάλυση, μηχανική μάθηση, νευρωνικά δίκτυα και πολλά άλλα. Το R σάς επιτρέπει να συλλέγετε και να οργανώνετε σύνολα δεδομένων, να εφαρμόζετε ML και στατιστικές συναρτήσεις και να χρησιμοποιείτε μετασχηματισμούς πινάκων και γραμμική άλγεβρα για την επεξεργασία δεδομένων.
- C++: Το παλιό καλό C++ χρησιμοποιείται στην τεχνητή νοημοσύνη για να ενεργοποιήσει τον διαδικαστικό προγραμματισμό και τον χειρισμό πόρων υλικού. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να αναπτύξετε λειτουργικά συστήματα, προγράμματα περιήγησης και βιντεοπαιχνίδια. Η ευελιξία και οι αντικειμενοστρεφείς λειτουργίες του το καθιστούν ιδιαίτερα χρήσιμο στην τεχνητή νοημοσύνη.
Επιπλέον, θα βοηθούσε εάν είχατε επίσης βαθιά κατανόηση της αρχιτεκτονικής των υπολογιστών, των δομών δεδομένων, των αλγορίθμων βελτιστοποίησης, των γραφημάτων, των δέντρων και πολλά άλλα. Και αν μπορείτε να μάθετε περισσότερες από μία γλώσσες, μπορεί να είναι ένα πρόσθετο πλεονέκτημα, καθώς μπορείτε να συνεισφέρετε περισσότερα, καθώς οι οργανισμοί δίνουν έμφαση σε επαγγελματίες με πολλαπλές δεξιότητες.
Πλαίσια και βιβλιοθήκες: Εκτός από γλώσσες προγραμματισμού, πρέπει επίσης να κατανοήσετε διάφορα πλαίσια και βιβλιοθήκες. Θα σας βοηθήσει να γράψετε ποιοτικό κώδικα με μεγαλύτερη ταχύτητα. Μερικά από τα εξαιρετικά χρήσιμα στο AI είναι τα TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch και άλλα.
- Το TensorFlow είναι μια πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα με ένα ολοκληρωμένο και ευέλικτο σύνολο εργαλείων, κοινοτικών πόρων και βιβλιοθηκών που βοηθούν τους ερευνητές να αναπτύξουν εύκολα εξελιγμένες εφαρμογές που υποστηρίζονται από ML.
- Το SciPy είναι μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την επίλυση επιστημονικών και μαθηματικών ζητημάτων. Βοηθά τους χρήστες να χειρίζονται και να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας διάφορες εντολές.
- Το NumPy είναι ένα πακέτο βασισμένο σε Python που χρησιμοποιείται για επιστημονικούς υπολογισμούς και προηγμένες μαθηματικές λειτουργίες, ενώ χειρίζεται τεράστια σύνολα δεδομένων.
- Το Scikit-learn είναι μια ισχυρή βιβλιοθήκη Python για μηχανική μάθηση και διαθέτει πολλά εργαλεία ML και στατιστικής μοντελοποίησης.
Μαθηματική Γνώση
Οι επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης εργάζονται εκτενώς σε αλγόριθμους και εφαρμοσμένα μαθηματικά. Αυτός είναι ο λόγος που πρέπει να έχετε ισχυρές αναλυτικές δεξιότητες και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων μαζί με μαθηματικές γνώσεις, ώστε να μπορείτε να λύνετε αποτελεσματικά προβλήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Μαθηματικές δεξιότητες όπως γραμμική άλγεβρα, στατιστικές, πιθανότητες, γραφήματα, τεχνικές βελτιστοποίησης κ.λπ., είναι επιθυμητές. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις δεξιότητες για να λύσετε προβλήματα και να δημιουργήσετε αλγόριθμους με βάση τις απαιτήσεις.
- Γραμμική άλγεβρα: Η γραμμική και η αφηρημένη άλγεβρα αποτελούν τη βάση πολλών τμημάτων της τεχνητής νοημοσύνης όπως η μηχανική μάθηση και η όραση υπολογιστών. Περιλαμβάνει πίνακες, διανύσματα, τανυστές και άλλα.
- Στατιστικά: Η στατιστική είναι ένα άλλο ζωτικής σημασίας θέμα που πρέπει να κατακτήσετε εάν θέλετε μια λαμπρή καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη και την ML. Περιλαμβάνει συλλογή δεδομένων, ερμηνεία και ανάλυση. Συμπίπτει με την επιστήμη των δεδομένων, αλλά χρειάζεστε στατιστικές δεξιότητες για να κατανοήσετε τα μοτίβα.
- Πιθανότητες: Οι πιθανότητες είναι ένα ουσιαστικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης. Ως εκ τούτου, πρέπει να έχετε καλή γνώση της πιθανότητας και της κατανομής πιθανοτήτων για να έχετε μια ομαλή εκκίνηση στο AI. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διακριτικά και γενετικά μοντέλα, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων κ.λπ.
- Γράφημα: Το να γνωρίζετε πώς να βλέπετε γραφήματα και να κατανοείτε τι μεταδίδει είναι απαραίτητο στην τεχνητή νοημοσύνη. Αποτελεί αναπόσπαστο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης και θα είστε συνεχώς εκτεθειμένοι στην ανάλυση δεδομένων κοιτάζοντας διαφορετικά γραφήματα.
Μηχανική Μάθηση
Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης. Είναι η μελέτη αλγορίθμων που βασίζονται σε υπολογιστή ικανούς να μαθαίνουν και να βελτιώνονται χρησιμοποιώντας δεδομένα και εμπειρίες. Οι αλγόριθμοι ML δημιουργούν μοντέλα που βασίζονται σε ένα συγκεκριμένο δείγμα δεδομένων, που ονομάζονται δεδομένα εκπαίδευσης, για τη λήψη αποφάσεων και προβλέψεων.
Η γνώση της ML είναι απαραίτητη στην τεχνητή νοημοσύνη καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εξουσιοδοτεί έναν υπολογιστή ή ένα σύστημα να συμπεριφέρεται έξυπνα. Η ML είναι μια διαδικασία που διδάσκει το μηχάνημα να είναι έξυπνο και να εφαρμόζει τις δυνατότητές του σε εργασίες και προβλήματα σε πραγματικό χρόνο.
Η ML χρησιμοποιείται σε διάφορες εφαρμογές, όπως η όραση υπολογιστή, το φιλτράρισμα email, η ιατρική, η αναγνώριση ομιλίας και άλλα. Συνδέεται επίσης με υπολογιστικές στατιστικές για την πραγματοποίηση ακριβών προβλέψεων με τη βοήθεια υπολογιστών. Μερικά από τα καθημερινά παραδείγματα ML είναι προτάσεις μηχανών αναζήτησης.
Βαθιά Μάθηση
Η βαθιά μάθηση είναι ένας κλάδος της μηχανικής μάθησης και της επιστήμης δεδομένων που μιμείται τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι αποκτούν συγκεκριμένη γνώση. Περιλαμβάνει προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και στατιστικά στοιχεία και αξιοποιεί διαφορετικά επίπεδα για να αποκτήσει βαθύτερα χαρακτηριστικά από έναν ήχο ή μια εικόνα. Με υψηλότερα επίπεδα, οι λεπτομέρειες θα ήταν πιο λεπτές.
Η βαθιά μάθηση μπορεί να αυτοματοποιήσει την προγνωστική ανάλυση και οι αλγόριθμοί της είναι διατεταγμένοι σε μια ιεραρχία αυξανόμενης αφαίρεσης και πολυπλοκότητας. Εδώ, κάθε αλγόριθμος υλοποιεί έναν μη γραμμικό μετασχηματισμό στην είσοδο του. Στη συνέχεια, χρησιμοποιεί τις γνώσεις που έχει αποκτήσει για να δημιουργήσει ένα αποτέλεσμα ή ένα στατιστικό μοντέλο. Θα συνεχίσει να επαναλαμβάνεται έως ότου η παραγωγή του επιτύχει ακρίβεια του αποδεκτού επιπέδου. Έτσι, θα υπάρχουν πολλά επίπεδα επεξεργασίας από τα οποία πρέπει να περάσουν τα δεδομένα για να είναι πιο ακριβή και ακριβή.
Εφαρμογή: Η βαθιά εκμάθηση έχει ευρεία εφαρμογή σε διάφορους τομείς και είναι εξαιρετικά επωφελής για τους επιστήμονες δεδομένων στη συλλογή, ερμηνεία και ανάλυση τεράστιων όγκων δεδομένων με ευκολία και ταχύτητα. Μερικές από τις εφαρμογές του είναι η αναγνώριση προσώπου, η αναγνώριση ομιλίας, η ενεργοποίηση της όρασης σε αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, οι εικονικοί βοηθοί κ.λπ.
Αρχιτεκτονική Νευρωνικών Δικτύων
Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν μέρος του Deep Learning και εμπνέονται από τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου. Είναι ένα δίκτυο τεχνητών νευρώνων που είναι πολύπλοκοι και έχουν αναπτυχθεί για να επεξεργάζονται πολλές εισόδους για να παράγουν μία έξοδο. Τα νευρωνικά δίκτυα μιμούνται τη συμπεριφορά του ανθρώπινου εγκεφάλου για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Χρησιμοποιούνται για προσαρμοστικό έλεγχο, προγνωστική μοντελοποίηση, ανάλυση παλινδρόμησης, αναγνώριση προτύπων, επεξεργασία δεδομένων και εκπαιδευτικές εφαρμογές.
Σε αυτήν την αρχιτεκτονική, τα δεδομένα εισόδου περνούν από διάφορα στρώματα τεχνητών νευρώνων που στοιβάζονται για να παράγουν την έξοδο.
Εφαρμογή: Τα νευρωνικά δίκτυα βρίσκουν επίσης εφαρμογές σε διάφορους τομείς όπως το μάρκετινγκ, η υγειονομική περίθαλψη και άλλα. Παραδείγματα είναι η αναγνώριση ομιλίας, ο έλεγχος του οχήματος, το παιχνίδι όπως το σκάκι ή οι αγώνες, η αναγνώριση ακολουθιών και προτύπων, η ιατρική διάγνωση, η εξόρυξη δεδομένων, οι οικονομικές εφαρμογές, το φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και άλλα.
Big Data και Κατανεμημένος Υπολογισμός
Η πρόβλεψη και η ανάλυση δεδομένων στο AI περιλαμβάνει μεγάλο αριθμό συνόλων δεδομένων που χρειάζονται υψηλότερους υπολογιστικούς πόρους. Η χρήση ενός μόνο συστήματος για την επίτευξη αυτού του είδους υπολογισμού μπορεί να μην είναι επαρκής. Επομένως, έννοιες όπως τα μεγάλα δεδομένα και ο κατανεμημένος υπολογισμός είναι χρήσιμες.
- Τα Big Data είναι μια τεχνολογία που περιλαμβάνει την εξαγωγή, τη διαχείριση και την αποτελεσματική ανάλυση ενός τεράστιου όγκου δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα χρειάζονται υψηλούς υπολογιστικούς πόρους και προσφέρουν εξαιρετική στατιστική ισχύ. Χρησιμοποιείται στην ανάλυση συμπεριφοράς των χρηστών, στην προγνωστική ανάλυση και σε άλλες αναλυτικές ανάγκες που περιλαμβάνουν μεγάλα σύνολα δεδομένων.
- Ο κατανεμημένος υπολογισμός είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που περιλαμβάνει κατανεμημένα συστήματα των οποίων τα στοιχεία βρίσκονται σε διάφορους δικτυωμένους υπολογιστές συντονίζοντας και επικοινωνώντας τις ενέργειές τους ανταλλάσσοντας μηνύματα. Οι εφαρμογές του είναι διαδικτυακά βιντεοπαιχνίδια για πολλούς παίκτες, εφαρμογές peer-to-peer (P2P) κ.λπ.
Έτσι, εάν θέλετε μια λαμπρή καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη, θα σας βοηθούσε να αναβαθμίσετε τον εαυτό σας με αυτές τις τεχνολογίες. Τα Big Data και οι κατανεμημένοι υπολογιστές μπορούν να σας βοηθήσουν να αναπτύξετε προϊόντα και υπηρεσίες τελευταίας τεχνολογίας που βασίζονται σε AI. Μπορείτε επίσης να αποκτήσετε γνώσεις για πλαίσια όπως το Hadoop, το Apache Storm, το Spark και το Flink.
Τεχνικές Επεξεργασίας Σήματος
Η επεξεργασία σήματος είναι μια άλλη επιθυμητή δεξιότητα που μπορεί να αναζητήσουν οι οργανισμοί στους επαγγελματίες. Η μηχανική εκμάθηση περιλαμβάνει την εξαγωγή χαρακτηριστικών για τη μετατροπή των τιμών των pixel σε κάποιες σημαντικές πληροφορίες. Και για να το πετύχετε αυτό, πρέπει να γνωρίζετε πώς να επιλύετε προβλήματα χρησιμοποιώντας τεχνικές επεξεργασίας σήματος. Μπορεί να περιλαμβάνει ανάλυση χρόνου-συχνότητας, συνέλιξη, ανάλυση Fourier και άλλες έννοιες AI.
Η επεξεργασία σήματος είναι ένα υποπεδίο της ηλεκτρικής μηχανικής που δίνει έμφαση στην ανάλυση, σύνθεση και τροποποίηση σημάτων όπως σήματα εικόνας, ηχητικά κύματα και άλλες επιστημονικές μετρήσεις. Αυτές οι τεχνικές ενισχύουν την αποδοτικότητα αποθήκευσης, τη μετάδοση, την ποιότητα και ανιχνεύουν ορισμένα στοιχεία σε ένα σήμα.
Εφαρμογές: Οι εφαρμογές της επεξεργασίας σήματος είναι η εξαγωγή χαρακτηριστικών όπως η αναγνώριση ομιλίας και η κατανόηση εικόνας, η επεξεργασία σήματος ήχου όπως στη μουσική ή η αναπαράσταση ομιλίας, η επεξεργασία εικόνας σε υπολογιστές και ψηφιακές φωτογραφικές μηχανές, η επεξεργασία βίντεο σε κινούμενες εικόνες, η ασύρματη επικοινωνία και τεχνικές κωδικοποίησης πηγής όπως η εικόνα συμπίεση, συμπίεση βίντεο και συμπίεση ήχου.
Shell Scripting
Η δέσμη ενεργειών Shell αναφέρεται σε ένα πρόγραμμα υπολογιστή που εκτελείται από έναν διερμηνέα γραμμής εντολών που ονομάζεται Unix shell. Οι γλώσσες γραφής περιλαμβάνουν διάφορες διαλέκτους σεναρίων φλοιού. Μερικές συνήθεις λειτουργίες που εκτελούν τα σενάρια φλοιού είναι ο χειρισμός αρχείων, η εκτύπωση κειμένου και η εκτέλεση προγράμματος.
Το σενάριο Shell είναι ένα άλλο ζωτικό συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για την αναγνώριση προτύπων. Όταν προχωρήσετε στην καριέρα σας στην τεχνητή νοημοσύνη, θα φτάσετε στο σημείο όπου η περισσότερη επεξεργασία δεδομένων AI πραγματοποιείται σε μηχανές που βασίζονται σε Linux. Έτσι, εάν δεν είστε εξοικειωμένοι με εργαλεία και λειτουργίες UNIX και εντολές όπως SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut κ.λπ., θα είναι δύσκολο να δουλέψετε με λειτουργίες AI.
Ως εκ τούτου, θα ήταν υπέροχο να μάθουμε για τη δέσμη ενεργειών κελύφους και να κατανοήσουμε αυτά τα θέματα για να λειτουργήσουν καλά με εργαλεία και λειτουργίες που βασίζονται σε Linux. Μπορείτε επίσης να μάθετε για διάφορα κελύφη όπως το KornShell, το Powershell, το Perl-like shell, το Z shell και άλλα.
Ανάλυση συστάδων
Η ανάλυση συστάδων είναι το έργο της ομαδοποίησης ή ομαδοποίησης αντικειμένων. Γίνεται με τέτοιο τρόπο ώστε τα αντικείμενα σε μια ομάδα να μοιάζουν περισσότερο μεταξύ τους από εκείνα μιας άλλης ομάδας.
Η ομαδοποίηση μπορεί να γίνει από αλγόριθμους που διαφέρουν ως προς τα συστατικά τους και πόσο αποτελεσματικά μπορεί κανείς να τα βρει. Δεδομένης της ευρείας χρήσης του σε διάφορους τομείς, μπορείτε να μάθετε αυτή τη δεξιότητα ομαδοποίησης και να αρχίσετε να χτίζετε την καριέρα σας στην τεχνητή νοημοσύνη. Θα σας δώσει ευρύτερα πεδία και μπορείτε να αναπτύξετε καινοτόμες τεχνολογίες για διάφορους κλάδους και επιχειρήσεις.
Εφαρμογή: Χρησιμοποιείται σε διερευνητική και στατιστική ανάλυση δεδομένων για εφαρμογές όπως η αναγνώριση προτύπων, η ανάκτηση πληροφοριών, η ανάλυση εικόνας, η συμπίεση δεδομένων, η ανάλυση εικόνας, η ανάλυση ακολουθίας, η μηχανική μάθηση και τα γραφικά υπολογιστών. Στην επιστήμη των υπολογιστών, η ομαδοποίηση χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη λογισμικού, τον εντοπισμό ανωμαλιών, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και πολλά άλλα. Οι άλλες εφαρμογές του είναι η ιατρική, το μάρκετινγκ, οι επιχειρήσεις, η ομαδοποίηση αποτελεσμάτων αναζήτησης, η ανάλυση εγκλήματος, η εκπαίδευση και άλλα.
Έτσι, όλα τα παραπάνω που συζητήθηκαν ήταν τεχνικές δεξιότητες που πρέπει να κατακτήσετε εάν θέλετε να δημιουργήσετε μια καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη.
Αλλά δεν είναι αυτό.
Ακόμα κι αν έχετε βαθιά γνώση και εξειδίκευση σε αυτές τις τεχνολογίες και τεχνικές δεξιότητες, δύσκολα θα χρησιμοποιηθεί εάν δεν μπορείτε να τις εφαρμόσετε σωστά. Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι οι soft skills.
Δεξιότητες
Οι μαλακές δεξιότητες είναι απαραίτητες σε κάθε μέρος του επαγγελματικού σας ταξιδιού. Πρέπει να έχετε τις απαιτούμενες διαπροσωπικές δεξιότητες για να εργάζεστε αποτελεσματικά, να διαχειρίζεστε τα πάντα με ευκολία, να εφαρμόζετε σωστά τη γνώση στις εργασίες σας και να συνεργάζεστε καλά με άλλους.
Οι μαλακές δεξιότητες θα σας βοηθήσουν να μεταδώσετε σωστά τις σκέψεις σας στην ομάδα σας, στους ενδιαφερόμενους φορείς και σε άλλους με τους οποίους επικοινωνείτε. Μπορείτε επίσης να πάρετε καλύτερες αποφάσεις γρήγορα που μπορούν να ωφελήσουν το έργο σας και τη συνολική ομάδα.
Λοιπόν, ας μιλήσουμε για μερικές από τις βασικές soft skills που πρέπει να αναπτύξετε για να γίνετε καλύτερος επαγγελματίας, ανεξάρτητα από την εμπειρία και το επίπεδο γνώσεών σας.
Επικοινωνία
Οι επικοινωνιακές δεξιότητες είναι πάντα επιθυμητές σε κάθε επάγγελμα. Σημαίνει την ικανότητα να επικοινωνείτε με σαφήνεια και ακρίβεια τις ιδέες σας στους άλλους χρησιμοποιώντας έναν κατάλληλο και κατάλληλο τόνο μαζί με τη γλώσσα του σώματος κατά την παράδοση του μηνύματός σας.
Πρέπει να είστε καλός επικοινωνιακός, ώστε να μπορείτε να επικοινωνείτε αβίαστα τις καινοτόμες ιδέες σας με τους διευθυντές και τους συμπαίκτες σας ή τους πελάτες σας. Αλλά αν δεν έχετε επικοινωνιακές δεξιότητες, μπορεί να δυσκολευτείτε να στείλετε το μήνυμά σας και να εξηγήσετε τι θέλετε.
Ως αποτέλεσμα, οι συμμαθητές σας δεν θα κατανοούν το μήνυμά σας και μπορεί να μπερδευτούν σε συγκεκριμένα σημεία. Και το πιθανότερο είναι ότι οι ιδέες σας δεν θα ληφθούν υπόψη μόνο και μόνο επειδή δεν μπορέσατε να παραδώσετε σωστά το μήνυμά σας.
Έτσι, θα ήταν χρήσιμο αν μπορούσατε να εργαστείτε για τις επικοινωνιακές σας δεξιότητες. Μπορείτε είτε να το εξασκήσετε με τους φίλους, τα μέλη της οικογένειας ή τους συναδέλφους σας είτε να παρακολουθήσετε ένα μάθημα για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας. Όσο περισσότερο εξασκηθείτε, τόσο περισσότερο θα βελτιώσετε τις επικοινωνιακές σας δεξιότητες.
Μάθετε τα βασικά της επαγγελματικής επικοινωνίας για να διασφαλίσετε ότι χρησιμοποιείτε τις σωστές λέξεις και τον σωστό τόνο κατά την παράδοση του μηνύματός σας. Μπορείτε επίσης να μάθετε τις κινήσεις των χεριών, τη γλώσσα του σώματος και τις σωστές χειρονομίες για να επικοινωνείτε αποτελεσματικά με τους άλλους. Επιπλέον, μπορείτε να μάθετε πολλές γλώσσες εάν συναλλάσσεστε με διεθνείς πελάτες. Αυτό θα είναι ένα μπόνους.
Λήψη αποφάσης
Οι δεξιότητες λήψης αποφάσεων είναι εξαιρετικά κρίσιμες. Πρέπει να είστε σε θέση να λαμβάνετε τις σωστές αποφάσεις την κατάλληλη στιγμή για να σώσετε την ομάδα και το έργο σας από οποιαδήποτε βλάβη ή ταλαιπωρία και να εξασφαλίσετε την επιτυχία των έργων σας.
Τα έργα τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν πολλές αναλυτικές δεξιότητες, στατιστικά στοιχεία και προβλέψεις, και πρέπει να είστε σε θέση να κάνετε ό,τι είναι κατάλληλο για το έργο σας και όλους όσους συμμετέχουν στην ομάδα. Πρέπει να έχετε καλές δεξιότητες διαχείρισης που θα σας βοηθήσουν κατά τη λήψη αποφάσεων. Απαιτεί έντονο, τραβηγμένο μυαλό, εστίαση και προσοχή στη λεπτομέρεια.
Επιπλέον, πρέπει να είστε σε θέση να υπολογίσετε τους κινδύνους και τις προκλήσεις εάν λάβετε κάποιες αποφάσεις. Πρέπει επίσης να γνωρίζετε τις συνέπειες ορισμένων αποφάσεων και πώς μπορούν να επηρεάσουν την ομάδα και το έργο σας. Ως εκ τούτου, όλες οι αποφάσεις σας πρέπει να λαμβάνονται με τέτοιο τρόπο ώστε να μπορούν να μεγιστοποιήσουν την παραγωγικότητα και την επιτυχία των έργων σας, διασφαλίζοντας ότι οι πελάτες και οι πελάτες σας είναι ευχαριστημένοι, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τους κινδύνους.
Αναλυτική σκέψη
Η αναλυτική σκέψη είναι μια απαραίτητη δεξιότητα για όλους τους επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να είστε σε θέση να κατανοήσετε και να αισθανθείτε τα προβλήματα που μπορεί να αντιμετωπίζουν οι χρήστες και να βρείτε μια αποτελεσματική λύση.
Οι επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να έχουν εξαιρετικές δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων, αναλυτική σκέψη και περίεργο μυαλό για να μάθουν περισσότερα, να μάθουν περισσότερα και να εφαρμόσουν περισσότερα. Θα σας βοηθήσει να αναπτύξετε καινοτόμες ιδέες και σχέδια που μπορούν να λύσουν ένα πρόβλημα και να δημιουργήσετε τεχνολογίες αιχμής που μπορούν να ωφελήσουν τους ανθρώπους. Πρέπει επίσης να είστε πρόθυμοι να αναβαθμίσετε τον εαυτό σας με νέες τεχνολογίες και εργαλεία που θα σας βοηθήσουν κατά τον προγραμματισμό και την ανάπτυξη.
Δημιουργικότητα
Η δημιουργικότητα είναι μια απαιτητική δεξιότητα που πρέπει να έχουν οι επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να επινοήσετε μοναδικές ιδέες και να σκεφτείτε ακατάλληλα, αν χρειαστεί. Στην πραγματικότητα, στις μέρες μας, είναι μια ιδιαίτερα περιζήτητη δεξιότητα σε κάθε τομέα. Και αν είστε επαγγελματίας AI, πρέπει να το έχετε.
Οι επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να βρουν δημιουργικούς τρόπους για να λύσουν ένα πρόβλημα με τέτοιο τρόπο που να είναι εύκολος, αποτελεσματικός και εφικτός. Θα σας βοηθήσει να αναπτύξετε μοναδικά προϊόντα και υπηρεσίες και να τα καταστήσετε χρήσιμα για τους χρήστες.
Συμπέρασμα: Το μέλλον των επαγγελματιών AI
Σύμφωνα με το LinkedIn, η πρόσληψη επαγγελματιών τεχνητής νοημοσύνης έχει αυξηθεί κατά 32% από το 2019 παρά τα σοβαρά σενάρια λόγω της πανδημίας. Και αυτή η ανάπτυξη συνεχίζει να αυξάνεται καθώς η ζήτηση για εφαρμογές και υπηρεσίες με τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται.
Μια έκθεση του CNBC αναφέρει ότι ο διάμεσος μισθός των επιστημόνων δεδομένων είναι 100.000-130.000 $ ενώ αυτός των μηχανικών AI είναι $124.000-150.000. Ως εκ τούτου, το μέλλον των επαγγελματιών AI φαίνεται λαμπρό. Και αν ενδιαφέρεστε για αυτόν τον τομέα, τώρα είναι η ώρα να αρχίσετε να χτίζετε την καριέρα σας γύρω από αυτόν. Μπορείτε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικός ML, προγραμματιστής επιχειρηματικής ευφυΐας και να ακολουθήσετε άλλες σχετικές θέσεις εργασίας στην τεχνητή νοημοσύνη.
Έτσι, ξεκινήστε να χτίζετε την καριέρα σας στην τεχνητή νοημοσύνη και αναπτύξτε τις τεχνικές και μη τεχνικές δεξιότητες που συζητήθηκαν παραπάνω. Θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε ομαλά την καριέρα σας και θα φροντίσουν να προωθείτε ψηλά με τη μέγιστη ταχύτητα.
Τα καλύτερα!
Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρουν Διαδικτυακά Μαθήματα για Εκμάθηση AI ή
Διαδικτυακά μαθήματα για να μάθετε τα βασικά της Μηχανικής Δεδομένων.