كيف تبدأ مهنة في الذكاء الاصطناعي؟

ستساعدك المقالة التالية: كيف تبدأ مهنة في الذكاء الاصطناعي؟

مقدمة

قوبل صعود الذكاء الاصطناعي بمزيج من الإثارة والقلق. يرى العديد من الخبراء أنها تقنية ثورية ستغير عالمنا. يشعر آخرون بالقلق من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشرع في عصر بطالة غير مسبوقة. يمكن أن يؤدي حتى إلى إنشاء آلات بذكاء خارق وبالتالي يتفوق على العقل البشري.

ومع ذلك ، هناك شيء واحد واضح: الطلب على المتخصصين المهرة في الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة. الآلات الذكية هي مساعدة هائلة في حل المشاكل المعقدة للغد. من خلال المهارات والتدريب المناسبين ، يمكن أن تكون الحياة المهنية في الذكاء الاصطناعي مرضية ومرضية.

سيكون منشور المدونة هذا بمثابة دليل لبدء حياة مهنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. سنغطي بعض المهارات الأساسية والمسارات التعليمية التي تحتاجها للبدء ، بالإضافة إلى موارد للعثور على وظائف في هذا المجال.

هل أنت جاهز لبدء رحلتك؟

دعنا نتوقف لحظة قبل الغوص في تفاصيل كيفية اقتحام عالم الذكاء الاصطناعي. من المهم أن تفهم ما يستلزمه المسار الوظيفي للذكاء الاصطناعي. في جوهرها ، تتضمن مهنة التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أي شيء يتعلق ببناء خوارزميات ذكية.

تتراوح وظائف الذكاء الاصطناعي من تطوير خوارزميات التعلم الآلي للسيارات ذاتية القيادة إلى إجراء تحليل البيانات للشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية. بعبارة أخرى ، يعمل محترفو الذكاء الاصطناعي بأحدث التقنيات وهم مسؤولون عن تشكيل مستقبل عالمنا. متوسط ​​الراتب للمهنيين في هذا المجال مرتفع نسبيًا ، حيث يكسب متخصصو الذكاء الاصطناعي أكثر من 100000 دولار في المتوسط.

فيما يلي المسميات الوظيفية الأكثر شيوعًا في هذا المجال:

مهندس تعلم الآلة

مهندسو التعلم الآلي مسؤولون عن تصميم وبناء أنظمة التعلم الآلي. يستخدمون لغات وأدوات البرمجة مثل Python أو MATLAB أو R لبناء نماذج يمكنها التعلم من البيانات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

يمتلك مهندسو التعلم الآلي عادةً درجة علمية في علوم الكمبيوتر أو خلفية في الرياضيات. لديهم أيضًا مصلحة في حل المشكلات المعقدة بمساعدة الخوارزميات.

عادةً ما يعمل المهندسون الذين يركزون على التعلم الآلي في شركات التكنولوجيا ، ولكن هناك طلب متزايد عليهم في الصناعات الأخرى.

مطور ذكاء الأعمال

في عالم الأعمال ، تحتاج الشركات إلى اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. يستخدم مطورو ذكاء الأعمال أدوات التعلم الآلي مثل SAS و SQL و Excel. يقومون بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة للحصول على رؤى يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارات العمل الحاسمة.

إنهم مسؤولون عن تصور البيانات والنمذجة التنبؤية وتحليلات الأعمال. تعتبر الخلفية في تحليل الأعمال والبيانات ضرورية لهذا الدور ، بالإضافة إلى خبرة البرمجة بلغات مثل R أو Python.

يعمل العديد من مطوري الأعمال في الشركات الكبيرة التي تحتاج إلى تحسين أدائها. ومع ذلك ، هناك أيضًا طلب متزايد عليها في عالم الشركات الناشئة.

مهندسي البرمجة

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي معقد إلى حد ما بالنسبة للأشخاص العاديين ، فإن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي يتم حزمها وتسليمها كمنتجات برمجية. نتيجة لذلك ، يلعب مهندسو البرمجيات دورًا مهمًا في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي.

يأخذ هؤلاء العمال خوارزميات التعلم الآلي التي طورها المهندسون ويستخدمونها لإنشاء برامج التعلم الآلي. قد يكونون مسؤولين أيضًا عن كتابة كود البرمجة الأساسي. سيختبرون أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي أو يحسنون خوارزميات التعلم الآلي من أجل السرعة والكفاءة.

عالم البيانات

يمكن لمحللي ومهندسي الأعمال إنتاج بيانات ضخمة من العمليات اليومية. علماء البيانات مسؤولون عن تحليل واستخراج الرؤى المفيدة من هذه البيانات. بالطبع ، يقوم الذكاء الاصطناعي بالكثير من العمل الشاق لعلماء البيانات. يمكن للخوارزميات استخراج المعلومات المهمة وتنظيمها تلقائيًا ، مثل الاتجاهات أو الأنماط.

ولكن مثل مهندسي البرمجيات ، يلعب علماء البيانات دورًا أساسيًا في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. قد يساعدون في تحسين نماذج التعلم الآلي أو إنشاء نماذج جديدة من البداية. عادة ما تكون خلفية في الإحصاء مطلوبة لهذا الدور ، إلى جانب فهم قوي للتعلم الآلي ولغات البرمجة.

هناك طلب كبير على مهندسي البيانات الضخمة على الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

الباحث

قد تفكر في أن تصبح باحثًا إذا كنت تريد التركيز على مشاكل العالم الحقيقي. فكر في الرعاية الصحية أو القضايا البيئية. يعمل الباحثون في الجامعات والمختبرات والشركات للتحقيق في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.

قد يعملون في مشاريع تتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على الصور أو رؤية الكمبيوتر. معظم الباحثين حاصلون على درجة الدكتوراه. في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. لديهم أيضًا عدة سنوات من الخبرة في العمل مع هذه التقنيات.

الحصول على تعليم الذكاء الاصطناعي: المهارات المطلوبة

قبل أن تتمكن من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مهنة ناجحة ، ستحتاج إلى إثبات ذكاءك البشري من خلال الحصول على التعليم اللازم. في معظم الحالات ، ستحتاج إلى درجة الدراسات العليا أو الماجستير أو الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي أو في مجال ذي صلة. تشمل المجالات ذات الصلة علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات.

هذه الدرجات ليست فقط شرطًا للعديد من وظائف الذكاء الاصطناعي. سيساعدونك أيضًا على اكتساب المهارات التقنية والتحليلية ومهارات حل المشكلات اللازمة للنجاح في هذا المجال. تعتبر المهارات الأساسية مثل التفكير النقدي مهمة أيضًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تذكر أنك لن تتحدث دائمًا بلغة بشرية عند العمل باستخدام نظام ذكاء اصطناعي. ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على التواصل بشكل فعال باستخدام التعليمات البرمجية والأدوات الفنية الأخرى.

تستمر فجوة المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي في النمو ، لذلك يجب عليك مواكبة التطورات الجديدة في هذا المجال. يمكنك القيام بذلك عن طريق حضور المؤتمرات أو الندوات عبر الإنترنت. يمكن أن تساعد أيضًا قراءة المنشورات الصناعية والمشاركة في المنتديات عبر الإنترنت.

بالنسبة إلى المعرفة التجارية ، ستحتاج إلى بعض المهارات غير التقنية للنجاح في حياتك المهنية كمحترف في مجال الذكاء الاصطناعي. مهارات الاتصال الممتازة ، على سبيل المثال ، ضرورية عند الشراكة مع الزملاء. المهارات اللينة الأخرى التي يمكن أن تكون ذات قيمة في مجال الذكاء الاصطناعي تشمل حل المشكلات وإدارة الوقت والاهتمام بالتفاصيل.

من خلال مجموعات المهارات هذه ، يجب أن يقودك تعليمك إلى حياة مهنية ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي. بالطبع ، لا توجد ضمانات في الحياة ، لكن عملك الجاد سيؤتي ثماره بالتأكيد إذا كنت متحمسًا وشغوفًا بهذا المجال.

دورات ومناهج الذكاء الاصطناعي

لذا ، من أين يجب أن تبدأ؟ من درجة الدراسات العليا إلى درجة جامعية أو تدريب عبر الإنترنت ، تتوفر لك عدة خيارات. تذكر أيضًا أن المسارات الوظيفية المختلفة قد تتطلب درجات أو مجموعات مهارات إضافية. قد يتطلب البعض فهمًا أعمق للغة البرمجة. قد يحتاج البعض الآخر إلى درجة علمية في الرياضيات أو الأعمال.

بعد قولي هذا ، عليك أن تبدأ من مكان ما. يمكنك تعلم أساسيات التعلم الآلي في العديد من الدورات ، مثل:

جوجل AI

بصفتها أحد المطورين الرائدين لتقنيات الذكاء الاصطناعي ، فليس من المستغرب أن تكون Google أيضًا لاعبًا رئيسيًا في توفير التعليم للذكاء الاصطناعي. تقدم الشركة دورات متعددة حول موضوعات الذكاء الاصطناعي من خلال منصتها التعليمية المجانية عبر الإنترنت والتي تسمى “Google AI”. ستتلقى شهادة أو تخصصًا عند إكمال الدورات التدريبية.

إنه موجه أكثر نحو المبتدئين تمامًا ، باستثناء TensorFlow. TensorFlow هو إطار عمل التعلم الآلي مفتوح المصدر من Google ، لذلك ستحتاج إلى معرفة أساسية في الذكاء الاصطناعي للعمل معه.

معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

يشتهر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ببرنامج الشهادة الاحترافي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذا البرنامج عبر الإنترنت للأشخاص الذين لديهم علوم كمبيوتر أو خلفية ذات صلة. يتكون من دورة تدريبية عبر الإنترنت مدتها 12 أسبوعًا ويتم إكمالها وفقًا لسرعتك الخاصة.

ستتعرف على مجالات التطبيق والأنظمة الأساسية والخوارزميات والنماذج التنبؤية والمزيد.

شبكة مهارات آي بي إم

ربما تكون قد سمعت عن شركة IBM من قبل ، وربما تكون على دراية بمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة ، واتسون. تقدم شبكة مهارات IBM مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت على Watson و AI التي يمكن أن تساعدك على تطوير مهاراتك الفنية في هذا المجال. ستتعلم لغة Python وكيفية إنشاء روبوت محادثة والمزيد.

جامعة ستانفورد

قليل من برامج الدرجات العلمية المتقدمة في هذا المجال تحظى باحترام كبير مثل تلك التي تقدمها جامعة ستانفورد. يركز البرنامج على الأنظمة التي تتعلم من البيانات التي تم إنشاؤها في الوقت الفعلي ، وستتعرف على أحدث الأبحاث في هذا المجال. ستتعرف أيضًا على MATLAB و Python ، وهما لغتا برمجة تستخدمان بشكل شائع في مجال الذكاء الاصطناعي.

نفيديا

تشتهر Nvidia بوحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بها ، كما تقدم دورات عبر الإنترنت في مجالات مثل الحوسبة المرئية. إذا كنت مهتمًا بممارسة مهنة في رؤية الكمبيوتر ، فقد يكون هذا خيارًا جيدًا. تتكون دورة أساسيات التعلم العميق من أجل رؤية الكمبيوتر من محاضرات عبر الإنترنت ومشاريع عملية.

عينة من الموضوعات الأساسية في منهج الذكاء الاصطناعي

لا يوجد منهج محدد للتعليم في مجال الذكاء الاصطناعي ، حيث يشمل المجال مجموعة واسعة من الموضوعات ومجموعات المهارات. ومع ذلك ، يتم عادةً تضمين بعض الموضوعات الأساسية في جميع برامج الذكاء الاصطناعي. قد تشمل هذه الموضوعات ، على سبيل المثال لا الحصر:

الروبوتات والأتمتة

تعتبر الروبوتات والأتمتة من المهارات الأساسية لأي شخص في مجال الذكاء الاصطناعي. ستتعرف على حركة الروبوت ، وأجهزة الاستشعار ، وأنظمة التحكم ، والملاحة. من المفيد بشكل خاص أن يكون لديك خلفية في مجال الروبوتات إذا كنت مهتمًا بممارسة مهنة كإنسان آلي أو مهندس.

الرياضيات والإحصاء

يعتمد الذكاء الاصطناعي على الرياضيات والإحصاء. ستحتاج إلى فهم جيد للأرقام وحل المشكلات للعمل في هذا المجال. يمكنك دراسة موضوعات مثل الاحتمال أو حساب التفاضل والتكامل أو الخطي أو الجبر. هناك أيضًا نظرية الرسم البياني وتقنيات التحسين وغير ذلك الكثير.

إنترنت الأشياء

بينما نتحرك نحو عالم أكثر ارتباطًا ، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في إنترنت الأشياء. ستتعرف على الأنظمة المضمنة للأجهزة والحوسبة الموزعة وشبكات الاستشعار. كما سيتم استكشاف الاتصالات من آلة إلى آلة والمنصات السحابية.

تعلم عميق

التعلم العميق هو أحد أكثر مجالات أبحاث الذكاء الاصطناعي إثارة. إنها أيضًا واحدة من أسرع الشركات تطورًا. هناك تصنيف للصور والتعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصوت. تُحدث تقنيات التعلم العميق ثورة في كل جانب من جوانب حياتنا. إذا كنت مهتمًا بممارسة مهنة في هذا المجال ، فستحتاج إلى فهم أساسيات خوارزميات التعلم العميق.

الشبكات العصبية

غالبًا ما يأخذ التعلم الآلي مجموعات بيانات معقدة ويحولها إلى أنماط مفهومة. تعمل الشبكات العصبية من خلال محاكاة كيفية معالجة الخلايا العصبية في الدماغ للمعلومات. إنها عنصر أساسي في أنظمة التعلم الآلي. قد يتضمن منهجك الدورات الدراسية حول التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، والانتشار العكسي ، والمزيد.

علوم الكمبيوتر

بالطبع ، يجب أن يكون لديك أساس صلب في علوم الكمبيوتر لمتابعة مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي. ستتعرف على مفاهيم البرمجة الأساسية. الخوارزميات وهياكل البيانات وتصميم البرامج كلها في المناهج الدراسية. قد تغطي دراستك أيضًا لغات البرمجة مثل Python و Java و C ++.

الشبكة العصبية المتكررة (RNN)

في بعض الحالات ، يمكن أن تأخذ البيانات شكل نص أو صوت بلغة طبيعية. تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة لمعالجة هذا النوع من البيانات ، وهي موضوع متقدم في مجال الذكاء الاصطناعي. لن تتعلم فقط كيفية تصميم وتنفيذ شبكات RNN ، ولكنك ستستكشف أيضًا تطبيقات هذه التقنية. إنه منتشر في مجالات مثل تحليل المشاعر والتعرف على الكلام.

التعلم المعزز (RL)

يعد التعلم المعزز مجالًا مثيرًا آخر لأبحاث الذكاء الاصطناعي يمكن تضمينه في منهجك الدراسي. يسمح هذا النهج للآلات بالتعلم من التجربة. تم استخدامه في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات الذكية. كلما تقدمت في دراستك ، ستصبح على دراية بالنماذج الأساسية المستخدمة في أنظمة التعلم المعزز.

دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي

تتطلب الخوارزميات المعقدة التي يتكون منها الذكاء الاصطناعي العديد من التقنيات المختلفة لتعمل. تتضمن بعض الموضوعات الأخرى التي قد تدرسها كجزء من برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك

العلوم المعرفية

العلم المعرفي هو دراسة كيفية معالجة المعلومات. يجمع هذا المجال متعدد التخصصات بين علم النفس وعلم الأعصاب واللغويات. يساعدنا على فهم الأعمال الداخلية لأذهاننا. يمنحك فهم العلوم المعرفية ميزة عند العمل في الذكاء الاصطناعي.

معالجة اللغة الطبيعية

تدرس معالجة اللغة الطبيعية ، أو NLP ، كيفية تفاعلنا مع اللغة ومعالجتها. سيساعدك فهم كيفية إدراك الناس للغة واستخدامها على تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل. سيكونون قادرين على التفاعل بشكل أكثر ذكاءً مع البشر. لدينا بالفعل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي اجتازت اختبار تورينج وتتفاعل بلغة طبيعية ، ولكن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به في هذا المجال.

رؤية الآلة ومعالجة الصور

مجال رئيسي آخر لأبحاث الذكاء الاصطناعي هو الرؤية الآلية ، والتي تتضمن استخدام أجهزة الكمبيوتر لمعالجة الصور والمحفزات البصرية الأخرى. يمكن استخدام تقنيات معالجة الصور في كل شيء بدءًا من السيارات ذاتية القيادة وحتى تحليل الصور الطبية. من المحتمل أن تتضمن الدورات الدراسية الخاصة بك معايرة الكاميرا واستخراج الميزات ومسح LiDAR والمزيد.

الحوسبة الموزعة

الحوسبة الموزعة هي مجال رئيسي آخر للتكنولوجيا مهم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. باستخدام هذا النهج ، يتم تقسيم المهام الحسابية الكبيرة إلى أجزاء أصغر. يتم توزيعها عبر العديد من أجهزة الكمبيوتر المتصلة بالشبكة لتتم معالجتها بالتوازي. يمكن لهذه التقنية تسريع وقت المعالجة بشكل كبير لأنواع معينة من الوظائف كثيفة البيانات. إنها أداة حيوية للباحثين والمهندسين في مجال الذكاء الاصطناعي.

أفضل 10 كتب عن الذكاء الاصطناعي للقراءة:

الذكاء الاصطناعي – الأساسيات

المؤلف: كيفن وارويك

التعلم الآلي للمبتدئين

المؤلف: أوليفر ثيوبالد

كتاب التعلم الآلي المكون من مائة صفحة

المؤلف: أندريه بوركوف

شركة AI الأولى

المؤلف: Ash Fontana

أطلس الذكاء الاصطناعي

المؤلف: كيت كروفورد

ذكي مخيف حل من أجل السعادة

المؤلف: محمد جودت

متوافق مع البشر.

المؤلف: ستيوارت راسل

مغير اللعبة

المؤلف: ماثيو سادلر وناتاشا ريجان

العقول المحتملة: خمسة وعشرون طريقة للنظر إلى الذكاء الاصطناعي

المؤلف: جون بروكمان

العمل مع الذكاء الاصطناعي

المؤلف: توماس دافنبورت وستيفن ميلر

العمل مع الذكاء الاصطناعي: قصص حقيقية عن التعاون بين الإنسان والآلة

يكسر هذا الكتاب كل من الضجيج والتشؤم المحيط بالأتمتة ونشر أنظمة تمكين الذكاء الاصطناعي – “الذكية” – في العمل.

اشتري الآن

نربح عمولة إذا قمت بالشراء ، دون أي تكلفة إضافية عليك.

13/06/2023 09:08 مساءً بتوقيت غرينتش

مسؤوليات مهندس الذكاء الاصطناعي

ستكون مسؤولاً عن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطويرها واختبارها. قد تتضمن بعض واجبات وظيفتك المحددة اختيار ودمج أدوات وأطر برامج الذكاء الاصطناعي. قد يتم تكليفك أيضًا بإجراء اختبارات الأداء لقياس فعالية الأنظمة المختلفة. ستقوم بتحليل بيانات التجارب لتحسين الأداء. يمكنك أيضًا كتابة وثائق فنية لمستخدمي النظام أو أصحاب المصلحة الآخرين.

مشروع التعلم الآلي هو مهمة معقدة ومجزية. يتطلب مستوى عاليًا من المهارة الفنية والإبداع والاهتمام بالتفاصيل. بصفتك مهندسًا للذكاء الاصطناعي ، لن تقتصر وظيفتك على العمل على نموذج التعلم الآلي. ستكون أيضًا مسؤولاً عن التصميم العام للنظام وتنفيذه. تندرج أيضًا إدارة عملية اختبار النموذج الخاص بك وتنقيته لتحقيق أفضل النتائج ضمن هذه المظلة.

قد تتضمن واجبات وظيفتك اختيار ودمج وظائف التعلم الآلي وأدوات البرمجيات.

المهارات المطلوبة

بمجرد حصولك على وظيفة كمهندس ذكاء اصطناعي ، ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على إظهار المهارات عند الطلب مثل:

مهارة المطور

لكي تصبح مهندس ذكاء اصطناعي ناجحًا ، ستحتاج إلى مهارات برمجة قوية ، من الناحية المثالية مع خبرة في لغات متعددة. يجب أيضًا أن تكون على دراية بأطر عمل التعلم الآلي والمكتبات القياسية. ستتيح لك هذه المهارات التقنية تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عالية الجودة تعمل على النحو المصمم.

المهارات التحليلية

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات ، والتي يمكن أن تأتي بتنسيقات مختلفة ومن مصادر مختلفة. على سبيل المثال ، قد تتضمن تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة لمجموعات بيانات تطبيقات ECG صورًا طبية أو بيانات جهاز استشعار أو ملفات صوتية. بصفتك مهندسًا للذكاء الاصطناعي ، ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على إدارة كميات كبيرة من البيانات واستخدامها بشكل فعال لنماذج التعلم الآلي. يتطلب ذلك مهارات تحليلية قوية وتفكيرًا نقديًا حول المشكلات المعقدة.

مهارة العمل

اعتمادًا على السياق ، قد يعمل نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك مباشرةً مع البشر. من الأهمية بمكان أن تكون لديك مهارات قوية في العلاقات الشخصية والتواصل لتصميم أنظمة تتفاعل بشكل فعال مع الناس.

التعلم التجريبي

تتضمن الكثير من المهارات التي ستحتاجها لتكون مهندس ذكاء اصطناعي فعال خبرة عملية في العمل مع البيانات وتطوير نماذج التعلم الآلي من البداية. لذلك ، من الأهمية بمكان امتلاك مهارات قوية في إدارة المشاريع للتنقل في مشاريع الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

مهارة رياضية

تعد ترجمة مهارة الحوسبة إلى مهارة رياضية جزءًا مهمًا من العمل الذي ستقوم به كمهندس ذكاء اصطناعي. سوف تحتاج إلى فهم قوي للإحصاءات والاحتمالات. يتضمن ذلك تقنيات النمذجة المتقدمة مثل الانحدار الخطي والاختبار متعدد المتغيرات.

صنع مهنة في الذكاء الاصطناعي

ينطوي إرساء الأساس في مهنتك في مجال الذكاء الاصطناعي على تعليم قوي. ومع ذلك ، فإن مجال التعلم الآلي يتطور باستمرار ، لذلك من الأفضل اتخاذ الخطوات التالية:

الخطوة 1: كسر أي حواجز ذهنية.

مركزية الابتكار وريادة الأعمال هي السمات المميزة لمهنة الذكاء الاصطناعي الناجحة. لذلك ، من المهم أن تكون منفتحًا ومرنًا ومستعدًا لتحمل المخاطر لتحقيق أهدافك. تتغير اتجاهات الأعمال بسرعة في الذكاء الاصطناعي ، لذلك عليك أن تكون مرتاحًا مع عدم اليقين والتغيير.

على سبيل المثال ، يعد التعلم العميق لتطبيقات رؤية الكمبيوتر أحد أكثر المجالات شيوعًا في الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي. ولكن من الضروري أيضًا البقاء على اطلاع دائم بالاتجاهات الناشئة والتقنيات الجديدة. في هذه الحالة ، راقب شبكات الخصومة التوليدية (GANs) للبقاء في صدارة المنافسة.

الخطوة 2: لديك عملية.

تُستخدم أطر التعلم العميق ، مثل Tensorflow ، على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي. بينما تقوم بتطوير مهاراتك كمهندس ذكاء اصطناعي ، فإنك تحتاج إلى عملية مباشرة لتطبيقها في سير عملك. قد يشمل ذلك إنشاء خارطة طريق للمشروع أو تطوير أفضل الممارسات الداخلية لإدارة البيانات.

الخطوة 3: اختر أداة البرمجة.

يفضل العديد من مهندسي التعلم العميق استخدام Python لمشاريعهم التنموية. إنها لغة متعددة الاستخدامات وقوية للغاية مع العديد من المكتبات المتقدمة. يمكن أن يكون مفيدًا عندما تحتاج إلى كتابة حسابات رياضية معقدة أو إجراء تحليل بيانات على نطاق واسع.

ومع ذلك ، إذا كنت تشعر براحة أكبر في استخدام لغة برمجة أخرى ، فيجب عليك التأكد من أنك بارع فيها قبل أن تبدأ العمل في مشروع الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 4: مارس مهاراتك

قد تكون الخوارزميات المعقدة ومجموعات البيانات الكبيرة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي شاقة في البداية. لتطوير مهاراتك كمهندس ذكاء اصطناعي ، من المهم أن تتدرب كثيرًا وتتفاعل مع مجتمع المطورين الأكبر عبر الإنترنت. يمكن أن يشمل ذلك حضور اللقاءات أو المشاركة في المنتديات والمناقشات عبر الإنترنت على مواقع مثل Reddit أو Github.

بالإضافة إلى ذلك ، قد ترغب أيضًا في حضور معسكرات التدريب. يمكن أن تساعدك المؤتمرات التي تركز على الذكاء الاصطناعي على البقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات والتطورات في هذا المجال.

الاحتمالات مع الذكاء الاصطناعي

المشهد الوظيفي للذكاء الاصطناعي مليء بالفرص والنمو. التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز ليست سوى عدد قليل من الحقول الفرعية العديدة في الذكاء الاصطناعي التي تقدم آفاق وظيفية مثيرة. كما ترى ، فإن فرص العمل لمطوري البرمجيات هائلة ، وسيستمر الطلب على مهندسي الذكاء الاصطناعي الموهوبين في النمو.

يمكن لمهندسي التعلم الآلي ومحترفي الذكاء الاصطناعي تقديم خدماتهم إلى العديد من تطبيقات الأعمال. في المؤسسات المالية ، يتم بالفعل استخدام الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر والتداول الخوارزمي.

في مجال الرعاية الصحية ، غالبًا ما تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتحليل التنبئي في مجالات مثل اكتشاف الأدوية. وفي صناعات التجارة الإلكترونية ، تستخدم العديد من الشركات هذه التقنيات لتحسين الإعلانات.

خاتمة

قد يكون أندرو نغ القادم في مكان ما. إذا كنت تبحث عن طرق للانضمام إلى قادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فاتبع هذه الخطوات وابدأ في بناء حياتك المهنية اليوم! من خلال المزيج الصحيح من الإبداع والقدرة التقنية ، يمكنك بناء مستقبل مهني ناجح في مجال الذكاء الاصطناعي.

الإعلانات