V dnešním světě se umělá inteligence (AI) rychle rozvíjí a stala se jednou z nejzajímavějších oblastí technologie. Od algoritmů sociálních médií po hlasové asistenty a samořídící auta, umělá inteligence transformuje a ovlivňuje průmyslová odvětví a každodenní život. Jeho rozšířené kořeny se promítají do rostoucí závislosti firem na řešeních poháněných umělou inteligencí. V důsledku toho poptávka po kvalifikovaných vývojářích AI každým dnem roste. Pokud tedy uvažujete o tom, že se stanete vývojářem AI, nyní je ideální čas vydat se na tuto vzrušující kariéru.
Co je vývojář AI?
Vývojář AI je zodpovědný za navrhování, vývoj a implementaci řešení umělé inteligence, která splňují různé obchodní požadavky. Mezi jejich úkoly patří budování inteligentních systémů schopných zpracovávat data, učit se a rozhodovat. Od navrhování vašeho dalšího oblíbeného televizního pořadu po aktivaci zařízení pro chytrou domácnost nebo zlepšování zákaznických služeb pomocí chatbotů AI – vývojáři AI hrají klíčovou roli při vytváření těchto sofistikovaných aplikací.
Exponenciální růst technologie AI se odráží v předpokládaném nárůstu hlasových asistentů s umělou inteligencí do roku 2024. ****Statista předpovídá, že toto číslo dosáhne 8,4 miliardy – tedy číslo vyšší, než je světová populace, což ukazuje na značnou poptávku po profesionálech, kteří dokážou vytvářet, udržovat a vylepšovat systémy umělé inteligence.
Co dělá vývojář AI?
Vývojáři umělé inteligence hrají klíčovou roli při vývoji a údržbě systémů umělé inteligence, což jim umožňuje analyzovat data, vytvářet předpovědi a automatizovat složité operace. To vyžaduje úzkou týmovou spolupráci s datovými vědci, inženýry strojového učení a softwarovými vývojáři, abychom vytvořili výkonná řešení AI přizpůsobená konkrétním požadavkům podniku. Mezi hlavní povinnosti vývojáře AI patří:
-
Navrhování, vývoj a implementace algoritmů a modelů umělé inteligence
-
Vytváření aplikací poháněných umělou inteligencí, jako jsou doporučovací nástroje a chatboti
-
Monitorování systémů AI pro zajištění optimálního výkonu
-
Spolupráce s datovými inženýry a specialisty na strojové učení
-
Udržování nejnovějších nástrojů, technologií a rámců umělé inteligence
Vývojářské dovednosti AI
Vývoj umělé inteligence vyžaduje kombinaci technických dovedností a dovedností pro řešení problémů. Zde jsou některé základní dovednosti pro vývojáře AI:
-
Znalost programování: Znalost programovacích jazyků, jako je Python, Java a R je zásadní pro vytváření modelů a algoritmů umělé inteligence.
-
Matematika a algoritmy: Umělá inteligence se do značné míry opírá o matematiku, zejména statistiku, pravděpodobnost a optimalizační techniky.
-
Strojové učení a hluboké učení: Vývojáři umělé inteligence musí znát rámce strojového učení, jako jsou TensorFlow, Keras a PyTorch, aby mohli vytvářet aplikace AI.
-
Analýza dat: Schopnost analyzovat velké soubory dat a získávat cenné poznatky hraje klíčovou roli při vytváření úspěšných řešení AI.
-
Řešení problémů a kritické myšlení: Vývojáři umělé inteligence musí používat kritické myšlení k řešení a řešení složitých problémů, které se objevují během vývoje a realizace systémů umělé inteligence.
Vývojář AI vs. inženýr strojového učení
I když jsou vývojáři AI a inženýři strojového učení úzce spjati, mají odlišné role. Umělá inteligence zahrnuje širokou škálu technologií, včetně strojového učení a hlubokého učení. Zatímco inženýři strojového učení se zaměřují na vytváření algoritmů, které umožňují softwaru učit se a zlepšovat se na základě dat, vývojáři AI se zaměřují na širší aplikace umělé inteligence a začleňují modely strojového učení do velkých systémů. Obě pozice jsou klíčové, ale vývojáři umělé inteligence přistupují k budování inteligentních systémů holističtějším způsobem.
Nejlepší nástroje pro vývojáře AI
Vývojáři AI používají řadu nástrojů a platforem k vytváření, testování a nasazování aplikací AI. Mezi běžně používané nástroje patří:
-
Python, Scala a Java: Programovací jazyky jsou široce používány v projektech umělé inteligence a strojového učení
-
TensorFlow a PyTorch: Přední rámce pro vytváření modelů strojového učení a hlubokého učení
-
Google Cloud AI a Azure AI: Cloudové platformy pro nasazení a správu aplikací AI ve velkém měřítku
-
IBM Watson AI: Sada nástrojů AI pro vytváření podnikových řešení AI
-
H2O.ai: Platforma s otevřeným zdrojovým kódem pro vytváření modelů umělé inteligence a hlubokého učení
Pracovní příležitosti pro vývojáře AI
Rozvoj umělé inteligence nabízí širokou škálu kariérních příležitostí a očekává se, že poptávka po profesionálech v oblasti umělé inteligence bude nadále stoupat. Jako vývojář AI budete mít šanci pracovat v odvětvích, jako je zdravotnictví, finance, technologie, automobilový průmysl a další. Podle Glassdoor je průměrný plat pro vývojáře AI přibližně 143 967 $ (ve Spojených státech) a 80 265 EUR (v Německu) ročně s příležitostmi pro bonusy a navýšení, když získáte zkušenosti.
Cesta, jak se stát vývojářem AI
Když se věnujete kariéře vývojáře umělé inteligence, je důležité mít vzdělání v informatice, datové vědě nebo příbuzném oboru. Zatímco někteří úspěšní vývojáři umělé inteligence začínají bakalářským titulem v oboru počítačové vědy nebo inženýrství, praktičtější a zrychlená cesta ke vstupu do oboru může vést přes intenzivní bootcamp. Například Bootcamp pro umělou inteligenci a datovou vědu Akademie Code Labs je skvělou volbou pro ty, kteří hledají intenzivnější a praktický přístup.
V Code Labs Academy náš Data Science & AI Bootcamp nabízí komplexní školení, které vás vybaví dovednostmi a znalostmi potřebnými pro úspěch v oboru. Ať už jste profesionál, který chce změnit kariéru, nebo čerstvý absolvent, náš bootcamp vám může poskytnout teoretické základy a reálné zkušenosti potřebné pro prosperující kariéru v AI.
Naše 12týdenní programy na plný úvazek a 24týdenní programy na částečný úvazek jsou navrženy tak, aby vám poskytly hluboké pochopení technologie AI prostřednictvím praktických projektů, simulací v reálném světě a odborného vedení. Vaše práce bude zahrnovat projekty umělé inteligence, které jsou podobné tomu, co budete dělat na pracovišti, jako je vytváření modelů strojového učení a nasazování aplikací umělé inteligence.
