Gaur egungo munduan, Adimen Artifiziala (AI) azkar aurrera doa eta teknologiaren arlo zirraragarrienetako bat bihurtu da. Sare sozialen algoritmoetatik hasi eta ahots-laguntzaileetara eta auto gidatzen duten autoetaraino, AI industriak eta eguneroko bizitza eraldatzen eta eragiten ari da. Haren sustrai hedatuak enpresen gero eta konfiantza handiagoa bihurtzen dute AI bidezko soluzioekiko. Ondorioz, AI garatzaile trebeen eskaera hazten ari da egunetik egunera. Beraz, AI garatzaile bihurtzea pentsatzen ari bazara, une ezin hobea da ibilbide zirraragarri honi ekiteko.
Zer da AI garatzaile bat?
Inteligentzia Artifizialaren garatzaile bat arduratzen da adimen artifizialaren irtenbideak diseinatzeaz, garatzeaz eta ezartzeaz, negozio-eskakizun ezberdinak betetzeko. Haien zereginen artean, datuak prozesatzeko, ikasteko eta erabakiak hartzeko gai diren sistema adimendunak eraikitzea dago. Zure hurrengo telesaio gogokoena iradokitzetik etxeko gailu adimendunak gaitzera edo bezeroarentzako arreta AI chatbot-ak erabiliz hobetzera, AI garatzaileek funtsezko zeregina dute aplikazio sofistikatu hauek eraikitzeko.
AI teknologiaren hazkunde esponentziala 2024rako AI bidezko ahots-laguntzaileen gorakada aurreikusten du. -in-use/) zifra hori 8.400 milioira iritsiko dela aurreikusten du, munduko biztanleria baino kopuru handiagoa, eta AI sistemak eraiki, mantendu eta hobetu ditzaketen profesionalen eskaera handia adierazten du.
Zer egiten du AI garatzaile batek?
AI garatzaileek funtsezko zeregina dute AI sistemak garatzen eta mantentzen, datuak aztertzeko, iragarpenak egiteko eta eragiketa konplexuak automatizatzeko aukera emanez. Horrek talde-lana estua behar du datu-zientzialariekin, ikaskuntza automatikoko ingeniariekin eta software-garatzaileekin, negozioaren eskakizun zehatzetara egokitutako AI irtenbide indartsuak sortzeko. AI garatzaile baten betebehar nagusiak hauek dira:
-
AI algoritmoak eta ereduak diseinatzea, garatzea eta ezartzea
-
AI bidezko aplikazioak eraikitzea, hala nola gomendio-motorrak eta txat-botak
-
AI sistemak monitorizatzea errendimendu optimoa bermatzeko
-
Datu-ingeniariekin eta ikaskuntza automatikoko espezialistekin lankidetzan aritzea
-
AI tresna, teknologia eta esparru berrienak mantentzea
AI garatzaileen gaitasunak
AI garapenak trebetasun teknikoak eta arazoak konpontzeko trebetasunak nahastea eskatzen du. Hona hemen AI garatzaileentzako funtsezko trebetasun batzuk:
-
Programazio gaitasuna: programazio-lengoaiak bezalako Python ezagutza -guide-to-pythons-most-practical-applications), Java eta R funtsezkoak dira AI ereduak eta algoritmoak eraikitzeko.
-
Matematika eta algoritmoak: AI asko oinarritzen da matematika, batez ere estatistiketan, probabilitatean eta optimizazio tekniketan.
-
Machine Learning eta Deep Learning: AI garatzaileek TensorFlow, Keras eta PyTorch bezalako ikasketa automatikoko esparruak ezagutu behar dituzte AI aplikazioak eraikitzeko.
-
Datuen analisia: Datu multzo handiak aztertzeko eta informazio baliotsuak ateratzeko gaitasunak funtsezko zeregina du AI irtenbide arrakastatsuak sortzeko.
-
Arazoak ebaztea eta pentsamendu kritikoa: AI garatzaileek pentsamendu kritikoa erabili behar dute AI sistemen garapenean eta exekuzioan sortzen diren erronka konplexuei aurre egiteko eta konpontzeko.
AI garatzailea vs. Machine Learning Engineer
Oso lotuta dauden arren, AI garatzaileek eta ikaskuntza automatikoko ingeniariek eginkizun desberdinak dituzte. AI teknologia ugari biltzen ditu, ikaskuntza automatikoa eta ikaskuntza sakona barne. Ikaskuntza automatikoko ingeniariek softwarea datuetatik ikasi eta hobetzea ahalbidetzen duten algoritmoak eraikitzera bideratzen diren bitartean, AI garatzaileek AI aplikazio zabalagoetara bideratzen dute, sistema handietan ikaskuntza automatikoko ereduak txertatuz. Bi posizioak funtsezkoak dira, baina AI garatzaileek ikuspegi holistikoagoa hartzen dute sistema adimendunak eraikitzeko.
AI garatzaileentzako tresna nagusiak
AI garatzaileek hainbat tresna eta plataforma erabiltzen dituzte AI aplikazioak eraikitzeko, probatzeko eta inplementatzeko. Gehien erabiltzen diren tresnak hauek dira:
-
Python, Scala eta Java: Programazio-lengoaiak oso erabiliak dira AI eta ikaskuntza automatikoko proiektuetan
-
TensorFlow eta PyTorch: ikasketa automatikoa eta ikasketa sakoneko ereduak eraikitzeko esparru nagusiak
-
Google Cloud AI eta Azure AI: AI aplikazioak eskalan zabaltzeko eta kudeatzeko hodeiko plataformak
-
IBM Watson AI: AI tresna multzo bat enpresa-mailako AI irtenbideak eraikitzeko
-
H2O.ai: AI eta ikasketa sakoneko ereduak eraikitzeko kode irekiko plataforma
AI garatzaileentzako Lanbide-aukerak
AI garapenak lanbide-aukera zabala eskaintzen du, AI profesionalen eskaerak gora egiten jarraitzea espero da. AI garatzaile gisa, osasungintza, finantzak, teknologia, automobilgintza eta abar bezalako industrietan lan egiteko aukera izango duzu. Glassdoor-en arabera, AI garatzaileen batez besteko soldata $143.967 da gutxi gorabehera (Estatu Batuetan) eta [€ 80.265]](https://www.glassdoor.com/Salaries/berlin-ai-developer-salary-SRCH_IL.0,6_IC2622109_KO7,19.htm) (Alemanian) urtean, hobariak eta igoerak jasotzeko aukerarekin, esperientzia lortu ahala.
AI garatzaile izateko bidea
AI garatzaile gisa karrera egiten ari zarenean, ezinbestekoa da informatika, datu-zientzietan edo erlazionatutako arlo batean aurrekariak izatea. AI garatzaile arrakastatsu batzuk informatika edo ingeniaritzan lizentziatura batekin hasten diren arren, eremuan sartzeko bide praktikoagoa eta bizkortuagoa bootcamp intentsibo baten bidez izan daiteke. Adibidez, Code Labs Academy-ren AI eta Data Science Bootcamp aukera bikaina da ikuspegi intentsiboagoa eta praktikoagoa bilatzen dutenentzat.
Code Labs Academy-n, gure Data Science & AI Bootcamp prestakuntza integrala eskaintzen dizu eremuan arrakasta izateko beharrezkoak diren trebetasun eta ezagutzak hornitzeko. Lanbidez aldatu nahi duen profesional bat edo lizentziatu berri bat zaren, gure bootcamp-ak AI-n karrera oparoa izateko behar den oinarri teorikoa eta mundu errealeko esperientzia eman diezazuke.
Gure 12 asteko lanaldi osoko eta 24 asteko lanaldi partzialeko programak AI teknologiaren ulermen sakona emateko diseinatuta daude, proiektu praktikoen, mundu errealeko simulazioen eta adituen orientazioaren bidez. Zure lanak lantokian egingo duzunaren antzekoak diren AI proiektuak izango ditu, hala nola, ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzea eta AI aplikazioak zabaltzea.
