AI-kehittäjäprofiili – mitä tekoälykehittäjä tekee?

Nykymaailmassa tekoäly (AI) kehittyy nopeasti ja siitä on tullut yksi jännittävimmistä tekniikan aloista. Tekoäly muuttaa ja vaikuttaa toimialoihin ja jokapäiväiseen elämään sosiaalisen median algoritmeista ääniavustajiin ja itseohjautuviin autoihin. Sen laajat juuret johtavat yritysten kasvavaan riippuvuuteen tekoälypohjaisiin ratkaisuihin. Tämän seurauksena ammattitaitoisten tekoälykehittäjien kysyntä kasvaa päivä päivältä. Joten jos aiot ryhtyä tekoälykehittäjäksi, nyt on täydellinen aika aloittaa tämä jännittävä urapolku.

Mikä on AI-kehittäjä?

Tekoälykehittäjä on vastuussa tekoälyratkaisujen suunnittelusta, kehittämisestä ja toteuttamisesta erilaisiin liiketoimintavaatimuksiin. Heidän tehtäviinsä kuuluu älykkäiden järjestelmien rakentaminen, jotka pystyvät käsittelemään dataa, oppimaan ja tekemään päätöksiä. Tekoälykehittäjillä on keskeinen rooli näiden kehittyneiden sovellusten rakentamisessa seuraavan suosikki-TV-ohjelman ehdottamisesta kodin älylaitteiden käyttöönottoon tai asiakaspalvelun parantamiseen AI-chatbottien avulla.

Tekoälyteknologian eksponentiaalinen kasvu heijastuu tekoälyllä toimivien puheavustajien ennustettuun kasvuun vuoteen 2024 mennessä. ****Statista ennustaa tämän luvun nousevan 8,4 miljardiin, mikä on suurempi kuin maailman väkiluku, mikä osoittaa merkittävää kysyntää ammattilaisille, jotka voivat rakentaa, ylläpitää ja parantaa tekoälyjärjestelmiä.

Mitä tekoälykehittäjä tekee?

Tekoälykehittäjillä on ratkaiseva rooli tekoälyjärjestelmien kehittämisessä ja ylläpidossa, jolloin he voivat analysoida tietoja, tehdä ennusteita ja automatisoida monimutkaisia ​​toimintoja. Tämä edellyttää tiivistä ryhmätyötä datatieteilijöiden, koneoppimisinsinöörien ja ohjelmistokehittäjien kanssa tehokkaiden AI-ratkaisujen luomiseksi, jotka on räätälöity yrityksen erityisvaatimuksiin. Tekoälykehittäjän päätehtäviin kuuluvat:

• Tekoälyalgoritmien ja -mallien suunnittelu, kehittäminen ja käyttöönotto

• Tekoälykäyttöisten sovellusten, kuten suositusmoottoreiden ja chatbottien, rakentaminen

• Tarkkaile tekoälyjärjestelmiä optimaalisen suorituskyvyn varmistamiseksi

• Yhteistyötä tietoinsinöörien ja koneoppimisen asiantuntijoiden kanssa

• Viimeisimpien tekoälytyökalujen, -tekniikoiden ja -kehysten ylläpito

AI-kehittäjätaidot

Tekoälyn kehittäminen vaatii yhdistelmän teknisiä ja ongelmanratkaisutaitoja. Tässä on joitain olennaisia ​​taitoja tekoälykehittäjille:

1. Ohjelmointitaito: ohjelmointikielten, kuten Python taito -guide-to-pythons-most-praktikaaliset-sovellukset), Java ja R ovat tärkeitä tekoälymallien ja -algoritmien rakentamisessa.

2. Matematiikka ja algoritmit: Tekoäly luottaa suuresti matematiikkaan, erityisesti tilastoihin, todennäköisyyslaskentaan ja optimointitekniikoihin.

3. Machine Learning ja Deep Learning: AI-kehittäjien on tunnettava koneoppimiskehykset, kuten TensorFlow, Keras ja PyTorch, voidakseen rakentaa tekoälysovelluksia.

4. Datan analyysi: Kyky analysoida suuria tietojoukkoja ja poimia arvokkaita oivalluksia on ratkaisevassa roolissa onnistuneiden tekoälyratkaisujen luomisessa.

5. Ongelmanratkaisu ja kriittinen ajattelu: Tekoälykehittäjien on käytettävä kriittistä ajattelua vastatakseen ja ratkaistakseen monimutkaisia ​​haasteita, joita syntyy tekoälyjärjestelmien kehittämisen ja toteutuksen aikana.

AI Developer vs. Machine Learning Engineer

Vaikka tekoälykehittäjillä ja koneoppimisen insinööreillä on läheisesti sukua, niillä on eri roolit. Tekoäly kattaa laajan valikoiman teknologioita, mukaan lukien koneoppimisen ja syväoppimisen. Koneoppimisinsinöörit keskittyvät rakentamaan algoritmeja, jotka mahdollistavat ohjelmistojen oppimisen ja parantamisen datasta, kun taas tekoälykehittäjät keskittyvät laajempiin tekoälysovelluksiin sisällyttämällä koneoppimismalleja suuriin järjestelmiin. Molemmat kannat ovat tärkeitä, mutta tekoälykehittäjät ottavat kokonaisvaltaisemman lähestymistavan älykkäiden järjestelmien rakentamiseen.

Suosituimmat työkalut tekoälykehittäjille

Tekoälykehittäjät käyttävät erilaisia ​​työkaluja ja alustoja tekoälysovellusten rakentamiseen, testaamiseen ja käyttöönottoon. Yleisesti käytettyjä työkaluja ovat mm.

1. Python, Scala ja Java: Ohjelmointikieliä käytetään laajalti tekoäly- ja koneoppimisprojekteissa

2. TensorFlow ja PyTorch: Johtavat puitteet koneoppimis- ja syväoppimismallien rakentamiseen

3. Google Cloud AI ja Azure AI: Pilviympäristöt tekoälysovellusten käyttöönottoon ja hallintaan laajassa mittakaavassa

4. IBM Watson AI: AI-työkalusarja yritystason tekoälyratkaisujen rakentamiseen

5. H2O.ai: Avoimen lähdekoodin alusta tekoäly- ja syväoppimismallien rakentamiseen

Uramahdollisuuksia tekoälykehittäjille

Tekoälykehitys tarjoaa laajan valikoiman uramahdollisuuksia, ja tekoälyammattilaisten kysynnän odotetaan jatkuvan kasvussa. Tekoälykehittäjänä sinulla on mahdollisuus työskennellä aloilla, kuten terveydenhuolto, rahoitus, teknologia, autoteollisuus ja monet muut. Glassdoorin mukaan tekoälykehittäjien keskipalkka on noin  143 967 dollaria (Yhdysvalloissa) ja 80 265 euroa (Saksassa) vuodessa, mahdollisuus bonuksiin ja korotuksiin, kun hankit kokemusta.

Polku tekoälykehittäjäksi tulemiseen

Kun haet uraa tekoälykehittäjänä, on tärkeää, että sinulla on tietojenkäsittelytieteen, datatieteen tai vastaavan alan tausta. Vaikka jotkut menestyneet tekoälykehittäjät aloittavat kandidaatin tutkinnon tietojenkäsittelytieteessä tai insinöörissä, käytännöllisempi ja nopeutettu polku alalle voi olla intensiivinen bootcamp. Esimerkiksi Code Labs Academyn AI and Data Science Bootcamp on loistava vaihtoehto intensiivisempää ja käytännönläheisempää lähestymistapaa etsiville.

Code Labs Academyn Data Science & AI Bootcamp tarjoaa kattavan koulutuksen, joka antaa sinulle alan menestymiseen tarvittavat taidot ja tiedot. Olitpa ammattilainen, joka haluaa vaihtaa uraa tai vastavalmistunut, bootcamp-leirimme voi antaa sinulle teoreettisen perustan ja todellisen kokemuksen, joita tarvitaan menestyvään tekoälyuraan.

12 viikkoa kestävät kokopäiväiset ja 24 viikkoa osa-aikaiset ohjelmamme on suunniteltu antamaan sinulle syvällinen käsitys tekoälyteknologiasta käytännön projektien, reaalimaailman simulaatioiden ja asiantuntijaohjauksen kautta. Työhösi kuuluu tekoälyprojekteja, jotka ovat samankaltaisia ​​kuin mitä teet työpaikalla, kuten koneoppimismallien rakentaminen ja tekoälysovellusten käyttöönotto.