A mai világban a mesterséges intelligencia (AI) gyorsan fejlődik, és a technológia egyik legizgalmasabb területévé vált. A közösségi média algoritmusaitól a hangasszisztensekig és az önvezető autókig az AI átalakítja és befolyásolja az iparágakat és a mindennapi életet. Széles körben elterjedt gyökerei azt mutatják, hogy a vállalkozások egyre nagyobb mértékben támaszkodnak az AI-alapú megoldásokra. Ennek eredményeként a képzett AI-fejlesztők iránti kereslet napról napra nő. Tehát, ha azon gondolkodik, hogy mesterséges intelligencia-fejlesztővé váljon, itt az ideje, hogy elinduljon ezen az izgalmas karrier úton.
Mi az AI-fejlesztő?
Egy mesterséges intelligencia-fejlesztő felelős a mesterséges intelligencia megoldások tervezéséért, fejlesztéséért és megvalósításáért, hogy megfeleljen a különféle üzleti követelményeknek. Feladataik közé tartozik az adatok feldolgozására, tanulásra és döntéshozatalra képes intelligens rendszerek kiépítése. A mesterséges intelligencia fejlesztői kulcsszerepet játszanak e kifinomult alkalmazások kidolgozásában, a következő kedvenc tévéműsora megjelölésétől az intelligens otthoni eszközök engedélyezéséig vagy az ügyfélszolgálat AI chatbotokkal történő javításáig.
A mesterséges intelligencia technológia exponenciális növekedése a mesterséges intelligencia-alapú hangasszisztensek számának 2024-re előre jelzett növekedésében is megmutatkozik. ****Statista előrejelzése szerint ez a szám eléri a 8,4 milliárdot – ez a szám magasabb, mint a világ népessége, ami jelentős keresletet jelez olyan szakemberek iránt, akik képesek AI-rendszereket építeni, karbantartani és fejleszteni.
Mit csinál egy AI-fejlesztő?
Az AI-fejlesztők kulcsfontosságú szerepet játszanak az AI-rendszerek fejlesztésében és karbantartásában, lehetővé téve számukra az adatok elemzését, előrejelzések készítését és összetett műveletek automatizálását. Ehhez szoros csapatmunkára van szükség adattudósokkal, gépi tanulási mérnökökkel és szoftverfejlesztőkkel, hogy hatékony mesterséges intelligencia-megoldásokat hozzanak létre az üzlet sajátos követelményei szerint. Az AI-fejlesztő fő feladatai a következők:
-
AI algoritmusok és modellek tervezése, fejlesztése és megvalósítása
-
AI-alapú alkalmazások, például ajánlómotorok és chatbotok készítése
-
Az AI-rendszerek megfigyelése az optimális teljesítmény biztosítása érdekében
-
Együttműködés adatmérnökökkel és gépi tanulási szakemberekkel
-
A legújabb AI-eszközök, technológiák és keretrendszerek karbantartása
AI fejlesztői készségek
A mesterséges intelligencia fejlesztése technikai és problémamegoldó készségeket igényel. Íme néhány alapvető képesség az AI-fejlesztők számára:
-
Programozási jártasság: programozási nyelvek, például Python ismerete -guide-to-pythons-most-praktikus-alkalmazások), a Java és az R kulcsfontosságú az AI-modellek és -algoritmusok felépítéséhez.
-
Matematika és algoritmusok: Az AI nagymértékben támaszkodik a matematikára, különösen a statisztikákra, a valószínűségszámításra és az optimalizálási technikákra.
-
Gépi tanulás és mély tanulás: Az AI-fejlesztőknek ismerniük kell a gépi tanulási keretrendszereket, például a TensorFlow-t, a Keras-t és a PyTorch-t az AI-alkalmazások készítéséhez.
-
Adatelemzés: A nagy adatkészletek elemzésének és az értékes ismeretek kinyerésének képessége döntő szerepet játszik a sikeres mesterségesintelligencia-megoldások létrehozásában.
-
Problémamegoldás és kritikus gondolkodás: A mesterséges intelligencia fejlesztőinek kritikus gondolkodást kell alkalmazniuk az AI-rendszerek fejlesztése és végrehajtása során felmerülő összetett kihívások kezelésére és megoldására.
AI fejlesztő kontra gépi tanulási mérnök
Bár szorosan kapcsolódnak egymáshoz, az AI-fejlesztőknek és a gépi tanulási mérnököknek külön szerepük van. Az AI a technológiák széles skáláját öleli fel, beleértve a gépi tanulást és a mély tanulást. Míg a gépi tanulási mérnökök olyan algoritmusok kidolgozására összpontosítanak, amelyek lehetővé teszik a szoftverek számára, hogy tanuljanak és fejlődjenek az adatokból, az AI-fejlesztők a szélesebb körű AI-alkalmazásokra összpontosítanak, és a gépi tanulási modelleket nagy rendszerekbe építik be. Mindkét álláspont kulcsfontosságú, de az AI-fejlesztők holisztikusabb megközelítést alkalmaznak az intelligens rendszerek felépítésében.
Legjobb eszközök AI-fejlesztők számára
A mesterséges intelligencia fejlesztői számos eszközt és platformot használnak az AI-alkalmazások készítéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez. A gyakran használt eszközök a következők:
-
Python, Scala és Java: A programozási nyelveket széles körben használják a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási projektekben
-
TensorFlow és PyTorch: Vezető keretrendszerek a gépi tanulás és a mély tanulási modellek építéséhez
-
Google Cloud AI és Azure AI: Felhőplatformok mesterséges intelligencia-alkalmazások telepítéséhez és kezeléséhez
-
IBM Watson AI: AI-eszközcsomag vállalati szintű AI-megoldások készítéséhez
-
H2O.ai: Nyílt forráskódú platform mesterséges intelligencia és mély tanulási modellek építéséhez
Karrierlehetőségek AI-fejlesztőknek
A mesterséges intelligencia fejlesztése a karrierlehetőségek széles skáláját kínálja, és az AI-szakemberek iránti kereslet várhatóan tovább fog növekedni. AI-fejlesztőként lehetősége nyílik olyan iparágakban dolgozni, mint az egészségügy, a pénzügy, a technológia, az autóipar és még sok más. A Glassdoor szerint a mesterséges intelligencia-fejlesztők átlagos fizetése hozzávetőlegesen 143 967 USD (az Egyesült Államokban) és 80 265 euró (Németországban) évente, bónuszok és fizetésemelési lehetőségekkel, ha tapasztalatot szerez.
Az AI-fejlesztővé válás útja
Ha mesterséges intelligencia-fejlesztőként szeretne karriert folytatni, elengedhetetlen, hogy rendelkezzen számítástechnikai, adattudományi vagy kapcsolódó területen szerzett háttérrel. Míg egyes sikeres mesterségesintelligencia-fejlesztők informatikai vagy mérnöki alapdiplomával kezdik, a pályára való belépés gyakorlatiasabb és felgyorsultabb útja lehet egy intenzív bootcamp. Például a Code Labs Academy AI és Data Science Bootcamp programja nagyszerű lehetőség azok számára, akik intenzívebb és gyakorlatiasabb megközelítést keresnek.
A Code Labs Akadémián a Data Science & AI Bootcamp átfogó képzést kínál, amely felvértezi Önt a területen a sikerhez szükséges készségekkel és ismeretekkel. Akár pályamódosításra vágyó profi, akár friss diplomás, a kezdőtáborunk megadja azt az elméleti alapot és valós tapasztalatot, amely a mesterséges intelligencia területén virágzó karrierhez szükséges.
12 hetes teljes munkaidős és 24 hetes részmunkaidős programjaink célja, hogy gyakorlati projektek, valós szimulációk és szakértői útmutatások révén mélyreható ismereteket nyújtsanak az AI-technológiáról. Munkája olyan mesterséges intelligencia-projekteket foglal magában, amelyek hasonlóak a munkahelyi tevékenységéhez, például gépi tanulási modellek készítése és AI-alkalmazások telepítése.
