Inleiding tot kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zijn twee termen die vaak door elkaar worden gebruikt, maar er is een essentieel verschil tussen deze twee geavanceerde gebieden. Kunstmatige intelligentie is een breder concept dat verwijst naar machines die taken uitvoeren die doorgaans menselijke intelligentie vereisen, bijvoorbeeld het begrijpen van natuurlijke menselijke taal en het herkennen van objecten. Aan de andere kant is machine learning een subset van kunstmatige intelligentie die zich richt op het instrueren van machines om van gegevens te leren en hun prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
Kunstmatige intelligentie en machinaal leren hebben al een aanzienlijke impact op ons leven, en het zal alleen maar groter worden. Hier zijn slechts een paar alledaagse voorbeelden van hoe deze technologieën tegenwoordig worden gebruikt:
- Autonome voertuigen: AI speelt een cruciale rol bij de ontwikkeling van zelfrijdende auto's, waarbij ML wordt gebruikt om auto's te leren navigeren in complexe omgevingen en beslissingen in een fractie van een seconde te nemen.
- Fraude detectie: AI wordt door financiële instellingen gebruikt om frauduleuze activiteiten op te sporen, zoals ongebruikelijke gedragspatronen die kunnen wijzen op creditcardfraude.
- Persoonlijke assistenten: Virtuele assistenten zoals Siri en Alexa worden aangedreven door AI en worden steeds beter in het begrijpen en beantwoorden van onze natuurlijke taalvragen.
- Gezichtsherkenning: AI wordt gebruikt door wetshandhavingsinstanties, beveiligingsbedrijven, overheidsinstanties, enz. om de gezichten van grote menigten te scannen en individuen te identificeren.
Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, zullen AI en ML de komende jaren nog meer transformatieve veranderingen teweegbrengen. Als u uw kennisbasis in deze geavanceerde technologieën wilt versterken, overweeg dan een eersteklas Cursus kunstmatige intelligentie dat zich richt op AI-vaardigheden, samen met Machine Learning-algoritmen.
Een carrière in kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Een carrière in kunstmatige intelligentie en machinaal leren is een van de meest gevraagde en lonende paden die je vandaag kunt nemen. Met indrukwekkende salarissen en sterke banengroeiprognoses is er nooit een beter moment geweest om dit fascinerende en snelgroeiende vakgebied te betreden.
Maar wat houdt een carrière in AI en ML eigenlijk in? Hier onderzoeken we de verschillende soorten banen die beschikbaar zijn op deze gebieden en wat u kunt doen om u voor te bereiden op een carrière in AI en Machine Learning.
Soorten banen in kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Op het gebied van AI en ML zijn er tal van vacatures beschikbaar voor aspiranten. Hier zijn enkele van de meest populaire functies:
- AI-ingenieur: Ze zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen, programmeren en trainen van complexe AI-modellen met behulp van Machine Learning-algoritmen en Deep Learning Neural Networks.
- Ingenieur machine learning: Ze zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen en implementeren van Machine Learning-modellen, waarbij alles betrokken is, van het selecteren van het juiste algoritme tot het ontwerpen van de infrastructuur die het model ondersteunt.
- Data scientist: Zij zijn verantwoordelijk voor het verzamelen, opschonen en analyseren van gegevens. Ze gebruiken deze gegevens om voorspellende modellen te bouwen die kunnen worden gebruikt voor het nemen van datagestuurde beslissingen.
- Onderzoekwetenschapper: Ze zijn verantwoordelijk voor het bedenken van nieuwe manieren om Machine Learning toe te passen om echte problemen op te lossen. De verantwoordelijkheden kunnen van alles zijn, van het ontwikkelen van nieuwe algoritmen tot het werken aan toepassingen van Machine Learning zoals Natural Language Processing of Computer Vision.
Toekomstige reikwijdte van kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie is een van de belangrijkste technologische doorbraken van onze tijd. De toekomstige reikwijdte van AI is grenzeloos; het heeft het potentieel om elke industrie te revolutioneren en van onze wereld een betere plek te maken.
In de toekomst zal AI blijven evolueren en geavanceerder worden, en het zal nog beter worden in het begrijpen van en reageren op de complexiteit van de wereld om ons heen. Met behulp van AI kunnen we enkele van 's werelds meest urgente problemen aanpakken, zoals klimaatverandering, voedsel- en watertekorten en ziekten.
AI en machine learning lopen voorop als het gaat om de meest gevraagde vaardigheden op de huidige arbeidsmarkt. Volgens een artikel van Forbes, AI-banen of Machine Learning-vaardigheden zullen de komende vijf jaar naar verwachting met 71% groeien.
Een carrière starten in kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Als je enthousiast bent over het nastreven van een carrière in kunstmatige intelligentie en machinaal leren, zijn er een paar essentiële dingen die je kunt doen om je voor te bereiden:
1. Leer de basisprincipes van programmeren.
Programmeren is het proces van het maken van stapsgewijze instructies die een computer moet volgen. Het is een onmisbare vaardigheid voor iedereen die met AI of ML werkt, omdat het wordt gebruikt om de algoritmen te creëren die deze technologieën aandrijven, Machine Learning-modellen te trainen en AI- en ML-oplossingen te implementeren. Met andere woorden, zonder programmeren zou er geen AI of ML zijn.
Als u nog niet bekend bent met programmeren, moet u de basis leren voordat u met Machine Learning-algoritmen kunt gaan werken. Een uitstekende manier om te beginnen is door een online cursus of tutorial te volgen over populaire talen zoals Python.
Stella Kuiper, CEO van PaydayLeningenVK, deelt hun ervaring met het leren van programmeertalen tijdens hun AI- en ML-carrièrepad:
Ik werk al jaren als ML- en AI-professional, maar toen ik begon, was de belangrijkste vereiste die ik volgde een volwaardige vaardigheid in programmeervaardigheden. Als ML- en AI-aspirant moest ik de programmeertaal C++, Java, Python en R leren. Omdat C++ ingenieurs helpt om de snelheid van het codeerproces te verhogen, heeft Python me geholpen om complexe algoritmen beter te begrijpen en te creëren. Dus begon ik aan verschillende projecten te werken die me aanzienlijke praktische ervaring in het veld gaven en me hielpen om mijn cv te benadrukken. Ik heb ook met anderen samengewerkt en het heeft me geholpen mezelf bij te scholen om aan de eisen van de branche te voldoen.
Steven McConnel, de directeur van Uitzonderlijke cv-schrijvers, deelt ook het belang van programmeervaardigheden:
Het leren van programmeertalen zoals Python, R, Java of C++ is noodzakelijk om je carrière in AI een vliegende start te geven. Naast het volgen van een cursus informatica of informatietechnologie op de universiteit, zou het helpen als je op de hoogte blijft van deze programmeertalen. Het kan dus goed zijn om stages of online trainingen te volgen om hiermee praktijkervaring op te doen. Zoals het bekende gezegde luidt, leert niets beter dan ervaring, dus let op kansen om te leren en uw programmeervaardigheden in de praktijk te brengen.
2. Krijg een uitgebreid begrip van wiskunde en statistiek.
Wiskunde is de studie van getallen, formules, vormen, spaties en kwantiteit. Dus als we willen begrijpen hoe de wereld werkt en machines willen bouwen die menselijke intelligentie kunnen simuleren of zelfs overtreffen, is uitstekende praktische kennis van wiskunde absoluut essentieel.
Statistieken daarentegen hebben alles te maken met het begrijpen van gegevens. In het tijdperk van Big Data en Data Science zijn Machine Learning-algoritmen slechts zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind. Een goede statistische analyse kan ons helpen enorme datasets te begrijpen, patronen te identificeren en betere Machine Learning-modellen te bouwen.
Madilyn heuvel, CEO van Echte persoonzoeker, deelt hun ervaring met het leren van wiskunde tijdens hun AI- en ML-carrièrepad:
Ik begon mijn carrière in kunstmatige intelligentie en machine learning door mezelf een kickstart te geven. Er zijn verschillende vereisten om op deze gebieden te werken, en daarom heb ik wiskundige vaardigheden en kansrekening geleerd. Het hielp me om mijn carrière te beginnen, omdat waarschijnlijkheid me hielp bij het bepalen van een breed scala aan uitkomsten in AI, met een diepgaand begrip van het onderwerp dat van fundamenteel belang is voor het bouwen van AI-modellen. De volgende stap in mijn carrière was om aan deze vaardigheden te gaan werken, waar ik achter raakte. Maar het beste wat ik deed, was boeken kopen over statistiek en waarschijnlijkheid en mijn codeervaardigheden herzien.
Max Shak, CFO van Abtron. com, deelt ook de betekenis van wiskunde en statistiek:
Vaardigheden in statistiek – Om complexe algoritmen te begrijpen en te analyseren, hebben AI-aspiranten een diep begrip van statistieken en waarschijnlijkheden nodig. Om de inzichten die uit data worden verkregen te begrijpen, moet men goed thuis zijn in de methoden die worden gebruikt om patronen in grote hoeveelheden informatie te vinden.
Waarschijnlijkheid en wiskundige vaardigheden – Om kunstmatige intelligentie te creëren, moet je goed thuis zijn in zowel kansrekening als wiskunde. Waarschijnlijkheid wordt in AI gebruikt om verschillende uitkomsten te bepalen; het maken van AI-modellen is afhankelijk van een dieper begrip van het onderwerp.
3. Raak vertrouwd met Machine Learning-algoritmen.
Om met Machine Learning aan de slag te gaan, moet u de verschillende soorten algoritmen begrijpen en begrijpen hoe ze werken. Deze ML-algoritmen kunnen leren van gegevens en de prestaties van kunstmatige intelligentie- en machine learning-systemen verbeteren. ML-algoritmen kunnen automatisch patronen in gegevens identificeren, wat kan helpen bij het maken van voorspellingen of aanbevelingen. U kunt hier online meer over te weten komen door een Cursus Machine Learning, waarmee u vertrouwd raakt met Machine Learning-algoritmen.
4. Maak kennis met AI-concepten zoals Deep Learning, Natural Language Processing en Computer Vision.
Natural Language Processing (NLP) en Computer Vision (CV) zijn twee van de meest cruciale pijlers van kunstmatige intelligentie. Dit is waarom:
NLP is verantwoordelijk voor het geven van computers de mogelijkheid om menselijke taal te begrijpen. NLP is een cruciale mogelijkheid voor elk AI-systeem dat met mensen moet communiceren, of het nu een virtuele assistent is zoals Siri of Alexa of een chatbot die wordt gebruikt voor klantenservice.
CV daarentegen stelt computers in staat om de wereld om hen heen te 'zien' en te interpreteren. CV is essentieel voor taken als autonoom rijden, objectherkenning en zoeken naar afbeeldingen.
Zowel NLP als CV zijn complexe problemen om op te lossen, en er is de afgelopen jaren aanzienlijke vooruitgang geboekt op beide gebieden. Deze vooruitgang is voornamelijk te danken aan de adoptie van Deep Learning, een krachtige AI-techniek die zeer geschikt is voor deze problemen door complexe patronen in gegevens te leren.
Deep Learning heeft NLP- en CV-systemen in staat gesteld om prestaties op menselijk niveau te bereiken voor veel taken, en er is reden om aan te nemen dat deze systemen in de toekomst alleen maar beter zullen worden. Naarmate ze blijven verbeteren, zullen NLP en CV steeds belangrijker worden voor AI en Machine Learning.
Pro Tip: Deze onderwerpen behoren tot de weinige essentiële vaardigheden die nodig zijn voor een carrière in kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Om meer vertrouwd te raken met deze vaardigheden, kun je de gratis cursussen in Diepe leren, Natural Language Processing en Computer visie van Great Learning Academy.
5. Ervaring opdoen met het werken met data.
Waarom is het werken met data zo cruciaal voor AI en ML? Nou, het komt allemaal neer op iets dat 'trainingsgegevens' wordt genoemd. Dit is een dataset die wordt gebruikt om een Machine Learning-model te trainen. Het bevat meestal een groot aantal voorbeelden (items) die zijn gelabeld met de juiste antwoorden. Het model kan vervolgens leren van deze gegevens en deze generaliseren naar nieuwe gegevens, waardoor het voorspellingen of beslissingen kan maken.
Zie het als volgt: als je een kind probeert te leren lezen, zou je beginnen met het geven van een stapel boeken om te lezen. Naarmate ze meer en meer lazen, merkten ze patronen op en konden ze nieuwe woorden lezen. Hetzelfde geldt voor Machine Learning-modellen; hoe meer gegevens ze moeten verwerken, hoe beter ze kunnen leren en generaliseren.
Data Scientists zijn over het algemeen verantwoordelijk voor het werken met data, en ze werken meestal met grote datasets om patronen en inzichten te identificeren.
Datawetenschappers zijn van cruciaal belang bij het ontwikkelen van algoritmen waarmee gegevens kunnen worden verzameld en opgeschoond voor analyse. Ze zijn ook verantwoordelijk voor het opzetten van een gezond gegevensproces en zorgen ervoor dat voorspellende modellen toegang hebben tot de meest actuele gegevens.
Pro Tip: Om ervaring op te doen, kun je vrijwillig met data werken voor een lokale organisatie of een datagericht project aannemen als onderdeel van je studie. Bovendien kun je elke topklasse opnemen Data Science cursus om uw vaardigheden in het werken met gegevens aan te scherpen.
6. Blijf op de hoogte van de laatste ontwikkelingen.
Kunstmatige intelligentie en machine learning evolueren voortdurend, dus het is essentieel om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen. Dat kan door relevante blogposts en artikelen te lezen, congressen bij te wonen en cursussen te volgen over nieuwe ontwikkelingen in het vakgebied.
Steven McConnel, de directeur van Exceptional Resume Writers, is het met ons eens en stelt:
Kunstmatige intelligentie is niet alleen een van de meest gevraagde vaardigheden van het decennium; het is ook voortdurend in ontwikkeling, dus iedereen die een carrière wil opbouwen in een van zijn brede gebieden, moet op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen in de branche. Online cursussen en certificeringen kunnen u hierbij helpen.
7. Haal een diploma of certificering in een gerelateerd veld.
Met de snelle ontwikkeling van AI en ML stijgt de vraag naar professionals met deze vaardigheden enorm. Bijna elke branche is op zoek naar manieren om AI en ML te gebruiken om hun bedrijfsvoering te verbeteren, en ze hebben geschoolde werknemers nodig om dit mogelijk te maken.
Een diploma of certificering in AI en ML kan je de vaardigheden geven die je nodig hebt om oplossingen te ontwikkelen en te implementeren waarmee bedrijven taken kunnen automatiseren, betere beslissingen kunnen nemen en hun bedrijfsresultaten kunnen verbeteren. Met de juiste training kunt u van onschatbare waarde worden voor elk bedrijf dat de concurrentie voor wil blijven.
Als je een carrière in AI en ML wilt nastreven, raad ik je aan een diploma of certificering op dit gebied te hebben. Veel universiteiten en online platforms bieden nu verschillende cursussen voor kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Dit komt omdat de meeste AI-beroepen op het hoogste niveau, zoals onderzoekswetenschappers, AI-ingenieurs en big data-ingenieurs, een masterdiploma vereisen. De meeste AI-banen vereisen dat kandidaten solide programmeerkennis en vaardigheden hebben in MATLAB, C/C++ en Python. Je kunt deze vaardigheden niet alleen leren of door online video's te bekijken. Daarom moet je een diploma of certificering behalen om aan de slag te gaan en een professional op dit gebied te worden.
Naar mijn mening worden kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) steeds belangrijker om organisaties te helpen slimmere en snellere beslissingen en producten te nemen. Een masterdiploma in kunstmatige intelligentie en machine learning kan u helpen bij de overgang naar een interessante baan op het gebied van machine learning of kunstmatige intelligentie, een snel groeiend en veelgevraagd veld in de huidige markt. Een master's degree in kunstmatige intelligentie is ook een goede investering voor doorgewinterde techwerkers die hun loopbaan in kunstmatige intelligentie willen bevorderen door leidinggevende of uitvoerende functies in hun bedrijf of sector op zich te nemen.
Als je een carrière in kunstmatige intelligentie en machine learning wilt beginnen, heb je (in de meeste gevallen) een diploma nodig dat relevant is voor het onderwerp. Een master's degree of een PG-diploma in informatica is meestal de beste manier van handelen, en het is wat je alle noodzakelijke basisvaardigheden en kennis zal geven om verder te gaan. Als je zelfstandig studeert om aan de slag te gaan in de wereld van AI, dan raad ik aan om niet alleen informatica, maar ook specifieke programmeer- en algoritmevaardigheden op te pikken, evenals misschien business of cultuur, omdat deze ook een rol spelen bij AI!
Casestudies
Richard Billingley, een ervaren AI-professional die momenteel werkt bij een financieel voorspellingsservicebedrijf genaamd MijnShare.com, heeft zijn visie op het carrièrepad van kunstmatige intelligentie gedeeld:
In de afgelopen 10 jaar is het veel makkelijker geworden om een carrière in Artificiële Intelligentie en Machine Learning te starten.
Om aan de slag te gaan en erachter te komen of je geïnteresseerd bent in het onderwerp, zijn er Kaggle-wedstrijden en online cursussen die je leren hoe je andermans machine learning-ideeën kunt implementeren en de belangrijkste frameworks zoals TensorFlow en Torch kunt gebruiken. Dit is een goede manier om vertrouwd te raken met de belangrijkste ideeën, en als je het technische werk van systeemimplementatie leuk vindt, dan is dit een goede manier om te gaan.
Het volgende niveau is om daadwerkelijk ergens een cursus te volgen. Veel universiteiten bieden nu echt goede cursussen in kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking aan. Door aan de universiteit te studeren, leer je niet alleen hoe je een model implementeert en verfijnen, maar je leert ook hoe en waarom het werkt. Dit geeft je een stap voor op het ontwikkelen van je eigen leersystemen en echt begrijpen wat er aan de hand is.
Als je de onderzoeksaspecten echt leuk vindt, kun je zelfs een Ph.D. en publicaties publiceren op het snijvlak van AI-ontwikkeling. Dat is wat ik wilde doen toen ik studeerde voor een Ph.D. bij kunstmatige intelligentie. Na mijn afstuderen ben ik gaan werken bij een fraudedetectiebedrijf voor ziektekostenverzekeringen. Hierna werkte ik bij een aantal universiteiten waar ik postdoc-onderzoek deed naar sociale robotica en natuurlijke taalverwerking, wat geweldig leuk was. We hebben robots ontwikkeld die drankjes serveerden en je koffers droegen voor het winnende team van Robocup.
Nu werk ik bij een financieel voorspellingsservicebedrijf genaamd MyShare.com. We gebruiken veel aspecten van AI, van natuurlijke taalverwerking bij het lezen van het nieuws tot financiële modellen die voorspellingen doen over de aandelenkoersen op korte, middellange en lange termijn. Ik vind het bevredigend om te zien dat mijn studies worden gebruikt op een manier die productief, innovatief en nuttig is voor andere mensen.
Het leuke van kunstmatige intelligentie is dat bijna iedereen het kan. Het enige dat u nodig hebt, is een spelcomputer met een NVIDIA grafische kaart, CUDA, enkele python-bibliotheken zoals Torch en Numpy, en wat gegevens, en u kunt uw eigen model trainen. Een website maken is eenvoudig met PythonAnywhere of een van de goede hostingbedrijven, en daar kunt u uw eigen kunstmatige intelligentie-site in de lucht hebben. Of het nu gaat om het detecteren van kanker via MRI, het vertalen van talen, het ontwerpen van nieuwe mode of sociale chatbots, het is nieuw, leuk en stimulerend. Maar ga de beurzen niet voorspellen, want dat doen we al!
Opsommen
Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn momenteel twee van de hotste onderwerpen in technologie. Voor mensen met de juiste vaardigheden zijn er volop mogelijkheden. Veel technologiebedrijven, waaronder Google, Facebook en Microsoft, nemen actief AI- en ML-experts in dienst.
De arbeidsmarkt zal de komende jaren alleen maar competitiever worden, dus dit is het moment om te gaan investeren in je opleiding en vaardigheden als je geïnteresseerd bent in een carrière in kunstmatige intelligentie en machinaal leren.
