Bu yetenekler nelermiş öğrenmek için okumaya devam edin.
Bir Yapay Zeka Mühendisi olabilmek için bu makalede açıklanan minimum kriterleri karşılamanız gerekiyor. Ama öncelikle bunun size uygun bir kariyer olup olmadığını biliyor olmalısınız. Görülüyor ki global yapay zeka marketi %154’le dev bir büyüme yaşıyor. Bu bir devrim kadar büyük. Peki bu devrimi ateşleyen neydi? Bu üssel büyümeye etki eden 3 ana faktör oldu.
- Makine öğrenmesindeki gelişme
- Bulut kaynaklı işlemlerin geniş çapta kullanımı
- Veri toplama, depolama ve işleme yöntemlerindeki gelişmeler
Yeni başlayanlar için Yapay Zeka video eğitimini izleyebilirsiniz:
Yapay Zeka yeni bir konu olduğundan halen kullanılmadığı bir çok alan mevcut. “Nasıl” kısmından önce, kısaca “neden” kısmına odaklanalım. Gartner’ın Yapay Zeka konusunda ön gördüğü eğilimler şu şekildedir:
- Yapay Zeka 2022’ye kadar 3.9 trilyon Dolarlık bir iş hacmi yaratacak.
- Yapay Zeka’nın derin nöral ağlar üzerinde işleme gücü, kapasitesi, hızı ve veri çeşitliliği ve süreçleri üzerinde önümüzdeki on yıl içinde en belirleyici teknoloji olması bekleniyor.
- Karar otomasyon sistemleri (Yapay Zeka’nın otomatikleştirmesine avantaj sağlayacak iş süreçlerine veya asistan ses, sıradan yöntemlerle bölümlendirilmesi çok zor olan verilerin sınıflandırılması vs. gibi görevler) önümüzdeki 4-5 yılda %14’lük ani sıçramayla %16’ya kadar genişleyecek.
İlginizi çekebilir: Meşhur Robot Sophia’dan Bir Uyarı. İnsanlar, Teknolojiyi Doğru Kullanmalı
Kimdir bu Yapay Zeka Mühendisi?
Yapay Zeka Mühendisleri yaratan, test eden ve karşılaşılan sorunları Yapay Zeka altyapısına modeller uygulayarak çözmeye çalışan kişilerdir. Geleneksel yazılım modelleri ve makine öğrenmesi birlikteliği ile ilerlerler. Enformasyon Teknolojileri (IT) endüstrisinin değişik alanlarında makine öğrenmesi ve yapay zekanın gelişmesiyle bu IT profesyonellerine olan talep artmıştır.
Nasıl Yapay Zeka Mühendisi olunur?
Karşılaşmanız gereken birkaç ön koşul ve bir Yapay Zeka Mühendisi olmak için öğrenmeniz gereken birkaç Yapay Zeka becerisi vardır. İşte bunlar:
Eğitim Ön Koşulları:
- IT, Bilgisayar Bilimi, İstatistik, Veri Bilimi, Finans vb.
- Bilgisayar Bilimi, Matematik, Bilişsel Bilimler, Veri Bilimi, vb.
- Veri Bilimi, Makine Öğrenimi vb. Sertifikalar
Teknik Olan Yapay Zeka Mühendisi Ustalık Becerileri
Bir Yapay Zeka Mühendisi olmak için teknik ve teknik olmayan bir kaç yeteneğiniz olmalıdır. Bu becerilere yakından bakalım:
Programlama dilleri
Başarılı bir Yapay Zeka Mühendisi olmak için birkaç programlama dilinde yetkin olmanız gerekir. Yapay Zeka’nın yeteneklerini keşfetmenize ve uygulamanıza yardımcı olacak bir veya daha fazla dil seçmeniz gerekiyor. Yapay Zeka ile ilgili birçok dilden bazıları:
- piton
- Java
- C ++
- yanlış telaffuz
- R ‘,
- Prolog vb.
Her dil Yapay Zeka’nın farklı ihtiyaçlarını karşılar. Her şeyi öğrenemeseniz de, öğrenme eğrinize uyan ve AI kullanmaya başlamanıza yardımcı olan bir dil ile başlayabilirsiniz. Şimdi merak etmelisiniz, hangisi en iyisi? Açıkçası, Python basitliği, açık söz dizimi, çok yönlülüğü ve büyük kütüphanesi nedeniyle geliştiricilerin ve Yapay Zeka Mühendislerinin gözdesi.
Java veya C ++ ile de başlayabilirsiniz, ancak taşınabilirlik ve çoklu görev sorunlarıyla karşılaşırsınız. Ayrıca, Python yeterli olmaz, bu yüzden Python veya R ile başlamanızı ve nihayetinde algoritmaları öğrenmek için hareket etmenizi öneririz.
İlginizi çekebilir: Kodlama Mı Öğreniyorsunuz? Güçlü Dil Becerileri Matematikte İyi Olmaktan Daha Önemlidir
İstatistik / Matematik / Cebir
İstatistik, herhangi bir algoritmanın bel kemiğidir. Aslında, tüm Yapay Zeka programınız kullandığınız algoritmanın türüne bağlı olacaktır. Şimdi, bir algoritma üzerinde çalışmak için, önemli ölçüde istatistik, matematik veya cebir bilgisine ve AI programınızı yükseltme olasılığına ihtiyacınız olacak. Ayrıca, Yapay Zeka yolculuğunuzda, kesin bir olasılık anlayışı gerektiren Naïve Bayes, Hidden Markov vb. Gibi Makine Öğrenimi modelleri ile karşılaşacaksınız.
Algoritmalar ve Uygulamalı Matematik
Bir model oluşturmak veya mevcut bir modeli kullanmak için iyi bir algoritma bilgisine sahip olmalısınız. Ayrıca, algoritma kavramlarını anlamak için, uygulamalı matematik hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmalısınız. Algoritmalarınızı ve uygulamalı matematik bilginizi sıkça kullanacağınız alanlar şunlardır:
- İkinci dereceden denklemler
- Kısmi farklı denklemler
- Dereceli alçalma
- Lagrange
- Konveks Optimizasyon vb.
Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayar bilimi, bilgi mühendisliği, dil bilim ve yapay zekayı bir araya getirmek ve sistemi büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek programlamakla ilgilidir. Bu nedenle, bir Yapay Zeka Mühendisi olarak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli NLP kitaplıklarından ve araçlarından yararlanarak dil, ses ve video işlemeyi içeren NLP üzerinde kapsamlı bir şekilde çalışmanız gerekir:
- NTLK
- Duygu Analizi
- Gensim
- TextBlob
- CoreNLP
- PyNLPI, vb.
Nöral ağlar
Sinir ağı, insan beynine benzer şekilde çalışan bir sistemdir (yazılım veya donanım). Yapay sinir ağları kavramı, bir insan beyninin sinirsel işlevselliğine göre geliştirilir. Bir Yapay Zeka Mühendisi olarak, nesne tanıma, yüz tanıma, el yazısı tanıma, vb. alanlarındaki karmaşık sorunları çözeceğiniz birçok ticaret ve iş uygulaması vardır.
Teknik Olmayan AI Mühendisi Ustalık Becerileri
İletişim ve İşbirliği Becerileri
Bir Yapay Zeka Mühendisi olarak, veriler üzerinde yoğun bir şekilde çalışacaksınız. Tabi paydaşlarınız kritik sorunlarını çözmek için size bağlı olacaklardır. Bunu yapmak için bulgularınızı etkili bir şekilde iletmeniz gerekir. Ayrıca, iyi iletişim becerilerine sahip olmak, paydaşlarınızla iyi bir ilişki kurmanızı ve bir yere varmanızı sağlayacaktır.
Analitik Beceri
Sayıları ve verileri kontrol etmek için hızlı bir şekilde vites büyütmeniz gerekir. Bu analitik beceri, düşünme gerektirir. Ayrıca, verilerin fizibilitesini belirlemek ve kilit paydaşlarla beyin fırtınası yapmak için veri analizi ekibine sorular sormanız gerekir.
İş Zekası
En başarılı, aynı zamanda yaygın olan Yapay Zeka projesi, ön tarafta çalışmayı ve savunmasız ağrı noktalarını çözmeyi gerektirir. Bu nedenle, hangi sektörde olursanız olun, pazarın, müşterilerin ve temel işin nasıl yürüdüğünün farkında olmalısınız. Teknik fikirlerinizi başarılı bir iş modeline dönüştürmek için iş zekasına sahip değilseniz, bu teknik yeteneklere sahip olmak daha az yararlı olacaktır.
Fikirlerin tekrarlanması (Hızlı Prototipleme)
Geçerli bir fikir bulmak için, mümkün olan en kısa sürede bir dizi fikri göz önünde bulundurmalısınız. Bu, doğru modelin seçimi, A / B testi, NLP kütüphaneleri vb. İçin geçerlidir. Özellikle 3D modeller kullanırken 3D bilgisayar destekli tasarımlar kullanarak katı parçaların veya montajların gerçekçi ölçekli modellerini hızlı bir şekilde oluşturmak için çeşitli teknikler kullanmalısınız.
Yapay Zeka Mühendis Maaşı
ABD’de :
Giriş seviyesi Yapay Zeka Mühendislerinin yıllık ortalama maaşı 71.600 USD, deneyimli Yapay Zeka profesyonellerinin yıllık ortalama maaşı 248.625 USD’dır.
Hindistan’da:
AI Mühendislerinin yıllık ortalama maaşı ₹1.400.000’dir. Başlangıç maaşı yılda yaklaşık ₹600.000’dir. Orta ve üst düzey Yapay Zeka uzmanlarının yıllık maaşı ₹5.000.000 aşabilir.
Artık şimdi bir Yapay Zeka Mühendisinin profilini ve Yapay Zeka’da kariyer yapmak için hangi yolu seçmeniz gerektiğini biliyorsunuz. Yapay Zeka Mühendisi olmak için ustalaşmanız gereken temel teknik ve teknik olmayan mühendislik becerilerinin artık farkındasınız!
İlginizi çekebilir: Yapay zeka bu sektörlerde milyonlarca kişiyi işinden edebilir.
Bir yorum