در دنیای هوش مصنوعی، چه مهارت هایی بیاموزیم تا عقب نمانیم

هوش مصنوعی (AI) به سرعت چشم انداز کسب و کار را تغییر می دهد و امروزه 37 درصد از شرکت ها از آن استفاده می کنند. از الگوریتم ‌هایی که رفتار رسانه‌ای ما را تعریف می ‌کنند تا شرکت ‌های کوچکی که از هوش مصنوعی برای مدیریت لجستیک و موجودی استفاده می ‌کنند، این ابزارها برای رونق کسب‌ و کارهای پویا ضروری هستند.  از سوی دیگر شرکت ‌هایی که در توسعه مهارت ‌های لازم برای استفاده از هوش مصنوعی و سیستم‌ های کامپیوتری شکست می ‌خورند، در معرض خطر جدی قرار گرفتن در رقابت هستند. با این حال، استخدام متخصص هوش مصنوعی اغلب نسبتاً ارزان است، به ویژه برای شرکت های کوچکتر.

به همین دلیل است که سرمایه گذاری در ارتقای مهارت نیروی کار فعلی با مهارت های تخصصی هوش مصنوعی و دانش یادگیری ماشینی، همان طور که توسط گارتنر پیشنهاد شده است، یکی از مقرون به صرفه ترین راه ها برای مهار قدرت هوش مصنوعی و همگام ماندن با آخرین روندهای علوم کامپیوتر است.  با توسعه مهارت ها در این زمینه، موقعیت خوبی برای حرفه موفق در مشاغل هوش مصنوعی خواهید داشت و قادر به درک و انجام وظایف پیچیده خواهید بود.  اما باید بدانید برای انجام این کار روی چه مهارت هایی سرمایه گذاری کنید. در این جا، مهارت ‌های فنی که برای استفاده از هوش مصنوعی نیاز دارید و این که چگونه می ‌توانید روی آن مهارت‌ ها سرمایه ‌گذاری کنید را توضیح می‌ دهیم.

مهم ترین مهارت های هوش مصنوعی که حرفه ای ها باید داشته باشند چیست؟

مهمترین مهارت های حرفه ای هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشینی، برنامه نویسی، تجزیه و تحلیل داده ها، پردازش زبان طبیعی و حل مسئله است. این مهارت ها برای درک و اجرای موثر فناوری های هوش مصنوعی در صنایع و نقش های مختلف بسیار مهم هستند.

پرتقاضا ترین مهارت های هوش مصنوعی چیست؟

مهارت ‌های اصلی هوش مصنوعی که باید توسعه دهید، مهارت‌ های سخت فنی هستند. در زیر، مهارت‌ های ضروری را که به آن نیاز دارید خواهید یافت.

زبان های برنامه نویسی مناسب

چه بخواهید روش استفاده از هوش مصنوعی را از ابتدا توسعه دهید یا چیزی را سفارشی کنید، به نیروی کار آماده برای کار با زبان برنامه نویسی صحیح نیاز دارید. پرکاربرد ترین زبان برنامه نویسی در هوش مصنوعی پایتون است. خوشبختانه، زبانی نسبتا ساده و قدرتمند است. با استفاده از این مهارت، سهولت یادگیری را با کتابخانه های عظیم از پیش ساخته شده برای کدنویسی ابزارهای هوش مصنوعی ترکیب کنید و واضح است که چرا پایتون این قدر محبوب است.

 یکی دیگر از زبان های قدرتمند و محبوب مورد استفاده در هوش مصنوعی جاوا است. بسته به کاری که می خواهید با هوش مصنوعی انجام دهید جاوا ممکن است یکی دیگر از مهارت های حیاتی برای توسعه باشد. به عنوان مثال، جاوا به طور گسترده در الگوریتم های جستجو، یادگیری و شبکه های پیچیده استفاده می شود. از طرف دیگر، اگر به چیزی شبیه به تحلیل عددی یا آماری نیاز دارید، زبان برنامه نویسی R ممکن است مفید باشد. در نهایت، نمی توانید تطبیق پذیری C++ برای برنامه نویسی هوش مصنوعی و ادغام آن در سیستم عامل ها را نادیده بگیرید. این زبان‌ های برنامه ‌نویسی مهارت‌ های واقع ‌بینانه‌ ای هستند که می ‌توانید مهارت های نیروی کار موجود را ارتقا دهید.

چارچوب ها و کتابخانه های مناسب

ما در بالا به کتابخانه ها اشاره کردیم، اما آن ها چه هستند و چرا این قدر مهم اند؟ چارچوب ‌ها و کتابخانه‌ ها مانند نامپای و پایتورچ کد نویس‌ ها را قادر می‌ سازند تا با استفاده از مجموعه‌ های کد موجود، ابزارهای هوش مصنوعی را سریع‌ تر و کارآمد تر ایجاد کنند. این مانند تلاش برای ساختن میز چوبی از پیش برش خورده است. به جای این که هر کدام را خودتان از ابتدا بسازید. دانش پیچیده از کتابخانه‌ ها و چارچوب‌ های مرتبط با هوش مصنوعی، مانند اپچ اسپارک و اسکالا از جمله دانش دامنه در قالب بینش ‌های خاص صنعت یکی از ابزارهای ضروری برای متخصصان هوش مصنوعی است. درک این پلتفرم ‌ها این امکان را می ‌دهد که کد را سریع ‌تر و دقیق ‌تر برای برنامه‌ های هوش مصنوعی بنویسید. سنسورفلو محبوب ترین چارچوب و کتابخانه ترکیبی است. پلت فرمی منبع باز برای ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشینی. دیگر کتابخانه های محبوب پایتون سایپای و نامپای هستند. دانستن این که چگونه از این ابزارها بهترین بهره را ببرید برای استفاده کارآمد از هوش مصنوعی ضروری است.

شبکه های عصبی

فراتر از ایجاد درک واضح از زبان های برنامه نویسی، چارچوب ها و کتابخانه های ضروری، ایجاد تجربه در انواع خاصی از هوش مصنوعی مفید است. شبکه ‌های عصبی ابزار محبوبی هستند که مغز انسان چگونه تصمیم‌ گیری‌های پیچیده را می ‌آموزد.

یادگیری عمیق

این زمانی است که لایه های زیادی از شبکه های عصبی را برای به دست آوردن نتایج بهتر ترکیب می کنید. این بدان معناست که آموزش الگوریتم ‌های یادگیری عمیق، مانند الگوریتم ‌های پیچیده، بیشتر طول می‌ کشد. به طور کلی، الگوریتم های یادگیری عمیق بر روی پیش بینی تمرکز می کنند، مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا، تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تولید گفتگو و غیره. فرض کنید فقط مجموعه ای از ورودی ها بدون خروجی دارید و می خواهید الگوهای ورودی مختلف را شناسایی کنید. در این صورت می باید از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت استفاده کنید. به عنوان مثال، آن ها اغلب برای شناسایی تصاویر و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ استفاده می شوند. الگوریتم ‌های یادگیری، از جمله رگرسیون و پردازش زبان طبیعی ان ال پی را هر کسی که در هوش مصنوعی کار می ‌کند باید بداند. 

ریاضی سطح بالا

توسعه و تقویت الگوریتم‌ های هوش مصنوعی به مهارت ریاضی سطح بالایی نیاز دارد. فراتر از زبان های برنامه نویسی و درک انواع الگوریتم هایی که در بالا توضیح دادیم، باید مطمئن شوید که تیم هوش مصنوعی دارای جبر خطی عالی، آمار، مهارت های احتمال، جاوا اسکریپت و تخصص در زمینه هوش مصنوعی است. این مهارت ها هم برای ایجاد الگوریتم ها و هم برای درک نتایج آن ها حیاتی هستند.

اطلاعات بزرگ

این یکی از محبوب ترین و هیجان انگیز ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی امروزی است. کلان داده، که شامل استفاده از الگوریتم‌ ها برای استخراج مقادیر بسیار زیاد داده و اطلاعات مفید است، مجموعه مهارت پیچیده را شامل می شود. استفاده از داده های بزرگ نه تنها شامل درک الگوریتم های تجزیه و تحلیل آن می شود، بلکه شامل نحوه طبقه بندی کردن و آماده سازی داده ها قبل از تجزیه و تحلیل نیز می شود. دانشمندان داده نقش مهمی در این فرآیند ایفا می کنند زیرا مقادیر قابل توجهی از داده ها را با استفاده از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی، جمع آوری، تحقیق و تفسیر می کنند تا بینش هایی فراتر از تجزیه و تحلیل آماری به دست آورند. آن ها باید در استفاده از پلتفرم ها و ابزارهای اطلاعات بزرگ مانند هدوپ، پیگ، هایو و اسپارک تخصص داشته باشند. این بسیار مهم است زیرا داده‌ های برچسب ‌گذاری‌ شده یا سازمان ‌دهی ‌شده نادرست هرگز نتایج معنا داری نمی‌دهند. مهم نیست که چقدر الگوریتم‌ هایی که برای تجزیه و تحلیل آن ‌ها استفاده می ‌کنید خوب باشند.

 مهندسان یادگیری ماشین باید مهارت ‌های نرم ‌افزاری قوی داشته باشند، بتوانند مدل‌ های پیش‌بینی ‌کننده را اعمال کنند و از پردازش زبان طبیعی در حین کار با مجموعه ‌های داده عظیم استفاده کنند. دانشمندان داده همچنین باید مهارت های تحلیلی قوی برای ارزیابی داده های پیچیده و شناسایی روندهای تجاری و بازار فعلی برای بهبود سود آوری و کارایی سازمان داشته باشند.  می توانید از سیستم ذخیره سازی اشیاء یا انبار داده مانند ردشیفت استفاده کنید. مطلوب ترین مهارت های فنی در علم داده شامل دانش عمیق از کد نویسی پایتون، پلتفرم هدوپ، تجربه کار بر روی ابزارهای ابری مانند آمازون و درک داده های بدون ساختار است. جولیا برای یادگیری ماشینی محبوب است زیرا کارایی بالایی دارد و بسته های یادگیری ماشینی زیادی دارد. همچنین برای تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل آن ها استفاده می شود.

پر تقاضاترین مهارت های قدرت هوش مصنوعی

در حالی که مهارت‌ های سخت بیشترین توجه را در مورد هوش مصنوعی به خود جلب می ‌کنند، مهارت ‌های حل مسئله نیز به همان اندازه مهم هستند. بدون آن ها، تیم به راحتی می تواند برای درک نتایج و حل مشکلات در صورت بروز ناگزیر تلاش کنند. اما روی کدام مهارت های قدرت باید تمرکز کنید؟

حل خلاقانه مسئله

این مهارت با هر مهارت دیگری در این لیست پیوند دارد. در نهایت، انتخاب رویکرد مناسب برای مشکل، یافتن منابع مناسب و عیب ‌یابی مسائل در طول مسیر، همگی متکی به مهارت‌ های عالی حل مسئله هستند.

تصمیم گیری

راه های زیادی برای استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد. توانایی سنجش هزینه ها و منافع هر رویکردی ضروری است. انتخاب نوع اشتباه الگوریتم در ابتدا می تواند منجر به مشکلات زیادی شود، بنابراین باید مطمئن شوید که تیم، تصمیمات درستی می گیرد.

مهارت های ارتباطی

اغلب، شکافی واقعی بین جنبه های فنی و تجاری هوش مصنوعی وجود دارد. تیم هایی که راه حل های هوش مصنوعی را توسعه می دهند باید بتوانند پیامدهای تصمیمات در زمینه هوش مصنوعی را توضیح دهند. به عنوان مثال، استفاده از جعبه سیاه هوش مصنوعی می تواند عواقب قانونی مهمی داشته باشد. تیم باید بتواند مبادلات مربوط به هر رویکردی را که می خواهد در پیش بگیرد، به اشتراک بگذارد تا تیم های مدیریتی و فنی بتوانند هماهنگ باشند.

مهارت های ارتباطی برای بهره مندی از مزایای هوش مصنوعی و تصمیم گیری ماشین محور ضروری است که شامل موارد زیر می شوند:

•    تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

•    جلوگیری از کلاه برداری

•    دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی

•    الگوریتم های پیشنهادی برای رسانه یا تجارت الکترونیک

•    تجزیه و تحلیل و مرتب سازی محتوای رسانه ها

در عمل، این برنامه ‌ها به اسکن هوشمندانه صدها رزومه برای ساده‌ سازی استخدام، پیش ‌بینی زمان پر کردن مجدد موجودی ضروری، مدیریت زنجیره‌ های تامین یا استخراج بینش از داده ‌های فروش تبدیل می ‌شوند. همه این ها حوزه هایی هستند که هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه انجام تجارت است.

ارتقاء نیروی کار موجود برای استفاده از هوش مصنوعی 

چه به مهارت ‌های هوش مصنوعی و علم داده برای تقویت بیشتر و سفارشی‌ سازی راه‌ حل‌ های غیرفعال یا مدیریت کار با شریک نیاز داشته باشید، ارتقای مهارت نیروی کار موجود راهی انعطاف ‌پذیر و مقرون ‌به‌ صرفه برای ایجاد مهارت‌ های هوش مصنوعی است.  گالوپ دریافت که هزینه استخدام جدید معمولاً بین 150 تا 200 درصد حقوق سالانه متغیر است. استخدام گران است. در چشم انداز تکنولوژیکی امروزی که به سرعت در حال تحول است، دانش کامپیوتر یکی از مهارت های هوش مصنوعی ضروری برای ارتقای مهارت نیروی کار در سال 2023 است. با تجهیز تیم به قابلیت های و دانش کامپیوتری، می توانید توانایی آن ها را در شناسایی و تجزیه و تحلیل تصاویر یا ویدئوها افزایش دهید که کمک موثرتری به پروژه های مبتنی بر هوش مصنوعی است. در مقایسه، ارتقاء مهارت علاوه بر مزایای جانبی، بسیار مقرون به صرفه تر است.

برگردان به فارسی: سولماز همدانی

کاری از تیم تولید محتوای مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک