Bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI? Đây là các bộ kỹ năng được yêu cầu
Khi chúng ta nghĩ về trí thông minh nhân tạo, chúng ta thường nghĩ đến những robot hình người trong các bộ phim được miêu tả như những kẻ phản diện thống trị thế giới. Tuy nhiên, trên thực tế, chúng ta vẫn chưa có robot có thể vượt qua trí thông minh của con người.
Điều đó cho thấy, AI đã chiếm lĩnh cuộc sống của chúng ta. Các thiết bị Smart Home của bạn, nhận dạng khuôn mặt trong điện thoại của bạn, các chatbot mà bạn tương tác khi mua sắm trực tuyến, nhạc, video và các đề xuất mua sắm của bạn— tất cả đều được cung cấp bởi AI.
Mục Lục
AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?
Nói một cách dễ hiểu, AI là bất kỳ chương trình nào có thể thực hiện các nhiệm vụ ‘thông minh’ tương tự như con người. Nhưng nó không chỉ là phần mềm đơn giản.
AI học như thế nào?
Trong một chương trình phần mềm, kết quả đầu ra của bạn chỉ phụ thuộc vào nội dung của mã. Ví dụ: giả sử bạn đã viết mã để nhận dạng mèo. Mã của bạn cho biết rằng bất cứ thứ gì có bốn chân, đuôi và lông đều là mèo.
Nó sẽ xác định mọi con vật có lông là mèo, ngay cả khi nó đang nhìn thấy chó, hổ hay gấu Bắc Cực. Cách duy nhất để sửa lỗi là thay đổi mã để bao gồm các đặc điểm cụ thể của mèo, như kích thước, hình dạng, màu sắc và kiểu da.
Trong trường hợp của AI, các chuyên gia học máy đào tạo thuật toán để tự sửa lỗi. Họ nhập một lượng lớn dữ liệu (trong trường hợp của chúng tôi là ảnh động vật), thưởng cho chương trình mỗi khi xác định đúng con mèo và trừng phạt nếu nó mắc lỗi.
Khi bạn huấn luyện nó lặp đi lặp lại với lượng dữ liệu khổng lồ, thuật toán cuối cùng sẽ học cách xác định con mèo. Hơn nữa, nó sẽ tạo ra các mẫu từ dữ liệu và xác định các động vật khác. Đây được gọi là Học máy.
Deep Learning đưa máy học lên một cấp độ tiếp theo với sự can thiệp của con người ít hơn. Với sự trợ giúp của các mạng nơ-ron phức tạp, mỗi thuật toán có thể tự học và thay đổi. Mạng thần kinh nhân tạo là các thuật toán được mô phỏng theo các tế bào thần kinh trong não người. Các thuật toán chạy trên các máy tính mạnh mẽ để kết nối, tương tác và học hỏi lẫn nhau, giống như các tế bào thần kinh của chúng ta.
Tạo dựng sự nghiệp trong AI
AI có mặt trong hầu hết các ngành công nghiệp hàng đầu, từ thương mại điện tử đến chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Các công ty dựa vào AI để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa, phân tích thị trường, phát hiện gian lận và thực tế ảo / tăng cường.
Cần có một nhóm chuyên trách để xây dựng các dự án AI. Để bắt đầu, chúng ta cần xác định dữ liệu đáng tin cậy, phân tích chúng, đưa chúng vào máy và sau đó huấn luyện nó học hỏi. Vì vậy, cơ hội là vô tận cho những người thích làm việc với dữ liệu và máy học.
Là một lĩnh vực năng động, kỹ thuật cao và chuyên biệt, công việc AI được trả lương cao và bạn phải có kỹ năng cao và thành thạo công nghệ để thâm nhập thị trường. Nếu bạn đang hướng đến sự nghiệp trong lĩnh vực AI, bạn cần phải hành động ngay bây giờ. Đây là các tùy chọn của bạn:
Phân tích và Nghiên cứu Kinh doanh
Nghiên cứu là bước đầu tiên của quy trình AI. Những người chủ chốt thúc đẩy điều này sẽ là các chuyên gia miền, nhà phân tích kinh doanh và nhà nghiên cứu. Họ là các chuyên gia trong ngành hoặc lĩnh vực của họ như ngân hàng, bảo hiểm, sản xuất, v.v. và đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cơ hội, xác định phạm vi, nghiên cứu thị trường và đưa ra các quyết định năng động. Họ cũng liên lạc giữa doanh nghiệp và các nhóm AI cốt lõi.
Yêu cầu bộ kỹ năng:
Để trở thành chuyên gia hoặc nhà nghiên cứu tên miền, bạn sẽ cần có bằng cấp cao trong lĩnh vực của mình. Ví dụ, các nhà phân tích kinh doanh có bằng về Kinh doanh, Kinh tế, Thống kê hoặc một lĩnh vực liên quan chặt chẽ. Tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và tính linh hoạt là những kỹ năng cần thiết cho một người trong nhóm nghiên cứu và phân tích. Ngoài ra, niềm đam mê công nghệ và sự sẵn sàng học hỏi những điều mới sẽ giúp bạn hoàn thành tốt những vai trò này trong một dự án AI.
Khoa học dữ liệu
Dữ liệu thúc đẩy thế giới hiện đại của chúng ta và không có AI mà không có dữ liệu. Sự thành công của bất kỳ dự án AI nào phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu. Đó là lý do tại sao có một nhu cầu lớn về các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu.
Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu và phân tích nó để có những hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp.
Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện bước tiếp theo bằng cách tìm kiếm các mẫu bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác nhau như học sâu và mạng thần kinh. Những hiểu biết sâu sắc giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề và đổi mới.
Công việc của một kỹ sư dữ liệu là xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để xử lý dữ liệu. Các kỹ sư thiết lập cơ sở dữ liệu và các đường ống liên lạc để dữ liệu chảy qua.
Hầu hết thời gian, những vai trò này được xác định một cách lỏng lẻo trong một nhóm dữ liệu và bạn có thể phải đội nhiều hơn một chiếc mũ.
Yêu cầu bộ kỹ năng:
Để đảm nhận một trong hai vai trò xử lý dữ liệu, các kỹ năng kỹ thuật cơ bản của bạn ít nhiều sẽ giống nhau, khác nhau một chút về mức độ. Bạn nên trau dồi kỹ năng STEM của mình, học cách viết mã, nắm bắt các khái niệm cơ sở dữ liệu và kiếm được bằng về Khoa học Máy tính, Toán học hoặc Thống kê. Bạn có thể sẽ bắt đầu với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu và chuyển đổi sang một nhà khoa học hoặc một vai trò kỹ thuật với kinh nghiệm. Bạn có thể xem một số đề xuất học Khoa học dữ liệu của chúng tôi hoặc học Python, một lựa chọn ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Khoa học dữ liệu.
Học máy
Các lập trình viên, kỹ sư và kiến trúc sư Machine Learning là nhóm người sẽ thiết kế, phát triển và thử nghiệm các thuật toán AI phức tạp. Họ cũng sẽ đào tạo các thuật toán để tìm kiếm các mẫu và nâng cao kết quả đầu ra của chúng theo thời gian.
Yêu cầu bộ kỹ năng:
Sẽ hữu ích nếu bạn có bằng cấp cao về khoa học máy tính và các kỹ năng phân tích và sáng tạo. Bạn phải có kỹ năng về ngôn ngữ lập trình và các khái niệm phần mềm. Nếu bạn đã là một kỹ sư phần mềm, bạn có thể tham gia Học máy với các khóa học chứng chỉ ngắn hạn về AI. Bạn có thể sử dụng các ý tưởng dự án Học máy này để bắt đầu việc học của mình.
Thiết kế sản phẩm
Sản phẩm cuối cùng của thiết kế AI có thể là một màn hình hoặc một con rô bốt khổng lồ, nhưng công việc của nhà thiết kế sản phẩm là đảm bảo sản phẩm có thể truy cập và dễ sử dụng.
Yêu cầu bộ kỹ năng:
Các nhà thiết kế sản phẩm đến từ nhiều nền tảng khác nhau – bạn có thể là nhà thiết kế giao diện người dùng, kỹ sư hoặc nghệ sĩ. Cùng với chuyên môn hóa trong lĩnh vực của mình, bạn phải là một người đam mê công nghệ, người có thể đồng cảm với người dùng cuối. Tính linh hoạt, khả năng thích ứng và cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm là những yếu tố cần thiết để phát triển mạnh trong nhóm thiết kế AI.
Phần cứng AI
Hệ thống AI cần bộ nhớ khổng lồ và sức mạnh xử lý. Nhờ sự đổi mới của điện toán đám mây, các hệ thống AI hiện có ở khắp mọi nơi. Dữ liệu đám mây được lưu trữ trong các máy chủ khác nhau ở nhiều vị trí khác nhau. Lưu trữ và xử lý dữ liệu cần phần cứng như bộ nhớ, CPU và GPU. Cũng cần có cơ sở hạ tầng như mạng đám mây.
Yêu cầu bộ kỹ năng:
Cân nhắc lấy bằng Điện, Điện tử hoặc Kỹ thuật Mạng để làm việc với phần cứng AI.
Các vai trò khác
Nếu bạn không phải là dân công nghệ, đừng từ bỏ ước mơ tham gia vào thế giới AI. Luôn có những vai trò khác như quản lý dự án, nhà văn, nhà ngôn ngữ học và luật sư. Khi ngày càng có nhiều ngành lấy con người làm trung tâm như chăm sóc sức khỏe và giáo dục đón nhận AI, các cơ hội mới như những người theo chủ nghĩa đạo đức và những người theo chủ nghĩa tương lai cũng đang mở ra.
Trí tuệ nhân tạo là một nghề nghiệp được chứng minh trong tương lai ngày nay
AI là một lĩnh vực thú vị và sắp tới để bạn bắt đầu sự nghiệp của mình. Tuy nhiên, đối với những người ở các lĩnh vực khác, bạn vẫn có quyền lựa chọn nghề nghiệp của mình trong lĩnh vực AI – tất cả những gì bạn cần là sự tò mò muốn học hỏi và nâng cao kỹ năng của bản thân.
Đọc tiếp
Thông tin về các Tác giả