Technologia nie wykazuje oznak spowolnienia w najbliższym czasie. W miarę jak wkraczamy w cloud computingDzięki dużym zbiorom danych, przetwarzaniu języka naturalnego i sztucznej inteligencji sektor zatrudnienia przygotowuje się na znaczny wzrost liczby możliwości.
Organizacje takie jak Google, Microsoft, Facebook a Apple aktywnie poszukuje osób z wiedzą specjalistyczną w tych dziedzinach, co sprawia, że ich praca jest bardzo lukratywna.
sztuczna inteligencja jest szczególnie na progu przełomu. Technologie takie jak uczenie maszynowe, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i głębokie uczenie się są w centrum uwagi.
Jeśli jesteś obeznany z technologią i interesuje Cię kariera w dziedzinie sztucznej inteligencji, Twój czas nie mógłby być bardziej idealny. Wiele firmy technologiczne typu startup poszukuje wykwalifikowanych specjalistów z dziedziny sztucznej inteligencji (AI), którzy dołączą do naszego rozwijającego się zespołu.
1] Akademia
Nawet jeśli AI jest reklamowana jako użyteczna w wielu aplikacjach i algorytmach wyszukiwania, to wciąż jest w początkowej fazie. Na przykład, autonomiczne samochody zrobiły sporo szumu w ostatnich latach, ale nie są pozbawione problemów. Wiele takich zastosowań AI ujawnia rażące błędy w projektowaniu lub implementacji, gdy są stosowane w świecie rzeczywistym.
Wiele badań jest prowadzonych w celu wyeliminowania tych problemów i uczynienia AI wykonalną do wykorzystania w sektorze domowym i komercyjnym. Jeśli masz talent do znajdowania rozwiązań problemów za pomocą nowych i innowacyjnych hipotez, kariera w badaniach zapewni ci wysoko płatne, renomowane stanowisko.
Aby jednak móc się ubiegać, musisz posiadać odpowiednie kwalifikacje w zakresie nauk ścisłych, technologii, inżynierii i matematyki (STEM) i informatyki, a także co najmniej tytuł doktora lub magistra,.
6 powodów, dla których studenci szukają kariery w branży technologicznej2] Uczenie maszynowe
Nauczanie maszynowe jest pochodną sztucznej inteligencji, która koncentruje się na budowaniu modeli analitycznych z automatyzacją. Wraz z pojawieniem się Big Data, identyfikacja i przetwarzanie wzorców, a także podejmowanie decyzji na podstawie wyników staje się trudne dla ludzkiej pracy. Naturalnie, użycie sztucznej inteligencji i automatyzacji w tym celu miało sens.
Doprowadziło to do ewolucja uczenia maszynowego jako nowy, rozwijający się sektor sam w sobie. Podobnie jak AI, Machine Learning dopiero zaczyna swoją przygodę w świecie komercyjnym, co oznacza, że możliwości kariery jest mnóstwo.
W obliczu tej sytuacji możesz wykorzystać swoje doświadczenie i wykształcenie w zakresie informatyki i tworzenia oprogramowania, aby tworzyć jedne z najbardziej złożonych systemów na świecie.
3] Robotyka
Sztuczna inteligencja nie ogranicza się tylko do branży oprogramowania. Robotyka intensywnie wykorzystuje algorytmy AI; w rzeczywistości koncepcja robotyki opiera się na AI. Jest szeroko stosowana w zautomatyzowanych liniach produkcyjnych, lotnictwie, a nawet zaawansowanej protetyce.
Robotyka obejmuje sporo inżynierii AI, mechanicznej, elektrycznej i elektronicznej. Więc jeśli Twoje wykształcenie i kwalifikacje obejmują mechanikę, elektronika lub mechatroniki, to masz duże szanse na zdobycie wyższych kwalifikacji w robotyce. Każde badanie lub doświadczenie w tej dziedzinie doprowadzi do bardzo dobrze płatnej kariery.
4] Inżynieria oprogramowania
Systemy sztucznej inteligencji zależą w dużym stopniu od oprogramowanie i mocy obliczeniowej. W rezultacie algorytmy AI są stale aktualizowane. Starsze systemy stają się przestarzałe lub zmieniają się, aby dopasować się do nowych wymagań.
Do tego zadania potrzebny jest doświadczony architekt oprogramowania, który zaprojektuje i zaktualizuje bazę, po czym programiści dostosują lub napiszą nowy kod, aby wszystko działało w tym konkretnym kontekście.
Ze względu na embrionalny charakter, stosunkowo łatwo jest znaleźć odpowiednią pracę jako architekt oprogramowania lub programista oprogramowania. Wymagania wstępne obejmują kwalifikacje w przedmiotach STEM i tytuł magistra w zakresie tworzenia oprogramowania ze specjalizacją kurs sztucznej inteligencji.
5] Nauka o danych
Analiza i prognozowanie to dwa najważniejsze filary wspierające Big Data. Wiele platform, takich jak Hadoop, Spar i Hive wykorzystują algorytmy predykcyjne. Nadawanie sensu niezwykle dużej ilości wszechobecnych danych jest kluczowe w świecie reklamy i e-commerce.
Więc jeśli twoje testy inteligencji i zdolności wykażą, że jesteś skłonny rozpoznawać wzorce w ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych danych, czeka cię miła niespodzianka. Naukowcy danych są obecnie szanowani, zarabiając nawet sześciocyfrowe pensje w ciągu nawet 1 do 2 lat doświadczenia w pokrewnej dziedzinie.
