Bukan rahasia lagi atau AI adalah tren teknologi yang sedang berkembang. Menurut Laporan Gartner, Kecerdasan Buatan akan tercipta 2,3 juta Pekerjaan pada tahun 2020, menggantikan 1,8 juta itu akan menghilangkan. Pertumbuhan Pekerjaan telah membanjiri industri, karena permintaan akan seseorang dengan keterampilan AI telah berlipat ganda selama beberapa tahun terakhir. Jadi, dalam artikel ini, saya akan memandu Anda melalui jalur di Bagaimana Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan dengan urutan sebagai berikut:
- Apa itu Artificial Intelligence?
- Siapa Insinyur Kecerdasan Buatan?
- Cara Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan: Peta Jalan
- Dibutuhkan keahlian
- Peran dan Tanggung Jawab Insinyur AI
- Tren Gaji dan Perekrutan Perusahaan
Apa itu Artificial Intelligence?
AI adalah teknik yang memungkinkan mesin meniru perilaku manusia. Artificial Intelligence adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan suara, pengambilan keputusan dan terjemahan antar bahasa. 
Jika Anda bertanya kepada saya, AI adalah simulasi kecerdasan manusia yang dilakukan oleh mesin yang diprogram oleh kami. Mesin perlu belajar bagaimana bernalar dan melakukan beberapa koreksi diri yang diperlukan di sepanjang jalan.
Siapa Insinyur Kecerdasan Buatan?
Seorang insinyur kecerdasan buatan bekerja dengan algoritme, jaringan saraf, dan alat lain untuk memajukan bidang kecerdasan buatan dalam beberapa cara. Para profesional ini dapat mengerjakan berbagai jenis kecerdasan buatan di berbagai industri, misalnya
- Kesehatan
- Eceran
Insinyur Kecerdasan Buatan adalah seseorang yang menangani masalah atau teknologi kecerdasan buatan.Insinyur juga dapat memilih antara proyek yang melibatkan kecerdasan buatan yang lemah atau kuat, di mana pengaturan yang berbeda berfokus pada kemampuan yang berbeda. Itu topik untuk diskusi lain. Sekarang ada banyak cara untuk mencapai sana. Jadi, mari kita lihat cara menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan.
Bagaimana Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan
satu. Sekarang, jika kita mulai dari Dasar-dasar, seseorang perlu mendapatkan a Sarjana pertama. Ini bisa dari salah satu bidang atau Subjek berikut:
- Ilmu Komputer
- Matematika
- Teknologi Informasi
- Statistik
- Keuangan
- Ekonomi
2. Langkah selanjutnya adalah menyempurnakan file Keterampilan teknis . Hal penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa untuk menjadi Insinyur AI, seseorang tidak hanya harus mahir dalam pemrograman tetapi juga ahli dalam teknik dan praktik Pengembangan Perangkat Lunak. Mereka harus memiliki pengetahuan baik secara teoritis maupun praktis tentang topik-topik berikut:
- Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak
- Modularitas, OOPS, Kelas
- Pola desain
- Statistik dan Matematika
- Pembelajaran mesin
- Pembelajaran Mendalam & Jaringan Neural
- Elektronika, Robotika, dan Instrumentasi (Bukan Amanat)
3. Selain Keterampilan teknis juga ada yang harus dimiliki Kemampuan bisnis yang harus dimiliki saat merencanakan Cara Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan yang Berhasil. Beberapa dari keterampilan ini meliputi:
- Pemecahan Masalah Analitik
- Komunikasi yang efektif
- Berpikir kreatif
- Pengetahuan Industri
Empat. Sekarang, keterampilan ini dapat dicapai melalui latihan atau dengan memilih a Gelar Master . Karena AI adalah topik yang baru muncul di dunia saat ini, banyak penemuan dan penelitian terbaru sedang berlangsung yang dapat berguna untuk tesis Anda. Dianjurkan untuk meraih gelar Master dalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, atau Ilmu Komputer.
Opsi lain adalah pergi Sertifikasi Industri untuk , atau . Ini akan menambah banyak nilai pada resume Anda dan akan membantu Anda mendapatkan pengetahuan mendalam tentang topik baik secara teoritis maupun praktis. Yang akan, pada gilirannya, membantu Anda unggul atas pesaing lain.
Dibutuhkan keahlian
Dalam peta jalan Cara Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan, kami melihat beberapa Keterampilan Teknis dan Bisnis diperlukan. Mari kita lihat lebih dekat keterampilan tersebut. Memulai dengan Keterampilan Teknis:
Keterampilan teknis
- Bahasa Pemrograman (R / Java / Python / C ++)
Seseorang harus mahir dalam bahasa pemrograman dan tidak hanya itu penting untuk memiliki pemahaman yang kuat tentang kelas dan struktur data.
Terkadang tidak akan cukup. Seringkali Anda akan menemui proyek yang perlu memanfaatkan perangkat keras untuk peningkatan kecepatan. Pastikan Anda memahami algoritme dasar, serta kelas, pengelolaan memori, dan penautan.
- Aljabar Linear / Kalkulus / Statistik
Anda harus sangat mengenal matriks, vektor, dan perkalian matriks. Jika Anda memiliki pemahaman tentang turunan dan integral, Anda harus jelas. Statistik akan banyak muncul.
Setidaknya pastikan Anda terbiasa dengan distribusi Gaussian, sarana, dan deviasi standar. Anda perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang Probabilitas untuk memahami model seperti itu
- Model Campuran Gaussian dan
- Model Markov Tersembunyi
- Matematika dan Algoritma Terapan
Memiliki pemahaman yang kuat tentang teori algoritma dan mengetahui bagaimana algoritma bekerja sangat penting. Anda perlu memahami subjek seperti Penurunan Gradien, Pengoptimalan Cembung, Lagrange, Pemrograman Kuadrat, Persamaan Diferensial Parsial, dan Penjumlahan.
Semua perhitungan ini mungkin tampak mengintimidasi pada awalnya jika Anda sudah lama menyimpang darinya. Ya, Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan jauh lebih padat matematika daripada pengembangan front-end.
c ++ sort ()
- Pemrosesan Bahasa, Audio dan Video
menggabungkan dua bidang utama pekerjaan yaitu. Linguistik dan Ilmu Komputer dan kemungkinan pada titik tertentu Anda akan bekerja dengan teks atau audio atau video.
Jadi, penting untuk memiliki kontrol yang baik atas pustaka seperti Gensim, NLTK, dan teknik seperti word2vec, Analisis Sentimental, dan Peringkasan.
- Arsitektur Jaringan Neural
Kami membutuhkan Machine Learning untuk tugas-tugas yang terlalu rumit bagi manusia untuk dikodekan secara langsung, yaitu tugas-tugas yang sangat kompleks sehingga tidak praktis. Jaringan saraf sejauh ini merupakan cara paling akurat untuk mendekati banyak masalah, seperti Terjemahan, Pengenalan Ucapan, dan Klasifikasi Gambar, yang memainkan peran yang sangat penting dalam departemen AI.
Selain Keterampilan Teknis ini, ada beberapa Keterampilan Non Teknis atau Keterampilan Bisnis yang juga dibutuhkan untuk menjadi salah satu Insinyur AI yang Berhasil. Jadi, mari kita lanjutkan artikel Cara Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan untuk memahami apa yang sebenarnya saya maksud dengan Keterampilan Non-Teknis.
Keterampilan Bisnis / Non-Teknis
- Komunikasi
Anda perlu menjelaskan konsep ML dan AI kepada orang-orang dengan sedikit atau tanpa keahlian di bidangnya. Anda mungkin juga perlu belajar dari orang-orang kelistrikan dan robotika. Komunikasi akan membuat semua ini lebih mudah.
- Berpikir Kreatif dan Kritis
Insinyur AI harus melihat angka, tren, dan data dan sampai pada kesimpulan baru berdasarkan temuan. Mempertanyakan praktik bisnis yang sudah mapan dan melakukan curah pendapat tentang pendekatan baru terhadap AI.
ubah string menjadi java saat ini
Apakah Anda melihat kebangkitan AI akan kegembiraan atau kegelisahan, robot ada di sini untuk tetap dalam satu bentuk atau lainnya. Menggabungkan teknologi baru ini dengan ciri-ciri terkuat dari pikiran manusia yang unik menawarkan dunia potensi yang masih harus dieksplorasi sepenuhnya.
- Pembuatan Prototipe Cepat
Mengulangi ide secepat mungkin adalah wajib untuk menemukan ide yang berhasil. Dalam pembelajaran mesin, ini berlaku untuk semua hal mulai dari memilih model yang tepat, hingga mengerjakan proyek seperti pengujian A / B. Anda perlu melakukan sekelompok teknik yang digunakan untuk membuat model skala dengan cepat dari bagian fisik atau perakitan menggunakan desain bantuan komputer tiga dimensi, terutama saat bekerja dengan model 3D.
- Pengetahuan Industri
Proyek Artificial Intelligence yang paling sukses di luar sana adalah proyek-proyek yang membahas masalah yang sebenarnya. Industri apa pun tempat Anda bekerja. Anda harus tahu bagaimana industri itu bekerja dan apa yang akan bermanfaat bagi bisnis.
Jika seorang Insinyur Kecerdasan Buatan tidak memiliki ketajaman bisnis dan pengetahuan tentang elemen-elemen yang membentuk model bisnis yang sukses, semua keterampilan teknis tersebut tidak dapat disalurkan secara produktif.
Sekarang, dengan Keterampilan ini, seseorang pasti bisa mendapatkan Pekerjaan sebagai Insinyur Kecerdasan Buatan, tetapi setelah Anda bekerja, Anda juga perlu tahu apa sebenarnya yang akan Anda lakukan dalam kehidupan sehari-hari. Jadi, inilah Peran dan Tanggung Jawab kunci dari AI Engineer.
Peran dan Tanggung Jawab
Bergantung pada Tingkat Keahlian Insinyur AI mereka secara umum:
- Mempelajari dan mengubah Prototipe Ilmu Data
- Meneliti dan Menerapkan algoritme ML dan alat AI yang sesuai
- Kembangkan Aplikasi Pembelajaran Mesin sesuai dengan Persyaratan
- Bekerja dengan Insinyur Listrik dan Tim Robotika
- Pilih Kumpulan Data dan Metode Representasi Data yang sesuai
- Jalankan Pengujian dan Eksperimen Machine Learning / AI
- Latih dan latih ulang sistem Jika Diperlukan
- Mengikuti Perkembangan di Lapangan
Tren Gaji dan Perekrutan Perusahaan
Berdasarkan Memang Gaji Rata-rata seorang Insinyur Kecerdasan Buatan ada di sekitar $ 110.000 per Tahun, dengan minimum $ 105.244 dan maksimal $ 144.611. Mari beralih ke bagian terakhir 'Bagaimana Menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan' dan melihat perusahaan mana saja Mempekerjakan Para Profesional ini .
Perusahaan yang mempekerjakan bakat AI top berkisar dari startup seperti Argo AI hingga raksasa teknologi seperti IBM. Menurut Glassdoor, ini adalah perusahaan terkemuka yang mempekerjakan bakat AI terbaik selama setahun terakhir.
Jadi, dengan ini, kita sampai pada akhir artikel ini. Saya harap Anda mendapatkan gambaran tentang profil Insinyur Kecerdasan Buatan dan jalur yang benar yang dibutuhkan dan rangkaian keahlian yang diperlukan untuk membuat pekerjaan ini unik. Sekarang setelah Anda tahu cara menjadi Insinyur Kecerdasan Buatan, Anda harus melihat Edureka's .
Program Magister Machine Learning Engineer Edureka membuat Anda mahir dalam teknik-teknik seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Pemrosesan Bahasa Alami. Ini mencakup pelatihan tentang kemajuan terbaru dan pendekatan teknis dalam Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin seperti Pembelajaran Mendalam, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan.
Jika Anda memiliki pertanyaan apa pun yang terkait dengan artikel ini, silakan tinggalkan di bagian komentar di bawah dan kami akan mengembalikannya secepat mungkin.