5 Kỹ Năng Cần Thiết Cho Kỹ Sư AI Năm 2024 | BitPina

5 Kỹ Năng Cần Thiết Cho Kỹ Sư AI Năm 2024 | BitPina

Dấu thời gian: 29:2023 sáng ngày 6 tháng 00 năm XNUMX
Nút nguồn: 2791775
Chia sẻ một số tình yêu của Bitpinas:
  • Các kỹ sư AI thiết kế, thử nghiệm, phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình AI, cũng như phát triển các giải pháp phần mềm mạnh mẽ để hỗ trợ các mô hình hoạt động giống như bộ não con người. 
  • Business Insider tiết lộ rằng các công ty như Uber (315,000 USD), Walmart Labs (266,000 USD), Netflix (265,000 USD), Facebook (258,000 USD) và Google (255,000 USD) đưa ra mức thù lao lớn cho các kỹ sư AI của họ. 
  • Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành kỹ sư AI hoặc tìm hiểu thêm về con đường sự nghiệp thú vị này, bạn có thể đăng ký một số khóa học có sẵn trực tuyến, chẳng hạn như một số khóa học về kỹ thuật AI trên Coursera, Udemy hoặc edX.

Trong thời đại mà các doanh nghiệp, dự án, tổ chức và thậm chí cả các sáng kiến ​​đang bắt đầu tích hợp và áp dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo vào hệ thống của chính họ, các kỹ sư AI đóng một vai trò quan trọng. 

Họ thiết kế, thử nghiệm, phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình AI, cũng như phát triển các giải pháp phần mềm mạnh mẽ để hỗ trợ các mô hình hoạt động giống như bộ não con người. 

Về cơ bản, các kỹ sư này sử dụng các kỹ thuật khác nhau, bao gồm phát triển phần mềm, lập trình, khoa học dữ liệu, học máy và học sâu, để huấn luyện hệ thống thực hiện các tác vụ như nhận dạng giọng nói, phân tích hình ảnh và phân tích dự đoán.

(Đọc thêm: 10 công việc AI được trả lương cao nhất: Hướng dẫn toàn diện)

Giá trị cao của các kỹ sư AI

Các kỹ sư AI đang cách mạng hóa công nghệ trong nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và vận tải. Chẳng hạn, họ đang tạo ra các thuật toán dự đoán kết quả bệnh tật, mô hình học máy tự động đánh giá rủi ro tài chính, hệ thống ô tô tự lái và công cụ đề xuất cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên nhiều nền tảng kỹ thuật số khác nhau.

Và bởi vì sự phức tạp của khối lượng công việc của họ quá khó, tất nhiên, họ nhận được một giá trị khá vững chắc cho mức lương hàng năm của họ. Trên thực tế, theo TechRepublic, một số thành phố và tiểu bang trả lương cao nhất ở Hoa Kỳ cho các kỹ sư AI hàng đầu là San Francisco (182,000 USD), New York (175,000 USD), Seattle (162,000 USD), Boston (158,000 USD) và Los Angeles ($154,000).

Nhưng sự nghiệp của các kỹ sư AI không xoay quanh Hoa Kỳ, vì có những công ty quốc tế nổi tiếng vì đã mang đến cho các kỹ sư AI của họ những lời đề nghị tốt nhất mà họ có. Trên thực tế, Business Insider tiết lộ rằng các công ty như Uber (315,000 USD), Walmart Labs (266,000 USD), Netflix (265,000 USD), Facebook (258,000 USD) và Google (255,000 USD) đưa ra mức thù lao lớn cho các kỹ sư AI của họ. 

(Đọc thêm: Làm thế nào để trở thành một kỹ sư nhanh chóng và làm chủ các cuộc trò chuyện về AI)

Kĩ năng lập trình

Ngôn ngữ lập trình là một hệ thống ký hiệu để viết các chương trình máy tính. Nó là một tập hợp các lệnh, hướng dẫn và cú pháp khác có thể được sử dụng để tạo một chương trình phần mềm. 

Về cơ bản, ngôn ngữ này cho phép các nhà phát triển dịch suy nghĩ của con người thành các hướng dẫn mà máy tính có thể hiểu và thực hiện.

Các kỹ sư AI cần thành thạo các ngôn ngữ như Python, R, Java, C++ và Julia, thường được sử dụng cho các nhiệm vụ liên quan đến AI, bao gồm phân tích dữ liệu, học máy, học sâu, mạng lưới thần kinh và trực quan hóa dữ liệu.

(Đọc thêm: AI tiếp quản: Nhiều người đang tìm kiếm công việc AI hơn gấp 3 lần so với công việc tiền điện tử)

Kỹ năng học máy

Kỹ năng học máy liên quan đến việc tạo và áp dụng các thuật toán có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. 

Về cơ bản, kỹ năng này cho phép các kỹ sư AI tạo ra các mô hình có thể thực hiện các tác vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.

Các kỹ sư AI cần có kiến ​​thức và kỹ năng về học máy, chẳng hạn như học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường, phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm kích thước và kỹ thuật tính năng.

(Đọc thêm: Cách mạng hóa tìm kiếm việc làm của bạn với AI: Những công cụ hàng đầu cần biết vào năm 2023)

Kỹ năng học sâu 

Kỹ năng học sâu liên quan đến việc tạo và áp dụng các mạng thần kinh nhân tạo có thể học từ lượng lớn dữ liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói. 

Về cơ bản, nó giúp các kỹ sư AI tạo ra các mô hình có thể bắt chước bộ não con người và khả năng nhận thức của nó, như nhận dạng hình ảnh, tạo văn bản, phân tích cảm xúc và tổng hợp giọng nói.

Các kỹ sư AI cần có kiến ​​thức và kỹ năng về học sâu, chẳng hạn như mạng nơ-ron nhân tạo, mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi quy, mạng đối nghịch tổng quát, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói. 

(Đọc thêm: Tương lai của nghề nghiệp AI: Xu hướng hàng đầu và triển vọng công việc theo các chuyên gia)

Kỹ năng Khoa học Dữ liệu

Kỹ năng khoa học dữ liệu liên quan đến việc thu thập, phân tích và diễn giải một lượng lớn dữ liệu bằng nhiều phương pháp, công cụ và kỹ thuật khác nhau. 

Về cơ bản, nó giúp các kỹ sư AI trích xuất những hiểu biết và mẫu có giá trị từ dữ liệu có thể được sử dụng để tạo, thử nghiệm và cải thiện các công cụ AI.

Các kỹ sư AI cần có kiến ​​thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu, chẳng hạn như khai thác dữ liệu, làm sạch dữ liệu, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện dữ liệu. 

(Đọc thêm: Bắt tay vào sự nghiệp AI: Các khóa học trực tuyến cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng | BitPina)

Kỹ năng AI có đạo đức

Vì kỹ thuật AI liên quan đến việc tạo ra các công cụ AI tổng quát nên các công cụ mà các kỹ sư AI tạo ra phải không có thành kiến, minh bạch và phù hợp với phẩm giá con người, quyền con người và lợi ích xã hội.

Kỹ năng AI có đạo đức là kỹ năng liên quan đến việc hiểu và áp dụng các nguyên tắc và giá trị đạo đức hướng dẫn việc thiết kế, phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Các kỹ sư AI cần học các kỹ năng AI có đạo đức vì điều đó là cần thiết để tạo ra các hệ thống AI đáng tin cậy và có trách nhiệm, có thể mang lại lợi ích cho xã hội và tránh gây hại. Kỹ năng này cũng có thể giúp họ xác định và giải quyết các rủi ro và thách thức đạo đức tiềm ẩn mà hệ thống AI có thể đặt ra, chẳng hạn như thành kiến, phân biệt đối xử, quyền riêng tư, bảo mật, trách nhiệm giải trình, minh bạch và tác động môi trường.

(Đọc thêm: Những người có ảnh hưởng và nhà lãnh đạo tư tưởng hàng đầu phải theo dõi AI để luôn cập nhật)

Đóng cửa suy nghĩ

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng ngày nay, vai trò của các kỹ sư AI ngày càng trở nên quan trọng. Khi ‌nhu cầu về AI tiếp tục tăng cao, các công ty trong các ngành đang nhận ra nhu cầu về các chuyên gia lành nghề có thể thiết kế, phát triển và triển khai các công cụ AI vào hệ thống của họ.

Thật vậy, các kỹ sư AI là chất xúc tác thiết yếu thúc đẩy sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Kiến thức và kỹ năng chuyên môn của họ cho phép các doanh nghiệp khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ AI đồng thời giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Khi ‌nhu cầu về các hệ thống thông minh tiếp tục tăng theo cấp số nhân, tầm quan trọng của chúng cũng sẽ tiếp tục tăng lên.

Trong tương lai, các chuyên gia này sẽ tiếp tục thiết kế các giải pháp thông minh cho các vấn đề phức tạp, thúc đẩy hiệu quả và cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn. Do đó, họ sẽ đi đầu trong việc chuyển đổi xã hội của chúng ta thành một thế giới do AI điều khiển hơn.

Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành kỹ sư AI hoặc tìm hiểu thêm về con đường sự nghiệp thú vị này, bạn có thể đăng ký một số khóa học có sẵn trực tuyến, chẳng hạn như một số khóa học về kỹ thuật AI trên Coursera, Udemy hoặc edX. 

Bài viết này được xuất bản trên BitPinas: 5 kỹ năng cần thiết cho kỹ sư AI năm 2024

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các bài báo của BitPinas và nội dung bên ngoài của nó không phải là lời khuyên tài chính. Nhóm phục vụ cung cấp tin tức độc lập, không thiên vị để cung cấp thông tin cho tiền điện tử Philippine và hơn thế nữa.

Chia sẻ một số tình yêu của Bitpinas:

Dấu thời gian:

Thêm từ Bitpin